IA para gestores de proyectos TIC

Objetivos

Objetivos de la formación IA para gestores de proyectos TIC

Al finalizar la formación será capaz de:

• Seleccionar las herramientas de inteligencia artificial adecuadas para el trabajo diario de un gestor de proyectos TIC.
• Crear instrucciones eficaces para producir entregables de gestión de proyectos: especificaciones, informes, emails y cronogramas.
• Aplicar IA en todas las fases de un proyecto tradicional: estudio, concepción, estimación, seguimiento y comunicación.
• Utilizar IA en ceremonias y artefactos Scrum/Kanban: backlog, planificación, daily meeting, review y retrospectiva.
• Identificar los riesgos asociados al uso de IA en proyectos piloto: confidencialidad del proyecto, alucinaciones, RGPD y propiedad intelectual.

Duración

Programa

Programa de la formación Inteligencia Artificial para gestores de proyectos TI

Kit de herramientas de inteligencia artificial para gestores de proyecto

• Utilización de asistentes generalistas: ChatGPT, Claude y Gemini.
• Uso de IA en herramientas de gestión de proyecto: Atlassian Intelligence para Jira/Confluence, Notion AI y Microsoft Loop.
• Elección entre cloud pública, soluciones empresariales y soluciones internas en función de los datos tratados.

Ejercicios prácticos

• Seleccionar un conjunto de herramientas de IA adecuado al contexto propio: hardware, cuentas y datos autorizados.

Técnicas de prompt para el gestor de proyecto

• Estructuración de un prompt con base en el modelo RCT: Rol, Contexto y Tarea.
• Refinamiento con CO-STAR: Contexto, Objetivo, Estilo, Tono, Público objetivo y Respuesta.
• Iteración en ciclos cortos y mejora continua.
• Creación de prompts reutilizables: modelos de informes, emails y fichas de evaluación de riesgo.

Ejercicios prácticos

• Crear tres modelos reutilizables para el uso diario: resumen de reunión, email de seguimiento y ficha de evaluación de riesgo.

Riesgos desde la perspectiva del gestor de proyecto

• Protección de la confidencialidad del proyecto: NDA, datos de cliente y código fuente.
• Identificación de alucinaciones en datos de proyecto.
• Conformidad con el RGPD y requisitos de residencia de datos.
• Gestión de la propiedad intelectual de los entregables asistidos por IA.
• Definición de qué puede y qué no puede introducirse en un asistente de IA.

Ejercicios prácticos

• Crear una matriz de clasificación de datos de proyecto: permitido/prohibido en IA en la nube.

Inteligencia artificial aplicada a un proyecto tradicional —ciclo en V—

Encuadre y concepción

• Recogida y síntesis de necesidades con apoyo de un asistente.
• Elaboración de documento de encuadre y declaración de necesidades.
• Estructuración de especificación funcional.
• Generación de un conjunto de especificaciones y solicitud de revisión por IA.

Ejercicios prácticos

• Transformar un intercambio de información poco estructurado con el cliente en un documento estructurado.

Estimación y planificación

• Estimación de costes y duraciones a partir de analogías históricas.
• Elaboración de un plan macro e identificación de dependencias.
• Análisis del camino crítico.
• Creación de escenarios: optimista, nominal y pesimista.

Ejercicios prácticos

• Elaborar un cronograma macro detallado a partir de una lista de tareas bruta.

Monitorización y reporting

• Generación de actas de reunión y resúmenes de acciones.
• Producción de síntesis de progreso por público: equipo, comité y sponsor.
• Creación de un panel textual: KPI, alertas y puntos críticos.

Ejercicios prácticos

• A partir de notas brutas del comité de dirección, producir tres documentos: acta, resumen para sponsors y email de seguimiento.

Comunicación y gestión de riesgos

• Redacción de emails eficaces alineados con el tono esperado.
• Preparación de presentaciones de revisión de proyecto.
• Identificación y formulación de riesgos: causas, impactos y mitigación.
• Creación de un plan de contingencia.

