Inteligência Artificial na Gestão de Projetos

Inteligência Artificial começa com tudo em 2023. Vários segmentos discutem possibilidades de aplicações práticas das ferramentas e tecnologias disponíveis. O artigo a seguir, explora um pouco delas e de suas aplicações, inclusive no campo da Gestão de Projetos. 

O que é Inteligência Artificial?

Inteligência Artificial, ou IA é um ramo de estudo que envolve computadores utilizando tecnologia para fornecer a melhor resposta para problemas cruciais em tempo real de maneira comparável aos seres humanos.

O processo de apresentação da inteligência está preocupado com as qualidades humanas como pensamento e intelecto, bem como a aplicação da inteligência a situações específicas para criar uma máquina inteligente.

A tecnologia de IA está inextricavelmente relacionada não apenas aos princípios da ciência da computação, mas também à psicologia, filosofia, ilustra muitas formas de tecnologias de inteligência artificial e suas aplicações associadas.

A IA tornou-se uma tecnologia de destaque nos últimos anos devido à crescente necessidade de sistemas automatizados que operem sem intervenção humana. A inteligência artificial está florescendo agora, com uma infinidade de novos modelos aparecendo nas fases de pesquisa e desenvolvimento em uma variedade de áreas, incluindo ciência, economia e engenharia
Uso da IA na Gestão de Projetos

A IA tem sido usada para avançar em diferentes campos, como educação, saúde e finanças. No entanto, a aplicação da IA ​​no campo do gerenciamento de projetos (GP) não progrediu da mesma forma, segundo pesquisa realizada por Mohammad Reza Davahli, do Departamento de Engenharia Industrial e Sistemas de Gestão da Universidade Central da Flórida.

Os resultados do mapeamento realizado por DAVAHLI indicam que a aplicação de IA em GP está em seus estágios iniciais e os modelos de IA não se aplicam a vários processos de Gestão de Projetos, especialmente em grupos de processos de gerenciamento de partes interessadas do projeto, gerenciamento de aquisições do projeto e gerenciamento de comunicação do projeto.

No entanto, os processos de PM mais populares entre os artigos incluídos foram previsão de esforço de projeto e estimativa de custo, e as técnicas de IA mais populares foram redes neurais e algoritmos genéticos.

As grandes firmas de consultoria, como Gartner, Accenture e PWC estão levando a sério a assunto Gestão de Projetos e Inteligência artificial, de acordo com Adel Belharet e seus colegas da Universidade ESIEE de Paris. Neste artigo, os autores propõem um mapeamento de como os mundos de IA e GP se cruzam para mostrar quais processos de GP serão afetados primeiro e quais serão difíceis de automatizar.

O lento progresso da IA ​​na área de gerenciamento de projetos se deve em grande parte à falta de investimento de empresas privadas, o que significa que o progresso só foi feito nas universidades e nas organizações públicas de pesquisa.
Exemplos do Uso da IA na Gestão de Projetos

Esta lista não é exaustiva e contempla alguns usos conhecidos de técnicas de Inteligência Artificial na Gestão de Projetos. Para facilitar os autores responsáveis pelo trabalho, acima citados, fizeram uma compilação de técnicas por área de conhecimento e grupo de processos do Guia PMBOK.

Técnicas de IA aplicadas na Gestão de Projetos

Support vector machine (SVM)

“Support Vector Machine” (SVM) é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que pode ser usado para desafios de classificação ou regressão. Seu foco maior é no treinamento e classificação de um dataset.” Algoritmos de aprendizado de máquina, supervisionados e de classificação funcionam em conjuntos de dados menores, mas podem ser muito mais fortes e poderosos na criação de modelos. 


Fuzzy decision trees

A Fuzzy decision trees, ou FDT é utilizada quando se tem diversas alternativas a serem analisadas para um determinado problema, definindo-o como o Evento Topo, utilizando-se os operadores básicos e os mesmos preceitos da Análise de Árvore de Falhas (FTA – Fault Tree Analysis).

