https://doi.org/10.37815/rte.v36ne1.1190

Artículos originales

El impacto de la Inteligencia Artificial en la Gestión de Proyectos
The Impact of Artificial Intelligence on Project Management

José Antonio Carrillo Zenteno1 https://orcid.org/0000-0002-4159-0882, Aida Diana Ormaza Vintimilla2 https://orcid.org/0009-0006-9876-8887, Julio Jhovany Santacruz Espinoza1 https://orcid.org/0000-0001-7543-

0919

1Universidad Católica de Cuenca, Cañar, Ecuador

[email-masked], [email-masked]

2Unidad Educativa Luis Cordero, Azogues,
Ecuador

[email-masked]

.

Esta obra
está bajo una licencia internacional Creative
Commons Atribución-NoComercial
4.0

Enviado: 2024/06/30 Aceptado: 2024/10/03
Publicado: 2024/10/15

Resumen

En la última década, la inteligencia artificial (IA) ha emergido
como una tecnología transformadora,
especialmente en la gestión de proyectos. Este estudio analiza su
impacto en América Latina, con un enfoque
en Ecuador. Se observa un interés significativo en la adopción de IA en Ecuador,
influenciado por políticas favorables, condiciones económicas y
avances tecnológicos. La mayoría de los encuestados son docentes, investigadores científicos y directores
de departamento, lo que subraya la relevancia de la IA en los ámbitos educativo y
científico (Fernández & Fernández, 2019; Hassan, Khairudin & Nasir, 2019).

Las grandes organizaciones, con más de 200 empleados, están mejor posicionadas para adoptar la IA debido a sus mayores
recursos financieros y técnicos (Chui, Henke, & Miremadi, 2020). Sin embargo, persisten barreras
significativas, como limitaciones tecnológicas, restricciones
presupuestarias y la falta de apoyo de la dirección, que dificultan su implementación (Smith &
Lazarus, 2021).

A pesar de estas barreras,
la mayoría de los encuestados anticipa un aumento
significativo en la adopción de IA en los próximos cinco años, aunque aún existen dudas y desafíos por superar para asegurar
una implementación exitosa y sostenida (Jones, Patel, & Smith,
2019). Este análisis

destaca tanto las oportunidades como los retos
que enfrenta la IA en la gestión de proyectos en

Ecuador, subrayando la necesidad de un enfoque
integral para maximizar sus beneficios.

Palabras clave:
Inteligencia Artificial (AI), Gestión de Proyectos, Beneficios de IA, Eficiencia

operativa, modelos
de adopción.

Abstract

Over the past decade,
artificial intelligence (AI) has emerged as a
transformative technology, particularly
in project management. This study examines its impact in Latin America, with a focus on
Ecuador. There
is significant interest in AI adoption in
Ecuador, driven by favorable policies, economic conditions, and technological advancements. Most respondents are educators, scientific researchers, and department heads, highlighting the relevance of AI in educational and scientific fields (Fernández & Fernández, 2019;
Hassan, Khairudin, & Nasir,
2019).

Large organizations, with more than 200 employees, are better positioned to adopt AI due to their greater financial
and technical resources
(Chui, Henke, & Miremadi,
2020). However, significant barriers persist, such as technological limitations, budgetary constraints, and a lack of managerial
support, which complicate its implementation (Smith & Lazarus, 2021).

Despite these barriers, most respondents anticipate a significant increase in AI adoption over the next five years, although doubts and challenges remain that must be addressed to ensure successful and sustained implementation (Jones, Patel, &
Smith, 2019). This analysis underscores both the opportunities and challenges that AI faces in project management in Ecuador, emphasizing the need for a comprehensive approach to maximize
its benefits.

Keywords: Artificial Intelligence (AI), Project Management, AI Benefits, Operational
Efficiency, Adoption Models.

Introducción

El marco teórico de esta investigación se fundamenta en la exploración y
comprensión

de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en la gestión de proyectos.

