Grandes projetos de capital carregam uma enorme pressão, com orçamentos frequentemente atingindo bilhões e cronogramas se estendendo por anos. No entanto apenas 35% obtêm sucesso, de acordo com o Standish Group. Com US$ 48 trilhões gastos anualmente em projetos em todo o mundo, mesmo pequenas melhorias nas taxas de sucesso podem se traduzir em ganhos financeiros significativos.
É nesse contexto que surge a inteligência artificial (IA). A empresa global de consultoria de gestão McKinsey estima que, no longo prazo, a IA poderá gerar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões em valor para os negócios em diferentes setores da economia.
A discussão deixou de ser se a IA irá impactar a gestão de projetos e passou a ser como as organizações podem aproveitá-la para gerar melhores resultados.
Este artigo apresenta como as empresas podem preparar suas organizações para o futuro da gestão de projetos orientada por IA, construindo a base de dados necessária para capturar todo o potencial dessa tecnologia transformadora.
Do caos dos processos manuais aos sistemas inteligentes
O gerenciamento de projetos tem sido há muito tempo prejudicado por ineficiências. As equipes frequentemente dependem de ferramentas desatualizadas, como planilhas e sistemas fragmentados que criam silos de dados. Esses sistemas fragmentados limitam a visibilidade, prejudicam a colaboração e comprometem as previsões, gerando custos de milhões para as organizações. Por exemplo, a CrowdFlower, provedora de uma plataforma de enriquecimento de dados, estima que os cientistas de dados dedicam cerca de 80% do seu tempo à preparação e ao gerenciamento de dados. Isso representa um desperdício significativo de recursos em um cenário em que cada minuto conta.
Além disso, essas ferramentas não são adequadas para um ambiente em que projetos e iniciativas se adaptam continuamente e transformam os negócios. "Embora as aplicações de gerenciamento de portfólio de projetos e os recursos de planejamento e colaboração entre equipes tenham evoluído significativamente, ainda há uma carência de automação e de funcionalidades inteligentes", afirma a Harvard Business Review.
A IA oferece uma saída para esse cenário. Ao adicionar uma camada extra de inteligência aos processos, ela acelera os fluxos de trabalho e reduz erros humanos, permitindo que as organizações aumentem a produtividade e concluam projetos com mais rapidez e eficiência. No entanto, o valor fornecido pela IA depende em grande parte da qualidade dos prompts e dos dados que lhe são fornecidos.
Por isso, as organizações que estarão mais bem posicionadas para aproveitar os benefícios da IA são aquelas que investirem, desde já, em uma base de dados sólida. Segundo a McKinsey, organizações de alto desempenho tendem a contar com uma estratégia de dados bem definida, processos centralizados de governança para garantir a qualidade e o gerenciamento dos dados, além de uma estrutura clara de responsabilidade sobre esses dados.
Além disso, a empresa de pesquisa Gartner prevê que, até 2030, a IA eliminará 80% das funções tradicionais de gerenciamento de projetos. Embora isso não signifique que os gerentes de projetos se tornarão obsoletos, seus papéis evoluirão para aproveitar os insights da IA em atividades de maior valor agregado.
Os profissionais de projetos irão aprimorar mais a sua especialização em projetos, em vez de lidar com tarefas manuais e administrativas. A gestão de riscos é um bom exemplo. De acordo com uma pesquisa realizada pelo Project Management Institute, 64% dos entrevistados que adotaram GenAI para gerenciamento de riscos e identificação observaram um aumento na produtividade.
Esses benefícios vão além da teoria: eles geram ganhos concretos de eficiência e economia de custos para as organizações.
A base de tudo: dados de alta qualidade
Apesar de todo o seu potencial, a IA só funciona bem quando é treinada com bons dados. Dados incompletos, inconsistentes e tendenciosos podem gerar resultados imprecisos de IA, comprometendo os processos de tomada de decisão. Como afirma a Forbes: “A IA só é tão boa quanto os dados que a treinam”.