O método da FTA surgiu por volta de 1961, na Bell Telephone Laboratories, desenvolvido por H. A. Watson para suprir a necessidade de avaliar a confiabilidade de um sistema complexo associado ao controle de lançamento de mísseis guiados e de alcance intercontinental.

Para FTA e FDT são utilizados com frequência três operadores fundamentais (and, or e not), de acordo com Scapin (2013). Desta forma, é possível se chegar à probabilidade (no caso da FTA) ou possibilidade (no caso da FDT) de ocorrência do evento topo (ou principal), permitindo-se a compreensão sobre o evento como um todo para análise de segurança e confiabilidade de sistemas complexos.

Algoritmos Genéticos

Pela Wikipedia, conseguimos identificar algoritmos genéricos como é uma técnica de busca utilizada na ciência da computação e em investigação operacional para achar soluções aproximadas em problemas de otimização e busca, fundamentado principalmente pelo americano John Henry Holland.

Algoritmos genéticos são uma classe particular de algoritmos evolutivos que usam técnicas inspiradas pela biologia evolutiva como hereditariedade, mutação, seleção natural e recombinação (ou crossing over).

Alguns exemplos do uso de AG incluem otimização de aprendizagem de árvore de decisão para melhor performance, resolução de algoritmo de sudoku, otimização de hiperparâmetros, e etc.

Algoritmos genéticos diferem dos algoritmos tradicionais de otimização em basicamente quatro aspectos: Baseiam-se em uma codificação do conjunto das soluções possíveis, e não nos parâmetros da otimização em si;

os resultados são apresentados como uma população de soluções e não como uma solução única;
não necessitam de nenhum conhecimento derivado do problema, apenas de uma forma de avaliação do resultado; usam transições probabilísticas e não regras determinísticas

Artificial neural network

“Redes neurais artificiais são modelos computacionais inspirados pelo sistema nervoso central de um animal (em particular o cérebro) que são capazes de realizar o aprendizado de máquina bem como o reconhecimento de padrões.”

Redes neurais artificiais geralmente são apresentadas como sistemas de “neurônios interconectados, que podem computar valores de entradas”, simulando o comportamento de redes neurais biológicas.

“Assim como outros métodos de aprendizado de máquina, sistemas que aprendem a partir dos dados, redes neurais têm sido usadas para resolver uma grande variedade de tarefas que são difíceis de resolver utilizando programação baseada em regras comuns, incluindo visão computacional e reconhecimento de voz.”

Deep learning algorithms

Deep learning é um subconjunto de aprendizado de máquina que se baseia em redes neurais profundas, compostas por camadas de nós ou neurônios. Essas redes são treinadas usando grandes conjuntos de dados e algoritmos de aprendizado supervisionado para aprender a realizar tarefas específicas, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e detecção de padrões.

Algoritmos de deep learning são capazes de aprender e melhorar continuamente a partir de novos dados, tornando-os muito poderosos para aplicações em vários campos.

Greedy algorithm

Greedy algorithm ou Algoritmos gulosos são uma classe de algoritmos de otimização que tomam decisões locais ótimas em cada etapa do processo, com o objetivo de encontrar a solução global ótima. Eles funcionam escolhendo a melhor opção disponível naquele momento e, em seguida, seguindo essa escolha até chegar à solução final. Esses algoritmos são chamados de “gulosos” porque eles escolhem a opção que parece ser a melhor no momento, sem considerar as consequências futuras dessa escolha.

Exemplo de Algoritmo Guloso : Problema da Mochila, Algoritmo de Prim e Kruskal em Teoria dos Grafos.

Os algoritmos gulosos são fáceis de implementar e geralmente executam rapidamente, mas nem sempre encontram a solução global ótima. Alguns problemas podem requerer uma abordagem diferente para encontrar a solução ideal.

Visão Geral sobre Aplicação da IA em Gestão de Projetos

A inteligência artificial (IA) pode ser usada de várias maneiras para ajudar na gestão de projetos. Algumas formas comuns incluem:Análise de dados: A IA pode ajudar a analisar grandes quantidades de dados relacionados ao projeto, como informações sobre recursos, orçamento e desempenho, para identificar tendências e problemas potenciais.