La IA se define como la capacidad de una
máquina para imitar funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje, la resolución de problemas y la toma de decisiones (Russell & Norvig, 2020). Esta definición abarca una amplia gama de tecnologías, incluyendo el aprendizaje
automático (machine learning), el
procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los sistemas expertos.

Inteligencia Artificial y su Aplicación en la Gestión de Proyectos

La gestión de proyectos se
refiere a la aplicación de conocimientos, habilidades, herramientas y
técnicas para cumplir con los requisitos de un proyecto (Project
Management Institute, 2017). La introducción
de la IA en la gestión de proyectos tiene el potencial de transformar significativamente esta disciplina al mejorar la eficiencia, la precisión y la capacidad
de toma de decisiones. Según Batselier
& Vanhoucke (2020), las técnicas de IA,
como los algoritmos de aprendizaje automático y los sistemas de recomendación,
pueden ser aplicadas en varias áreas de la gestión de proyectos,
incluyendo la planificación, la gestión de recursos, la
gestión de riesgos y el monitoreo del desempeño.

El aprendizaje automático, una subdisciplina de la IA, permite a las máquinas aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones
sin ser programadas explícitamente para ello (Goodfellow, Bengio, & Courville, 2016). En la gestión de proyectos, esto puede traducirse en la capacidad
de predecir retrasos, identificar riesgos potenciales y sugerir acciones correctivas
basadas en datos históricos y patrones observados.

Modelos de Adopción de Tecnología

Para entender cómo las
organizaciones adoptan nuevas tecnologías como la IA, es útil revisar
modelos teóricos sobre la adopción de tecnología. El
Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM), propuesto por Davis (1989), sugiere que la percepción de utilidad (PU) y la percepción de facilidad de
uso (PEU) son determinantes clave en la adopción de nuevas tecnologías. La percepción de utilidad se refiere a la creencia de que usar una tecnología mejorará
el rendimiento laboral,
mientras que la percepción de facilidad de uso se refiere a la creencia
de que usar la tecnología será libre de esfuerzo.

Otro modelo relevante es la
Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología (UTAUT)
de Venkatesh y otros (2003), que amplía el TAM
al incluir factores adicionales como las expectativas de rendimiento, las
expectativas de esfuerzo, la influencia social y las condiciones facilitadoras. Estos modelos proporcionan un marco para entender los factores que influyen en la adopción de IA en la gestión de proyectos, incluyendo las barreras tecnológicas, la disponibilidad de
recursos y el apoyo directivo.

Beneficios de la IA en la Gestión de Proyectos

La implementación de IA en la gestión de proyectos ofrece numerosos beneficios. Entre los más destacados se encuentran la mejora en la
eficiencia operativa, la reducción de costos, y el aumento en la precisión de la toma de decisiones. Hassan y otros (2019) señalan que la IA puede automatizar tareas repetitivas,
lo que permite a los gestores de proyectos concentrarse en actividades de mayor
valor añadido. Además,
los sistemas de IA pueden analizar
grandes volúmenes de datos para proporcionar insights
que de otro modo pasarían desapercibidos, mejorando así la
capacidad de tomar decisiones informadas.

El uso de algoritmos de IA también puede mejorar la gestión de recursos al optimizar la asignación y utilización de recursos en función de datos en tiempo real y predicciones basadas en tendencias históricas (Batselier & Vanhoucke, 2020). Asimismo, la IA puede
facilitar la gestión del riesgo mediante la identificación temprana
de problemas potenciales y la recomendación de acciones correctivas antes de que estos
se conviertan en problemas significativos.

Barreras para la Adopción de IA

A pesar de los numerosos beneficios, la
adopción de IA en la gestión de proyectos enfrenta varias barreras.
Las limitaciones tecnológicas, como la falta de infraestructura adecuada
y la complejidad de integrar la IA con
sistemas existentes, son desafíos significativos (Smith & Lazarus,
2021). Las restricciones presupuestarias también juegan
un papel crucial,
ya que la implementación de soluciones de IA puede ser costosa y requiere una
inversión considerable en hardware, software y capacitación del
personal.

