Recientemente, me detuve en un tema que me rondaba la cabeza: ¿cómo puede el gerente de proyectos tomar decisiones inteligentes al escoger software de IA? La respuesta a esa interrogante es aparentemente sencilla: no basta con que suene bien decir “vamos a usar IA”; hace falta gestionar el proceso como un proyecto, con estructura, enfoque en el valor y visión a largo plazo.

Desde mi experiencia, he visto cómo muchas iniciativas de IA comienzan con entusiasmo y terminan en arrepentimiento, trabajo duplicado o herramientas subutilizadas. Y la razón casi siempre es la misma: se eligió el software sin gestionar adecuadamente el proceso de selección. Entonces pensé: ¿y si lo tratamos como un proyecto más? ¿Y si aplicamos disciplina, rigor y claridad, como lo haríamos con un cambio de sistema financiero o con un portafolio de transformación digital?

Tratar la selección de IA como un proyecto: fase por fase

Primero, aborda la selección de software de IA como un proyecto. Sí, suena obvio, pero muchas veces no lo hacemos. Por ello, el gerente de proyectos debe involucrarse desde el inicio, tanto en lo técnico como en lo estratégico, y definir el alcance, los criterios, los stakeholders, la validación, etc. Esto puede hacerse tomando en cuenta tres elementos clave:

• Reunir los requisitos adecuados: ¿Qué queremos lograr con la IA? ¿Automatizar reportes? ¿Predecir riesgos? ¿Optimizar recursos? Cuando los requisitos están difusos, los proveedores llenan el vacío con promesas que luego no se cumplen.
• Verificar al proveedor y su compromiso: No se trata solo de mirar qué hace el software, sino de evaluar cómo se integra con el negocio, qué datos necesita y qué resultados se esperan. Es recomendable elaborar matrices de comparación para prevenir futuros remordimientos.
• Planear la adopción: No basta con elegir bien. Es necesario anticipar la implementación, la capacitación, la integración con los sistemas actuales y la forma en que se medirá el éxito. Si solo instalamos y dejamos todo para “después”, el proyecto puede fracasar.

Conectando estos elementos, el proceso de selección se define como un proyecto que entrega valor, no solo como una compra impulsiva.

Conectar funcionalidad con valor real

Una de las trampas más comunes es dejarse llevar por largas listas de características: “tiene IA”, “tiene modelo predictivo”, “chatbot incorporado”, etc., sin detenerse en la pregunta más importante: ¿qué valor genera esto para el negocio o el usuario? Es fundamental conectar las características del software con los resultados que buscamos.

Esto implica que cada funcionalidad propuesta debe responder a preguntas como: ¿esta mejora reduce costos?, ¿mejora la experiencia del usuario?, ¿nos brinda una ventaja competitiva? Si la respuesta es dudosa, es una señal de alarma. No se trata de “cuánta IA” tiene el software, sino de “cuánta IA útil” ofrece. Un sistema con mil algoritmos que nadie usa vale menos que uno más simple que realmente transforma la operación.

Aquí es donde el gerente de proyectos debe mantener el foco: menos es más, si se dirige al objetivo correcto. Una buena práctica es considerar las siguientes preguntas para el proveedor:

• ¿Cuál es la calidad real de los datos que el software necesita para funcionar bien?
• ¿Qué tan transparente es el algoritmo? ¿Se puede explicar a los usuarios?
• ¿Cómo se mide el éxito de la implementación? ¿Hay métricas claras?
• ¿Qué soporte viene después de la instalación? ¿Quién mantiene el modelo actualizado?
• ¿Cómo se integrará con los sistemas existentes y cuál es el plan de cambio cultural?

Estas preguntas pueden ayudar a evitar el “software‑arrepentimiento” que tanto vemos, comprar una solución, romper presupuesto y resentirse años después, entre otros pesares.

El factor humano sigue siendo el que marca la diferencia

Aunque estemos hablando de software de IA, no se me escapa algo fundamental: la tecnología no hace el proyecto, las personas sí. El gerente de proyectos debe cuidar la adopción. ¿Cómo motivar al equipo para que use la herramienta? ¿Cómo formar a los usuarios? ¿Cómo integrar esa nueva forma de trabajo en el día a día? Estas preguntas son tan importantes como los requisitos técnicos.

Los gestores de proyectos deben profundizar su conocimiento técnico para preguntar mejor, pero también liderar el cambio humano. Y aquí es donde el rol del gerente se transforma: ya no es solo ejecutor de tareas, sino facilitador de transformación.

Hoy es fácil pensar que “todos están usando IA”; pero no debe hacerse por moda, sino con un propósito, por el bien de la organización. Ese objetivo debe cimentarse con inteligencia, sobre la base del valor y con una gestión responsable de cada paso.

Si vamos a aplicar IA en nuestros proyectos, hagámoslo bien. Definamos el problema, reunamos un equipo diverso, exijamos métricas y planifiquemos la adopción con rigor. Porque elegir una herramienta no es un acto técnico: es una decisión de impacto y, como tal, merece nuestra mejor versión como gestores de cambio.

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