Previsão de desempenho: A IA pode ser usada para prever como o projeto está se desenvolvendo e identificar quaisquer problemas que possam surgir no futuro.

Gerenciamento de recursos: A IA pode ajudar a otimizar a alocação de recursos, como pessoal e materiais, para garantir que o projeto seja concluído dentro do orçamento e do prazo.

Comunicação e colaboração: A IA pode ser usada para melhorar a comunicação e colaboração entre os membros do time, por exemplo, através de ferramentas de automação de mensagem e de tarefas.

Gerenciamento de riscos: A IA pode ser usada para identificar e avaliar riscos potenciais e ajudar a desenvolver estratégias para gerenciá-los.

Tomada de decisão: A IA pode ser usada para ajudar a tomar decisões críticas, como alocar recursos ou escalar o projeto, com base em dados e análises precisas.

Identificação de Padrões: A IA pode ser usada para identificar padrões em dados históricos de projetos e usar esses padrões para melhorar a gestão de projetos futuros.

Em resumo, a IA pode ser usada para automatizar muitas tarefas de gerenciamento de projetos e fornecer insights valiosos que podem ajudar a tornar os projetos mais eficientes e bem-sucedidos.
Bibliografia

Adaptado de NetProject.com.br, Fevereiro de 2023

BELHARET, Adel et al. Report on the Impact of Artificial Intelligence on Project Management. Machine Learning eJournal, 2020.

DAVAHLI, Mohammad Reza. The last state of artificial intelligence in project management. arXiv preprint arXiv:2012.12262, 2020.

KUSTER, Luis. The current state and trends of artificial intelligence in project management: a bibliometric analysis. 2021. Tese de Doutorado.

DJ de bolso com Inteligência Artificial no Spotify

O Spotify anunciou na última quinta-feira (23) o recurso "DJ", uma inteligência artificial que cria e comenta listas de reprodução personalizadas e intermináveis, baseadas no gosto musical de cada usuário. Disponível na versão beta para alguns usuários dos EUA e do Canadá, a novidade, por enquanto, funciona apenas em inglês para assinantes e não tem previsão de lançamento para o público geral nem para a versão gratuita. O anúncio, feito em vídeo publicado no YouTube (veja no final da matéria), mostra como funcionará a novidade na voz masculina. Segundo o que foi divulgado até o momento, o DJ funcionará apenas na versão mobile, para Android e iPhone (iOS).



A ideia é que a inteligência artificial DJ crie diferentes playlists para cada usuário, comentando cada uma das opções. Por enquanto, ainda não se sabe se você poderá desligar os comentários. A "voz" do DJ comenta curiosidades e informações sobre cantores e faixas, algo semelhante ao que já ocorre nas rádios. Esse recurso de voz artificial é alimentado pela tecnologia de voz da Sonantic AI, startup comprada pelo Spotify no ano passado.

No aplicativo do Spotify, os usuários conseguirão trocar os gêneros e artistas presentes na reprodução automática, tocando no botão “DJ”, que aparecerá na tela. Um ponto interessante é que o algoritmo do DJ também aprende com os seus comentários - por isso, o feedback que você dá à plataforma sobre cada uma das músicas selecionadas pela inteligência artificial no app será importante.

Até o momento, só há um modelo de voz para DJ, mas espera-se que a funcionalidade no futuro possa ser usada alternando diferentes vozes e estilos de apresentação, com entonações mais entusiasmadas ou calmas, por exemplo. A beta pode ser encontrada no Feed de música na página inicial do aplicativo, após tocar em “Play”, no campo “DJ”.