Además, la normativa y los
aspectos legales pueden dificultar la adopción de IA, especialmente en
sectores altamente regulados (Chui, Henke, & Miremadi, 2020). La falta de apoyo de la dirección es otra barrera importante, ya que la implementación exitosa de IA requiere
un compromiso y una visión claros por parte de los líderes
organizacionales. Estos desafíos múltiples y entrelazados sugieren
la necesidad de un enfoque
integral para superar
las barreras y facilitar la
adopción efectiva de IA en la
gestión de proyectos.

El marco referencial de esta
investigación se basa en una revisión exhaustiva de la literatura existente sobre la inteligencia artificial (IA) y su aplicación en la gestión de proyectos. Este marco proporciona el contexto necesario para comprender cómo las tecnologías de IA están
siendo adoptadas y utilizadas en diferentes sectores
y cómo esta investigación puede contribuir
a ese conocimiento.

Estudios Previos sobre
la IA en la Gestión de Proyectos

La implementación de IA en la gestión de proyectos ha sido objeto de numerosos estudios que destacan
sus beneficios y desafíos. Por ejemplo, Fernández & Fernández (2019)
analizaron cómo la IA está cambiando las reglas del juego
en la gestión ágil de proyectos, permitiendo una mayor
flexibilidad y capacidad de respuesta a los cambios
en el entorno del proyecto. Este estudio es relevante
para nuestra investigación, ya que ofrece un marco para entender
cómo la IA puede mejorar la adaptabilidad y
eficiencia en la gestión de proyectos.

Hassan
y otros (2019)
discuten el impacto
de la IA en la gestión de proyectos, señalando que su
implementación puede llevar a una mejora significativa en la eficiencia
operativa y la precisión en la toma de decisiones. Este estudio es
crucial para nuestra investigación, ya que proporciona evidencia empírica
de los beneficios de la IA, lo cual nos ayudará a validar los resultados
obtenidos en nuestro estudio.

De acuerdo con Project Management Institute Sweden (2024), la
llegada de la IA ha provocado que numerosos países y organizaciones
intensifiquen las inversiones en tecnología emergente, así como
la necesidad de líderes en gestión de proyectos con habilidades
en innovación y toma de decisiones basadas en datos
junto con una sólida comprensión del entorno empresarial. Aunque la IA facilitará
diversas tareas, no sustituirá de inmediato el trabajo humano, sino que reorientará la gestión de proyectos hacia
un enfoque más estratégico y basado
en datos.

En Norteamérica, una
mayoría significativa de profesionales (76%) considera que la IA
transformará la gestión de proyectos en los próximos años, lo que indica que perciben a la IA
como esencial para mantenerse en el mercado laboral. En Europa, el
surgimiento de la inteligencia artificial ha aumentado el número de profesionales (71%) en la gestión de proyectos
que consideran que adoptar una mentalidad innovadora y desarrollar la
capacidad de tomar decisiones basadas en datos serán habilidades
fundamentales. Así mismo, en Asia el 79% de expertos consideran que la
IA beneficiará y transformará la gestión de proyectos al
incluir habilidades específicas y herramientas tecnológicas que mejoren la eficiencia en la ejecución de
proyectos; así
mismo, África ve en la IA una herramienta potencial para transformar la gestión de
proyectos; sin embargo,
la región enfrenta desafíos significativos como la brecha de habilidades
digitales y la necesidad de mejorar la infraestructura.

En América Latina,
el 87% de los profesionales está convencido de que la inteligencia
artificial (IA) tendrá un impacto positivo en la gestión de
proyectos. Aunque la región se encuentra en las primeras fases de adopción de esta tecnología, hay un notable interés en adquirir
y desarrollar competencias relacionadas con la IA. Tanto las
organizaciones públicas como privadas se enfrentan al desafío de
establecer las condiciones adecuadas para facilitar esta formación, un
paso esencial para reducir la brecha con otras regiones más avanzadas en
la implementación de IA.

