DIGITALIZACIÓN E INDUSTRIA 4.0 38 Para lograrlo, el desarrollo de distintas técnicas de inteligencia artificial ha sido necesarias para alcanzar estos objetivos: técnicas como Support Vector Machines, árboles de decisión difusos, regresiones lineales, percepción multicapa, algoritmos genéticos, agrupación de K-means, redes neuronales artificiales, Redes bayesianas… [5] IMPLEMENTANDO LA GESTIÓN DE PROYECTOS EN LAS ORGANIZACIONES Para llevar a cabo una implementación exitosa de la gestión de proyectos en nuestras organizaciones, es necesario primero que todomanejar las expectativas. No podemos pretender solucionar problemas que no entendemos o no sabemos cómo formular con tecnología que no está desarrollada aún para esto. Recordemos, que por más que llevemos ya 70 años de investigación en IA, aún es una tecnología joven, de la cual no sabemos del todo cómo funciona y a la cual aún le faltan muchos años de crecimiento. Esto nos lleva a un segundo criterio a tener en cuenta, la descripción del problema a solucionar. La IA no es inteligente por sí misma, será tan inteligente como los datos y la programación que hagamos del sistema, así que entender el problema que queremos resolver y los tipos de datos que tenemos para resolverlo, saber concretamente qué es lo que esperamos de la IA, y saber cómo darle estas instrucciones, debería ser el primer paso antes de siquiera ponernos a programar y a meter datos sin un norte definido. Las interacciones humanas son el aspecto más difícil de simular en un sistema, y una gestión de proyectos depende en granmanera de una continua interacción entre personas para lograr un objetivo. Es imposible, a día de hoy, simular esto con un algoritmo. Los datos históricos nos dan un atisbo del camino que podemos llegar a seguir, sin embargo, no es suficiente. Los datos y nosotros mismos evolucionamos, nuestras capacidades y competencias, nuestro rendimiento no es el mismo día sí y día también. Por lo que la predicción sobre tareas realizadas por humanos es increíblemente compleja. La IA jamás podrá remplazar los recursos humanos y las habilidades propias de un equipo de proyecto, es por esto que debe entenderse a la IA como una herramienta a usar, como una ayuda, mas no como un medio tractor. La IA no nos salvará el pellejo, lo haremos nosotros si entendemos cómo sacar provecho de ella. Más que nunca, es necesario prepararnos para la revolución que ya está tocando la puerta de nuestras organizaciones, y preparar a nuestros recursos humanos para que podamos hacer frente a los retos del mañana, debería ser un objetivo principal de nuestras empresas. Aún estamos a tiempo. n REFERENCIAS [1] Hawksworth, J., Berriman, R., & Goel, S. (2018). Will robots really steal our jobs? An international analysis of the potential long term impact of automation. PricewaterhouseCoopers, http://pwc. co. uk/economics, access, 13. [2] Manyika, J., Lund, S., Chui, M., Bughin, J., Woetzel, J., Batra, P., ... & Sanghvi, S. (2017). Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation. McKinsey Global Institute, 150. [3] De Rezende, L. B., & Blackwell, P. (2019). Project management competency framework. Iberoam. J. Proj. Manag, 10(1), 34-59. [4] Turing, A. (1950). Introducción a la Inteligencia Artificial. Intelligence, 59, 433-460. [5] Davahli, M. R. (2020). The last state of artificial intelligence in project management. arXiv preprint arXiv:2012.12262. La era de la digitalización y la Industria 4.0 supone un nuevo reto para los gestores de proyectoya que los hará afrontarse a problemas nuevos y desconocidos
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