Portal Techtudo, Fevereiro de 2023

Infraestrutura busca executivos e tem salários de até R$ 80 mil

 

O setor de infraestrutura tem o potencial de gerar 1,5 milhão de empregos somente com as concessões da área de transporte – e 20% das posições serão para gerentes e cargos superiores. Segundo a consultoria PageGroup, a demanda por executivos na área aumentará de 10% a 30% anualmente na próxima década. Em posições de gerência, profissionais podem receber salários de R$ 15 mil a R$ 45 mil. E a remuneração de diretores chega a R$ 80 mil. O setor envolve projetos de longo prazo e com grandes equipes, o que faz recrutadores buscarem profissionais com mais experiência e habilidades de gestão de pessoas e planejamento.

“... A demanda por executivos para o setor de infraestrutura deve aumentar de 10% a 30% anualmente, nos próximos dez anos.

Há uma tendência de privatização e de consolidação de empresas, com mais investimentos”, acredita Lucas Toledo, diretor executivo do PageGroup.

Baseado em números do governo federal e entidades setoriais, o especialista estima um horizonte de 1,5 milhão de empregos somente a partir de concessões na área de transportes, sendo 20% do total para posições de gerência ou superior.

Por conta da disponibilidade de vagas e da falta de candidatos “prontos” para cadeiras estratégicas, espera-se uma queda de braço entre os empregadores. No PageGroup, o aumento na procura por currículos do ramo já é de 25%, na comparação entre 2021 e o acumulado de 2022...”, afirma Ricardo Sanches, Executivo do setor de Infra Estrutura e Bens de Capitais.

 Fonte: Valor Econômico e Linkedin, Outubro/2022

Oportunidades batem à porta na indústria brasileira

 

Profissionais que prestam serviços em áreas de consultorias também precisam rever seus portfólios para atender a demanda que a área vai apresentar nos próximos três anos

A segunda quinzena de maio trouxe uma boa notícia para o mercado de trabalho industrial brasileiro. Levantamento divulgado pela Confederação Nacional da Indústria (CNI), por meio do Mapa do Trabalho Industrial 2022, mostra que o Brasil precisará qualificar 9,6 milhões de pessoas até 2025 para atender necessidades projetadas pelas indústrias, de forma a recolocar inativos, atualizar colaboradores ou preencher as novas vagas programadas para o setor.

Essa é uma boa notícia se olharmos pelo viés de que o mercado se apresenta como oportunidade para trabalhadores desse setor. E aqui, quando falamos nestas oportunidades de trabalho, temos de observar o leque que elas nos apresentam. O primeiro ponto a considerar-se, que pode até parecer óbvio, é que o profissional que atua nesse segmento deve manter uma rotina de aperfeiçoamento, seja ela por investimento próprio ou aderindo aos planos internos de qualificação para que se possa galgar novas oportunidades ou simplesmente manter-se no mercado.

Já em um segundo ponto é o olhar estratégico que profissionais de Gestão de Pessoas, junto com as lideranças de diferentes áreas, devem assumir para prever o que ofertar de recursos que possam ajudar seu corpo colaborativo a exercer suas funções dentro de uma estratégia contemporânea de atualização no mercado. É desse olhar estratégico que se terá equipes qualificadas de forma otimizada, que possam contribuir diretamente para os resultados da empresa e que miram diferenciais no mercado.

Paralelamente, profissionais que prestam serviços em áreas de consultorias técnicas ou administrativas e comportamentais também precisam rever seus portfólios, observar necessidades e tendências e levar para o mercado industrial toda sua expertise para atender a demanda que a área vai apresentar nos próximos três anos. Logo, vê-se que não basta avistar que oportunidades estão chegando, é preciso estar preparado para quando elas baterem à porta.

Fonte: Portal Amanhã.com/Indústria, Outubro/2022

Chamado de 'louco' pelo pai, ele criou empresa de cerveja artesanal com receita de US$ 2 bilhões

A ideia inicial era bem mais modesta: contar com alguns funcionários, ser uma cervejaria local e ter uma receita anual de US$ 1,2 milhão

 

Com 73 anos, Koch atualmente é chairman da Boston Beer e mantém uma agenda de relacionamento constante com parceiros e fornecedores. 

O movimento de retomada do mercado de cerveja artesanal nos Estados Unidos é creditado a um nome, Jim Koch, o fundador da Samuel Adams, controlada da Boston Beer Company.

