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Não restam dúvidas que a Inteligência Artificial pode facilitar bastante o dia a dia do Gerente de Projetos e de toda a Equipe de Projetos. Aqui na NetProject já identificamos bons resultados principalmente na diminuição da carga de tarefas operacionais. Dentre as facilidades turbinadas por IA, testadas em nossa solução de Gestão de Projetos e Portfólio, PPM, incluimos:
- A criação de um Projeto, suas tarefas e principais entregas, a partir de documentos iniciais carregados na solução, como o Termo de Abertura e a Declaração de Escopo, ou até mesmo uma breve descrição do objetivo do projeto.
- A criação de Atas de reunião, com registro de ocorrências e riscos, a partir de uma transcrição de reunião realizada, por exemplo, pelo Microsoft Teams.
- O suporte em tópicos gerais de gestão de projetos, em cada uma das principais ferramentas de gestão de projetos, como o Quadro Kanban, o Cronograma, a EAP ou o Timesheet.
- A identificação de riscos a partir de documentação encaminhada pela equipe do projeto.
Ok, qual o motivo de estarmos falando sobre isso? Somente conseguimos expandir o uso de Inteligência Artificial se conseguirmos estruturar uma boa base de dados de projetos.
A má nóticia é: Você precisa de uma base de dados que permita o trabalho dos algoritmos de IA, e são grandes as chances de você não a tê-la, principalmente se não estiver uma solução PPM implementada em sua organização.
Uma boa base de dados é fundamental!
A base de dados desempenha um papel central e incontestável na excelência e eficácia de projetos de Inteligência Artificial (IA). Ela serve como a matéria-prima para o treinamento dos modelos de IA. Imagine a base de dados como o vasto campo de aprendizado no qual os modelos cultivam seu conhecimento. Quanto mais rico e diversificado esse campo, mais capaz o modelo será de compreender e generalizar padrões complexos.
É aqui que a amplitude e a representatividade dos dados desempenham um papel crucial, permitindo que os modelos extraiam insights profundos e relevantes.
Qualidade e evolução da base de dados
A qualidade da base de dados também é um fator crítico na identificação e mitigação de vieses. Se os dados utilizados para treinamento forem tendenciosos, o modelo resultante refletirá esses vieses. Portanto, uma base de dados cuidadosamente curada e livre de distorções é essencial para promover a equidade e a imparcialidade nos resultados da IA.
Além disso, a base de dados não é uma entidade estática; ela evolui e cresce com o tempo. A capacidade de incorporar novos dados à medida que eles se tornam disponíveis possibilita a adaptação contínua dos modelos de IA. Esse ciclo de retroalimentação contínua é vital para a manutenção da relevância e eficácia em ambientes dinâmicos.
Em um contexto mais amplo, uma base de dados de qualidade não apenas impulsiona o desempenho técnico dos modelos de IA, mas também desempenha um papel fundamental na construção de sistemas transparentes e responsáveis. A documentação adequada e a compreensão da origem dos dados contribuem para a explicabilidade dos modelos, promovendo a confiança e a prestação de contas em sua implementação.
Como uma base de dados de qualidade pode ser aproveitada para a Gestão de Projetos?
Vários algoritmos de Inteligência Artificial (IA) dependem de uma base de dados robusta para oferecer resultados precisos e úteis no contexto da gestão de projetos. Aqui estão alguns exemplos de algoritmos e como eles podem ser aplicados nesse cenário:
Regressão Linear:
A regressão linear é frequentemente usada para prever valores contínuos, como a estimativa de tempo necessário para concluir uma fase do projeto. Uma boa base de dados históricos, incluindo informações sobre tarefas anteriores, recursos utilizados e tempo gasto, é crucial para treinar um modelo de regressão linear eficaz.
Redes Neurais:
Redes neurais, especialmente em projetos de grande escala, podem ser empregadas para previsões mais complexas. Com uma base de dados extensa que abrange diferentes aspectos do projeto, como orçamento, cronograma e alocação de recursos, uma rede neural pode aprender padrões não lineares e fazer previsões mais precisas.
Árvores de Decisão:
Árvores de decisão são algoritmos que podem ser utilizados para tomada de decisões em diferentes fases do projeto. Ao alimentar a árvore de decisão com dados históricos sobre projetos bem-sucedidos e malsucedidos, é possível criar um modelo que orienta decisões em situações similares no futuro.
Aprendizado por Reforço:
Algoritmos de aprendizado por reforço são úteis na gestão de projetos para otimizar o uso de recursos ao longo do tempo. Com uma base de dados que inclui informações sobre ações tomadas em projetos anteriores e os resultados dessas ações, o algoritmo pode aprender a melhor maneira de alocar recursos para maximizar a eficiência.
Agrupamento (Clusterização):
Algoritmos de agrupamento podem ser aplicados para identificar padrões e grupos de tarefas semelhantes. Uma boa base de dados, contendo detalhes sobre diferentes tipos de projetos, pode permitir a aplicação eficaz de algoritmos de agrupamento para melhor compreensão das características comuns e distintas.
Classificação:
Algoritmos de classificação podem ser usados para atribuir tarefas ou projetos a categorias específicas. Com uma base de dados que inclui características relevantes para a classificação, como complexidade, prioridade e tipo de projeto, é possível construir modelos que automatizam a alocação de recursos ou a definição de prioridades.
Processamento de Linguagem Natural (PLN):
Em projetos que envolvem uma grande quantidade de documentação textual, algoritmos de PLN podem ser aplicados para extrair informações relevantes. Uma base de dados textual bem anotada e diversificada pode ser usada para treinar modelos de PLN que facilitam a extração de conhecimento a partir de documentos, e-mails e outros textos relacionados ao projeto.
Em todos esses casos, a qualidade, a diversidade e a representatividade dos dados são essenciais para garantir que os algoritmos de IA possam aprender com precisão os padrões e realizar previsões ou tomar decisões relevantes no contexto específico da gestão de projetos.
Agora, uma boa notícia!
Você não precisa “quebrar a cabeça” com todos esses requisitos e algoritmos de Inteligência Artificial. Considere o apoio de uma empresa que já identificou esses desafios e possua serviços e sofwares para ajudar sua organização a se preparar para usar bem a Inteligência Artificial na Gestão de Projetos.
