Especialistas de Octave y FTI Consulting analizaron cómo la integración de datos, la analítica predictiva y el criterio profesional pueden fortalecer la gestión de portafolios y anticipar desviaciones en costos, plazos y contratos.
El Instituto de Ingenieros de Minas de Chile (IIMCh) realizó una nueva sesión de su ciclo de conferencias Jueves Minero, dedicada a analizar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en las Oficinas de Gestión de Proyectos (PMO) y su aplicación en portafolios y proyectos de capital. La jornada, titulada "Inteligencia Artificial en la PMO: Potenciando el Control de Portafolios y Proyectos de Capital", reunió a representantes de la industria de manera presencial y remota.
La apertura estuvo a cargo del director tesorero del IIMCh, Pedro Pablo Pozo, quien dio la bienvenida a los asistentes y destacó la relevancia de abordar estas herramientas en un escenario marcado por desafíos de productividad, control de costos y cumplimiento de plazos. En ese contexto, planteó que la transformación digital se ha convertido en una ventaja competitiva para la industria minera y para la ejecución de iniciativas de alta complejidad.
La primera presentación fue realizada por Keith Vergara, Senior Account Manager de Octave, quien explicó que uno de los principales desafíos de las organizaciones intensivas en activos es la falta de continuidad de la información entre ingeniería, compras, construcción, operación y mantenimiento. Esta fragmentación, sostuvo, reduce la visibilidad del desempeño, incrementa los riesgos y dificulta la toma oportuna de decisiones.
Vergara presentó el enfoque Enterprise Project Performance, orientado a integrar la gestión de portafolios, el control de proyectos y el seguimiento de costos en una visión común. Su objetivo es que las PMO puedan acceder a datos contextualizados, comprender la relación entre los distintos procesos e identificar tempranamente tendencias que podrían afectar el presupuesto o el cronograma.
En esta arquitectura, la IA permite acortar la distancia entre una consulta y una acción: los usuarios pueden formular preguntas en lenguaje natural, obtener información asociada al contexto del proyecto y dirigirse al flujo de trabajo en el que corresponde intervenir. La especialista subrayó, sin embargo, que la tecnología no reemplaza el criterio humano. Su aporte consiste en ampliar la capacidad de análisis, preservar la trazabilidad y facilitar decisiones oportunas, mientras la responsabilidad permanece en la organización y sus profesionales.
A continuación, Eduardo Henríquez, Senior Managing Director de FTI Consulting para Latinoamérica, abordó la aplicación práctica de la IA en la planificación y ejecución de proyectos. El experto señaló que estas herramientas pueden procesar conjuntamente datos estructurados (provenientes de sistemas de costos, programación o gestión empresarial) y antecedentes no estructurados, como contratos, correos electrónicos, minutas, archivos PDF y documentos técnicos.
Esta capacidad abre oportunidades para detectar señales que suelen permanecer dispersas o ser advertidas tardíamente. Entre los casos de uso expuestos estuvieron la identificación anticipada de riesgos contractuales y posibles reclamaciones, la revisión de sesgos en estimaciones, el análisis de la salud de un portafolio y la detección de riesgos no incorporados en las matrices de los proyectos. Más que reproducir reportes históricos, explicó Henríquez, el valor está en generar alertas que permitan actuar antes de que una desviación aumente su impacto.
Durante la conferencia también se presentó una demostración de una "torre de control" para portafolios y proyectos. La solución mostró cómo distintas fuentes de información pueden entregar contexto a agentes de IA para consultar riesgos a nivel de cartera, estimar la probabilidad de controversias contractuales, analizar modelos tridimensionales y apoyar flujos de revisión de órdenes de cambio, manteniendo instancias de validación humana.
Henríquez enfatizó que la adopción no requiere comenzar con una integración total ni esperar que todos los datos sean perfectos. Propuso seleccionar primero un problema de alto impacto, identificar las fuentes disponibles, ejecutar un piloto acotado, validar sus resultados con especialistas y escalar progresivamente. "La pregunta no es qué herramienta usamos, sino cuál es el problema o la decisión que tenemos que mejorar con la inteligencia artificial", afirmó.
El encuentro concluyó con una ronda de preguntas sobre aplicabilidad en distintas industrias, seguridad y confidencialidad de la información, metodologías de gestión de proyectos y supervisión humana. Los expositores coincidieron en que la IA debe entenderse como una capacidad de apoyo: permite analizar grandes volúmenes de información con mayor rapidez y elevar la productividad de los equipos, pero las decisiones, su validación y la rendición de cuentas continúan radicadas en las personas.