Em 1984, então com 34 anos, ele largou um emprego de seis dígitos na Boston Consulting Group, foi chamado de 'louco' pelo pai e resolveu retomar a tradição familiar de mestres cervejeiros na cozinha da sua casa.

Naquela época, as pequenas cervejarias vinham perdendo espaço para os grandes conglomerados. O próprio pai o lembrou dessa realidade, ao que ele respondeu que não pretendia competir com essas empresas.

A ideia inicial era bem mais modesta. Contar com alguns funcionários, ser uma cervejaria local e ter uma receita anual de US$ 1,2 milhão. Passados 38 anos, a companhia tem 2,5 mil colaboradores, uma receita anual que supera os US$ 2 bilhões e patrimônio líquido de R$ 4,2 bilhões.

Apesar de ser celebrado como pioneiro do movimento de retomada das artesanais, Koch é modesto ao reconhecer o que alcançou.

“Sam Adams é menos de 1% do negócio de cerveja dos EUA. Então, a realidade é que, após 38 anos de muito sucesso, basicamente passamos de infinitesimal para minúsculo”, disse à CNBC Make It.

Qual é a trajetória dele 

Quando decidiu empreender no mercado de cerveja artesanal, Koch tinha como questão central ser rico, permanecendo na carreira onde estava, ou ser feliz, investindo em algo que gostava e que fazia parte da sua história familiar.

“Se você prefere ser rico a ser feliz, você é um sociopata”, afirma. “E eu não era um sociopata. Eu escolhi ser feliz.”

Ele conta que não havia cervejaria artesanal de sucesso naquele momento e conseguir avançar com a Samuel Adams, homenagem a Samuel Adams, um dos fundadores dos Estados Unidos, estabelecendo um modelo de sucesso pareceu como “destino”.

A começar pelo início da empresa, que contou com o uso de uma receita antiga da família, desenvolvida pelo tataravô de Jim, Louis Koch, e que remontava à década de 1860.

O pai, mesmo contrariado com a decisão do filho, decidiu passar a fórmula do que se tornaria a base para a Samuel Adams Boston Lager.

Como a empresa cresceu

Com a cerveja produzida, Koch começou a oferecer em bares e restaurantes da região. E, a despeito dos grandes grupos que dominavam distribuição e o consumo, a Samuel Adams conseguiu furar a bolha e ser eleita a melhor cerveja dos EUA no Great American Beer Festival, no primeiro ano de lançamento.

A conquista se repetiria também em 1986 e 1987, confirmando a ideia inicial por trás da decisão de Koch, que era. “Posso fazer o melhor copo de cerveja disponível para o bebedor de cerveja nos Estados Unidos. Tem que haver um mercado para isso”, afirmou em entrevista à CNBC.

Em 1995, a empresa fez o seu IPO, com as ações ao preço de U$ 20 dólares. E, hoje, além da Samuel Adams, reúne outras marcas como a Angry Orchard, a Twisted Tea e a Truly Hard Seltzer. A Boston Beer ocupa atualmente a nona colocação como maior cervejaria em volume de vendas, segundo a América Craft beer.

Como enfrentou o dilema

Ao 73 anos, Koch atua como chairman da companhia e mantém uma rotina de 60 horas semanais. Diz que passa a maior parte do tempo fora do escritório, em contato direto com varejistas, consumidores, distribuidores e com a própria equipe.

“É inestimável para tomar boas decisões fundamentais. Essencialmente, esse é o meu trabalho – tomar boas decisões para a empresa – e aprendi que não posso fazer isso sentado em um escritório”, afirma.

Em seu livro de memórias, "Quench Your Own Thirst: Business Lessons Learned Over a Beer ou Two" (ou, em tradução livre, "Mate a sua própria sede: lições de negócios aprendidas com uma cerveja ou duas"), Koch escreveu: "Faça o que você acha que vai te fazer feliz ao invés do que vai te deixar rico."