Mas o que define “dados completos”? Eles devem ser precisos, consistentes, atuais, válidos e únicos. Para chegar a esse nível de qualidade, as organizações precisam resolver desafios antigos na gestão de dados, como a falta de padrões, processos manuais e sistemas que não se comunicam entre si.
Por exemplo, equipes que operam de forma independente frequentemente produzem conjuntos de dados fragmentados, tornando impossível alcançar uma visão clara e comparativa do desempenho de projetos.
Ao automatizar tarefas repetitivas, como coleta de dados, acompanhamento e geração de relatórios, as empresas podem otimizar suas operações e se preparar para aproveitar todo o potencial da IA, garantindo que permaneçam competitivas no futuro.
É aqui que a transformação digital se torna fundamental. Ao adotar uma abordagem baseada no Octave Sequence Enterprise (anteriormente EcoSys), as organizações podem criar uma “espinha dorsal digital” que integra planejamento, design, execução e gestão de ativos em um único ecossistema. Esse ambiente integrado amplia a visibilidade, habilita análises preditivas, otimiza portfólios e gera decisões mais assertivas, recursos que potencializam o valor e o impacto da IA.
IA em ação
Os benefícios da IA em projetos se estendem por todo o ciclo de vida do projeto. Considere os seguintes exemplos:
Previsão preditiva de custos: algoritmos de IA podem analisar dados históricos de custos com precisão para prever despesas futuras para projetos semelhantes, permitindo que profissionais de projetos aloquem recursos de forma mais eficaz.
Otimização de portfólio: ao analisar vários projetos simultaneamente, a IA pode identificar sinergias e conflitos em relação aos objetivos estratégicos, capacitando as organizações a priorizarem suas iniciativas de forma mais eficaz.
Orientação para tomada de decisão: ferramentas baseadas em IA podem fornecer insights acionáveis, ajudando as equipes a decidir quando redirecionar, expandir ou encerrar um projeto. Isso reduz o risco de erros dispendiosos.
O papel humano: a IA como parceira, não como substituta
Embora a IA ofereça capacidades sem precedentes, ela não é uma solução para todos os problemas. A supervisão humana continua sendo essencial para validar os resultados gerados pela IA e apoiar a tomada de decisões. Como alerta Jonathon Montalvo, Senior Solution Consultant da Octave, em um webinar recente: “Não aceite os resultados da IA como verdade absoluta. Não a configure e simplesmente a deixe trabalhar sem acompanhamento.”
Isso reforça a importância de uma abordagem colaborativa, em que a IA potencializa o conhecimento humano, em vez de substituí-lo.
Além disso, a adoção de IA exige uma mudança cultural. A McKinsey constatou que os colaboradores estão mais preparados para a IA do que seus líderes imaginam. No entanto, embora a maioria seja otimista em relação à IA, uma parcela significativa (41%) se sente apreensiva e precisará de suporte adicional. Os líderes precisam assumir seu papel como agentes de mudança de IA, prontos para reestruturar a empresa.
Projetos preparados para o futuro: construindo o amanhã
Para aproveitar ao máximo o poder da IA, as organizações devem adotar uma mentalidade de melhoria contínua e adaptabilidade. Embora a IA ofereça um enorme potencial para otimizar a gestão de projetos, sua eficácia depende da qualidade e da integração dos dados que a sustentam. A adoção de uma abordagem baseada no Octave Sequence Enterprise fornece a infraestrutura necessária para consolidar sistemas desconectados, permitindo uma colaboração mais fluida e o compartilhamento de dados entre diferentes funções, papéis e fases dos projetos em toda a organização.
As organizações líderes em gestão de projetos estão recorrendo à solução EPP da Octave, o Octave Sequence Enterprise, não apenas como uma ferramenta poderosa para planejar e gerenciar projetos, mas também como um hub centralizado de dados para apoiar tecnologias impulsionadas por IA. Ao fornecer uma base confiável de dados estruturados de projetos, o Octave Sequence Enterprise permite prompts mais precisos e automações inteligentes. O resultado é a redução de riscos, melhores resultados nos projetos e a capacidade das equipes gerenciarem mais iniciativas com maior segurança e confiança.