
El cuerpo de conocimiento es reconocido como un conjunto de buenas prácticas en dirección de proyectos, lo cual significa que son aplicables a la mayoría de los procesos y que su aplicación puede contribuir al aumento de las posibilidades de éxito de una amplia variedad de proyectos.
Dichas áreas de conocimiento son a la vez llamadas áreas de gestión: integración, alcance, plazos, costos, calidad, recursos humanos, comunicación, riesgos, adquisiciones y stakeholders.
Los gestores de proyectos deben tener un conocimiento lo más detallado posible de cada una de las áreas mencionadas, tanto en los aspectos teóricos como en las cuestiones prácticas vinculadas a procesos, técnicas y herramientas.
FUENTES CONSULTADAS:
Artículo "Las áreas de conocimiento en gestión de proyectos", publicado por la web Gestión de proyectos.
Artículo "Cambios producidos en el PMBOK 5ta edición", publicado por el website de Bpm Sat.
Artículo "5 grupos de procesos y 9 áreas de conocimiento + 1", publicado por el website Proyectum.
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Jhonnatan Horna, profesor del área de Operaciones y Tecnologías de la Información de ESAN, precisó en Gestión que la adopción de la IA no es un desafío tecnológico, sino de gestión del cambio. El docente sostuvo que, para evitar que estas herramientas terminen abandonadas, los líderes deben priorizar la utilidad real sobre la novedad y crear un entorno seguro donde el equipo pueda experimentar sin miedo al error.
César Puntriano, profesor de ESAN Business Law, analizó en La República el último informe del Banco Mundial sobre pobreza, advirtiendo que mientras la región mejora, el Perú sigue lejos de sus niveles prepandemia (27.6 % vs 20.2 % en 2019). El experto enfatizó que la movilidad social depende exclusivamente del crecimiento económico y la inversión privada, motores que hoy se ven frenados por la inseguridad ciudadana y la incertidumbre jurídica.
Sandor Lukacs, profesor de ESAN Graduate School of Business, indicó a la revista Energiminas que la minería peruana debe abandonar el esquema lineal para adoptar un enfoque sistémico basado en la economía circular y la digitalización. El experto destacó que, si bien la inteligencia artificial es clave para la eficiencia y la fiscalización ambiental, existe un riesgo ético urgente: el "sesgo estructural" de algoritmos que ignoran la realidad local.