Dono de uma fortuna estimada em US$ 1,6 bilhão, segundo a Forbes, parece ter conseguido aliar riqueza e felicidade.

Fonte: Portal Exame, Outubro 22

Novo PMBOK 7a.Ed - Novidades

Neste Post, apresentarei objetivamente algumas mudanças no PMBOK 7a.Ed, além da já sabida "incorporação" das abordagens Ágeis.

Até a 6ª Edição do PMBOK, o principal ponto de atenção tinha relação com sd chamadas técnicas de gerenciamento de projetos em Cascata ou Preditivas.

Com as mudanças de mercado e o destaque de outras abordagens, como os Métodos Ágeis, o PMI promoveu algumas mudanças na estrutura do PMBOK 7ª.Edição, buscando acompanhar as tendências e “modernizar” o guia.

A Nova Edição é baseada em Princípios e não mais em Processos de Gerenciamnento de Projetos, o que muda significativamente a abordagem.

Ao invés de focar apenas em Processos, a nova edição foca em apresentar e trabalhar Princípios de Gerenciamento de Projetos com ênfase no sucesso dos projetos e consequente agregação de valor aos stakeholders.

São propostos 12 princípios de entrega do projeto (que definem o "quê" e o "porquê" da entrega do projeto) e um sistema de entrega de valor que terá como objetivo fornecer resultados valiosos para os clientes.

Segundo o PMI, os princípios propostos, terão como finalidade a orientarão dos gerentes de projeto e demais stakeholdres sobre como alcançar os resultados pretendidos, pensando na agregação de valor.

Conhecendo os Princípios de Entrega do Projeto

O PMBOK passa a sugerir 12 princípios para o alcance dos Resultados buscados:

· Administração: orienta a administração do projeto;

· Equipe: sugere e orienta a construção de uma cultura de responsabilidade e respeito;

· Stakeholders: orienta o mapeamento e envolvimento das partes interessadas para entender seus interesses e demandas;

· Valor: orienta a garantia de mais entrega de valor ao cliente do projeto;

· Pensamento holístico: orienta o reconhecimento e respostas para as interações dos sistemas e compreensão do contexto;

· Liderança: orienta a motivação, influência, treinamento e aprendizado;

· Adaptação: orienta a adaptação da abordagem de entrega com base no micro e macro ambiente;

· Qualidade: orienta a construção de uma gestão adequada da qualidade, refletindo em processos e resultados;

· Complexidade: orienta as práticas e interações com a complexidade do contexto, usando conhecimento, experiência e lições aprendidas;

· Oportunidades e ameaças: orienta questões relacionadas a oportunidades e ameaças;

· Adaptabilidade e resiliência: orienta o gestor a adaptar-se com facilidade as situações apresentadas e ser resiliente, suportando e se adaptando às dificuldades, mudanças e problemas que virão com o projeto;

· Gestão das mudanças: orienta questões relacionadas a mudança, como forma de viabilizar os resultados buscados.




A figura acima apresenta o que o PMBOK® 7ª edição chama de Sistema de Entrega de Valor.

Segundo esse sistema, a estratégia, missão e objetivos da organização determinam seus investimentos.

Com base nos resultados dos projetos, os impactos nos negócios são analisados e os investimentos são revisados ou ajustados para as etapas futuras. Portfólios contém programas e projetos. Para garantir os objetivos dos portfólios, a entrega do programa e dos projetos devem atingir as metas pretendidas.

Quando os projetos são entregues com sucesso, os valores de negócios esperados também devem ser obtidos para a organização. O Guia refere-se a esse ponto como Realização do valor comercial.

Em outros posts, comentarei sobre outros aspectos importantes relacionados ao novo PMBOK 7ª.Ed.

Adoção de Metodologia Corporativa

Fui questionado sobre a importância da adoção de uma Metodologia de Gerenciamento de Projetos dentro de uma Organização e sobre a dificuldade de torná-la de fato corporativa: "...Fernando Paes é difícil fazer uma metodologia ser adotada como padrão por todas as áreas da empresa?..." Veja o vídeo e deixe sua opinião ;)