Este curso capacita a los participantes para desplegar un proceso lógico y sistemático de gestión de riesgos para la toma de decisiones y mejora de la efectividad y eficiencia en los proyectos. Los proyectos predictivos y adaptativos se diferencian en su enfoque para la planificación y ejecución, lo que conlleva distintos tipos de riesgos. Un enfoque híbrido que combine elementos de ambos métodos puede ayudar a mitigar algunos de estos riesgos. La inteligencia artificial (IA) ayuda a gestionar riesgos en proyectos al identificar amenazas, evaluar su impacto y sugerir estrategias de mitigación. La automatización, apoyada en la IA, transforma la forma en que las empresas responden a los riesgos. Así, los sistemas automatizados pueden ejecutar planes de respuesta de manera instantánea, minimizando el impacto de los riesgos detectados.
Duración: 32 horas
Objetivos:
1. Reconocer y aplicar los conceptos de gestión de riesgos en proyectos bajo los enfoques y prácticas respaldadas por el PMI, tanto en enfoques predictivos como adaptativos (ágiles).
2. Distinguir y aplicar herramientas, técnicas y mejores prácticas establecidas para la gestión de riesgos en proyectos, incluyendo identificación y priorización de riesgos, simulaciones y cuantificación de riesgos, y desarrollo de planes de respuesta y su correspondiente monitoreo, asistido con herramientas de Inteligencia Artificial (IA).
3. Aplicar los elementos, principios y directrices fundamentales para la implementación de la gestión de riesgos en proyectos alineada con estándares internacionales.
Prerrequisito:
Se requiere que los participantes cuenten con conocimientos fundamentales en gestión de riesgos en proyectos. Si bien el curso incluirá una breve revisión de los conceptos clave, es esencial que los asistentes comprendan el proceso básico de gestión de riesgos, ya que esto será crucial para entender y aplicar de forma efectiva las capacidades que ofrece la inteligencia artificial en este contexto
Contenido temático
MÓDULO 1: GESTIÓN DE RIESGOS EN EL CONTEXTO DE PROYECTOS
1. Introducción a la gestión de riesgos
2. Conceptos básicos sobre la gestión de riesgos
3. Gestión de riesgos vs. gestión de proyectos
4. Proceso de la gestión de riesgos en el proyecto (Predictivo): Planificar la gestión de los riesgos, Identificar los riesgos, Evaluar los riesgos (análisis cualitativo y/o cuantitativo), Planificar la respuesta a los riesgos, Implementar la respuesta a los riesgos, Monitorear los riesgos
5. Proceso de la gestión de riesgos en el proyecto (Adaptativo): Identificar los riesgos, Evaluar los riesgos, Priorizar los riesgos, Mitigar los riesgos, Comunicar los riesgos.
MÓDULO 2: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA GESTIÓN DE PROYECTOS
1. Conceptos básicos de IA y aprendizaje automático. Tipos de IA
2. Marcos de trabajo ágiles y tradicionales potenciados por IA.
3. Ruta de la Inteligencia Artificial del PMI®.
4. PMI Infinity: La Herramienta de IA del Project Management Institute
5. Aplicaciones de IA en la gestión de proyectos.
6. Algoritmos y gestión de indicaciones (prompts en la IA Generativa
MÓDULO 3: ÁMBITOS DE RIESGO EN LA GESTIÓN DE PROYECTOS
1. Ética y responsabilidad en el uso de IA en proyectos.
2. Riesgos relacionados con el enfoque de desarrollo y ciclo de vida
3. Riesgos relacionados con el equipo y los interesados
4. Riesgos relacionados con la planificación del proyecto
5. Riesgos relacionados con el trabajo y entrega del proyecto
MÓDULO 4: HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS DE LA GESTIÓN DE RIESGOS EN PROYECTOS POTENCIADAS CON IA
1. Plan de Gestión de Riesgos asistido con IA
2. Herramientas de IA aplicadas en la identificación de riesgos: Registro de riesgos, censo de riesgos. Análisis predictivo de escenarios de riesgo.
3. Aplicación de IA en el análisis cualitativo de riesgos: Matriz de riesgos, mapas de riesgos, Backlog ajustado al riesgo.
4. Herramientas para el análisis cuantitativo de Riesgos: Árboles de decisión, Valor Monetario Esperado, Simulación de Montecarlo con algoritmos de IA
5. Tratamiento de los Riesgos: Desarrollo de planes de respuesta utilizando IA, gestión de reservas, spikes.
6. Implementación de herramientas de IA para el monitoreo: Indicadores KRI, Risk Burndown Chart
7. Gestión automatizada de lecciones aprendidas con IA
8. GPTs personalizados y asistentes virtuales expertos en gestión de riesgos en proyectos