En este breve recorrido por tres documentos recientes y relevantes emitidos por el PMI (‘Project Management Institute’), le llega el momento a un documento, un estándar, dedicado al campo de la inteligencia artificial.
El nombre del documento es ‘The Standard for Artificial Intelligence in Portfolio, Program, and Project Management‘ y es de muy reciente publicación, en concreto de Junio de 2026, así que, en el momento de redactar este post, no tiene ni dos meses de vida.
Se trata de un estándar que me generó mucho interés porque une una de mis áreas de investigación de mayor interés, la inteligencia artificial, con un área de ‘expertise’ en gestión como es la dirección de proyectos y porque me parecía importante ver qué tenía que decir la mayor autoridad en dirección de proyectos sobre el caso concreto de la inteligencia artificial
¿Qué me he encontrado?
El contenido del «Standard for Artificial Intelligence in Portfolio, Program, and Project Management»
Nos encontramos ante un documento de mediana extensión, cercana a las 300 páginas.
Antes de ver un poco el contenido, alguna tema relevante a tener en cuenta.
Aunque personalmente tiendo a hablar de forma un poco genérica de dirección de proyectos, en este documento, y siguiendo el modelo del PMI, se distingue entre proyectos, programas y porfolios y, en varios puntos del estándar, la distinción es nítida.
El estándar distingue, y me parece un acierto, entre la IA como producto, como resultado de proyectos, programas y porfolios y la IA como una herramienta utilizable en la propia dirección de proyectos, programas y porfolios.
Dicho esto, el contenido del documento se estructura en siete capítulos, a saber:
- ‘Introduction:‘ Una introducción al contenido e intenciones del estándar junto con algún recordatorio de conceptos sobre dirección de proyectos y sobre inteligencia artificial.
- ‘Principles of AI in Project, Program and Porfolio Management:‘ De la misma forma que el estándar para dirección de proyectos, programas y porfolios establece seis principios, aquí se establecen ocho principios que, aunque se parecen, no son los mismos que los generales. Sin entrar en detalles, sólo señalar cuáles son los principios para el caso de proyectos en materia de inteligencia artificial:
- Valor estratégico: es decir, foco en la creación de valor.
- Riesgo: que enfatiza la necesidad de supervisión humana.
- Gobernanza y cumplimiento normativo: orientado por un lado al alineamiento estratégico y, por otro, al respeto a la legislación y a los principios éticos.
- Personas y cultura: desglosando entre liderazgo y el equipo de proyecto.
- Ética y responsabilidad profesional: con foco fundamentalmente en la supervisión humana y en la responsabilidad en el sentido de rendición de cuentas.
- Involucración de partes interesadas (‘stakeholder engagement‘): alineando los proyectos con las expectativas de esas partes interesadas.
- Optimización e innovación: anima a la adopción de nuevas tecnologías y metodologías para conseguir mayor eficiencia, adaptación y calidad.
- Calidad del dato: como mecanismo para conseguir resultados de calidad, a su vez.
- ‘Performance Domains of AI in Project, Program and Porfolio Management:‘ Establece cinco dominios (‘performance domains‘) que se asemejan, pero no coinciden, con los dominios identificados en el PMBOK, del que hablaremos en otro post. Los dominios para el caso de la IA serían, según este estándar, los siguientes:
- Gestionar las expectativas de las partes interesadas sobre la IA
- Definir el alcance de la IA
- Definir una arquitectura IA con calidad y responsabilidad
- Ejecutar objetivos estratégicos
- Gestionar riesgos e incertidumbres
- ‘Life Cycle management and tailoring activities:‘ Revisa muy brevemente los ciclos de vida predictivos, adaptativos e híbrido y su traslado a proyectos de IA y luego trata tanto las actividades de personalización (‘tailoring‘) como de ciclo de vida y optimización distinguiendo en ambos casos entre proyectos, programas y porfolios.
- ‘AI in the context of Project, Program and Porfolio Management:‘ hace el cambio de perspectiva a la aplicación de la IA no como producto sino en la propia actividad de dirección de proyectos, programas y porfolios aportando alguna idea sobre cómo usarla
- ‘Framework for the use of AI in Project, Program and Porfolio Management:‘ Aporta un marco con unos pasos y consideraciones a tener en cuenta en la dirección de proyectos, programas y porfolios, centrándose en cuatro áreas: establecimiento de un caso de negocio, uso de la IA en proyectos, programas y porfolios, flujo de información y ajuste cultural y organizativo.
- ‘Ethical and Legal considerations for AI use in Projects, Programs and Porfolios:‘ realiza alguna propuesta en los ámbitos ético y legal, como la existencia de un comité ético
En dos anexos finales identifica, por un lado, algunos esquema de evaluación de la madurez en IA y, por otro, leyes y regulaciones a tener en cuenta.
Mi valoración
Siendo sincero, debo reconocer que este estándar me ha decepcionado y que soy bastante crítico con él.
Antes de la crítica, decir que me parece bueno que exista este estándar, o al menos una guía en este campo, por parte del PMI, y que me parece acertada la distinción entre la IA como producto de proyectos y el uso de la IA para la propia dirección de proyectos, programas y porfolios.
Pero mi visión positiva casi se acaba aquí y en seguida comienza mi crítica.
En primer lugar, y como ya expresé a propósito del «Standard for project management», esto no me parece un estándar, por más que se encuentre respaldado por ANSI. No es prescriptivo, no es asertivo, no es demasiado accionable y no es claramente certificable. En mi opinión, es más una guía o un marco de trabajo, pero no un estándar, que ANSI y el PMI me perdonen.
Por otro lado, y casi como extensión de lo anterior, lo veo muy ligero, de muy alto nivel, muy de intenciones o ideas, pero de poco detalle y ‘accionabilidad’.
Creo que no es demasiado acertado al tratar de forma genérica los proyectos de inteligencia artificial sin distinciones nítidas de tipologías. En mi opinión tiene poco que ver, a nivel de ciclo de vida y gestión, un proyecto de machine learning tradicional como la creación de un modelo predictivo personalizado para una empresa, con el desarrollo de un agente, por ejemplo.
Me sorprende, y me parece incoherente, que los principios y dominios que se identifican en este supuesto estándar sobre IA, sean diferentes, en lugar de ser una particularización, de los genéricos de dirección de proyectos identificados en el estándar de dirección de proyectos, o los dominios identificados en el PMBOK. Eso es tanto como decir que los principios y dominios genéricos no son tan genéricos, sino que diferentes tipologías de proyectos pueden necesitar principios y dominios diferentes y cuestionar los genéricos. Como mucho, podría entender que se añada alguno principio o dominio nuevo, pero no que se redefinan todos. No tiene sentido.
También me parece incoherente que si en el caso de la documentación general del PMI, los principios se encuentran en el estándar de proyectos y los dominios y la personalización (‘tailoring‘) en el PMBOK, aquí, en el caso de la IA, todo quepa en el estándar.
En fin, que me ha resultado bastante decepcionante.
Conclusiones
Entre los documentos más recientes lanzados por el PMI se encuentra el estándar para proyectos, programas y porfolios de inteligencia artificial.
Una, en mi opinión, buena iniciativa pero con un resultado, también en mi opinión, criticable y bastante decepcionante.