Ejercicios prácticos

• Elaborar una evaluación de riesgo estructurada para un proyecto sensible y definir acciones de mitigación.

Inteligencia artificial en proyectos ágiles —Scrum y Kanban—

Backlog e historias de usuario

• Redacción de historias de usuario completas: Como [persona] / Quiero / Para.
• Definición de criterios de aceptación claros y testables.
• División de historias demasiado grandes mediante slicing vertical.
• Creación de una definición de “hecho” reutilizable.

Ejercicios prácticos

• Transformar un backlog desorganizado en historias de usuario claras, divididas y testables.

Ceremonias Scrum

• Preparación de documento de planificación de sprint: contexto, agenda y detalle.
• Facilitación de daily meetings más eficaces: orden de temas e impedimentos.
• Estructuración de sprint review: demostración y propuesta de valor.
• Uso de IA en retrospectivas: síntesis, patrones y propuestas de mejora.

Ejercicios prácticos

• Preparar una sprint review completa a partir de los resultados de la sprint: tickets cerrados, métricas y evidencias.

Seguimiento de sprint y gestión de producto

• Análisis de velocidad y consumo de esfuerzo.
• Detección de señales débiles en métricas de equipo.
• Análisis y síntesis de feedback de usuarios.
• Apoyo a la priorización del backlog: matriz impacto/esfuerzo y MoSCoW.

Ejercicios prácticos

• Sintetizar feedback de usuarios y proponer una priorización fundamentada.

Comunicación con stakeholders y coaching de equipo

• Preparación de demostraciones y notas de release.
• Generación de informes para comité de dirección.
• Estructuración de retrospectivas y planes de acción.
• Desarrollo de planes de coaching dirigidos: puntos fuertes y áreas de mejora del equipo.

Ejercicios prácticos

• A partir de un caso real, elaborar el paquete completo de gestión de proyecto para una sprint: backlog refinado, planificación, daily, review, retrospectiva, emails y registro de riesgos.

Metodología

Metodología de la formación IA para gestores de proyectos TIC

• Formación práctica y orientada a la aplicación real de la IA en la gestión de proyectos tecnológicos.
• Uso de asistentes de IA y herramientas integradas en plataformas de gestión de proyectos.
• Ejercicios guiados para crear prompts, generar entregables, estructurar información y mejorar la comunicación del proyecto.
• Aplicación de la IA tanto en proyectos tradicionales —ciclo en V— como en entornos ágiles —Scrum y Kanban—.
• Enfoque en el uso seguro y responsable de la IA, teniendo en cuenta confidencialidad, RGPD, propiedad intelectual y validación humana.

Evaluación de la formación IA para gestores de proyectos TIC

• Evaluación continua mediante ejercicios prácticos.
• Validación de la capacidad para seleccionar herramientas de IA adecuadas al contexto del proyecto.
• Aplicación de técnicas de prompting para generar entregables de gestión de proyectos.
• Resolución de casos prácticos vinculados a planificación, reporting, gestión de riesgos, backlog, ceremonias ágiles y comunicación con stakeholders.

Bonificación Fundae

Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.

Formador

La formación es impartida por un profesional especializado en gestión de proyectos TIC, inteligencia artificial aplicada a la productividad y transformación digital de equipos tecnológicos.

Cuenta con experiencia en la planificación, seguimiento y coordinación de proyectos tecnológicos, así como en la aplicación de herramientas de IA para optimizar la generación de entregables, la comunicación con stakeholders, la gestión de riesgos y el trabajo en entornos ágiles y tradicionales.

Su enfoque combina conocimiento técnico, experiencia en gestión de proyectos y competencias pedagógicas para ayudar a los participantes a integrar la inteligencia artificial en su día a día de forma práctica, segura y orientada a resultados.

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