En Oceanía, el 86% de los profesionales considera que la IA transformará la gestión de proyectos. La región está
comenzando a implementarla en este ámbito, y se anticipa que los profesionales deberán adaptarse rápidamente a este nuevo paradigma. Las empresas necesitarán

preparar y capacitar adecuadamente a sus equipos para que esta transición sea efectiva, con un
enfoque particular en la gestión del cambio y en la retención del
talento especializado en IA.

En el caso del Ecuador,
la adopción de la IA en la gestión de proyectos es aún incipiente debido a los desafíos en
cuanto a infraestructura y formación, por lo que se están
haciendo esfuerzos por seguir desarrollando las bases digitales y fomentar la
educación en tecnología, de modo que se integre la IA en proyectos de gran envergadura; ejemplo
de ello es la mejora de la planificación y ejecución de proyectos en zonas rurales,
donde la logística y la gestión de recursos son especialmente complejas (Salinas &
Fernández, 2020).

A medida que Ecuador continúa
desarrollando su infraestructura digital y fomenta la educación en
tecnología, es probable que la IA juegue un papel cada vez más
importante en la gestión de
proyectos a nivel nacional. Este desarrollo es crucial para que el país
pueda aprovechar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial y así mejorar
la competitividad de sus
proyectos en un contexto global (UNESCO, 2021).

Factores que Influencian en la Adopción de IA

La adopción de IA
no ocurre en el vacío;
está influenciada por varios factores contextuales. Chui y otros (2020) discuten cómo las políticas
económicas y tecnológicas de un país pueden afectar la adopción de IA. En América Latina,
y específicamente en Ecuador, estos factores son cruciales para entender por qué algunas
organizaciones adoptan IA más rápidamente que otras. Este
estudio proporciona un marco para analizar cómo las condiciones locales
pueden influir en la adopción de IA en
la gestión de proyectos.

Venkatesh y otros (2003), en su Teoría Unificada de Aceptación y Uso de
Tecnología (UTAUT), identifican factores como las expectativas de
rendimiento, las expectativas de esfuerzo, la influencia social y las
condiciones facilitadoras como determinantes clave en la adopción de
tecnología. Este modelo es útil para nuestra
investigación, ya que nos permite estructurar nuestro análisis
sobre los factores que influyen en la adopción de IA en la gestión de proyectos.

Barreras para la Adopción de IA

Smith & Lazarus (2021) exploran las barreras tecnológicas, presupuestarias y normativas que dificultan la adopción de
tecnologías innovadoras. Estos hallazgos son particularmente relevantes para nuestra investigación, ya que proporcionan un marco para identificar y analizar
las barreras específicas que enfrentan las organizaciones en América Latina al adoptar IA. La
comprensión de estas barreras nos permitirá ofrecer
recomendaciones prácticas para superarlas.

Beneficios de la IA en la Gestión de Proyectos

Batselier & Vanhoucke (2020) revisan cómo las técnicas de IA pueden mejorar la gestión de recursos del proyecto, la optimización de cronogramas y el análisis predictivo. Estos beneficios son centrales para nuestra investigación, ya que nos permiten enfocarnos en cómo la IA puede transformar aspectos
específicos de la gestión de proyectos. Este estudio
proporcionará una base sólida para comparar los beneficios observados en nuestra investigación con los hallazgos de estudios previos.

Contribución de la Investigación

Este marco referencial no solo
contextualiza nuestra investigación dentro del cuerpo existente de
literatura, sino que también identifica las lagunas de conocimiento que
nuestro estudio puede llenar. Por ejemplo, aunque hay estudios significativos sobre los beneficios de la IA,

hay menos investigaciones que aborden las barreras específicas en el contexto
latinoamericano. Nuestra investigación contribuirá a
llenar esta laguna al proporcionar datos empíricos sobre las barreras y facilitadores de la adopción de IA en
la gestión de proyectos en
Ecuador y otros países de la región.

Además, al aplicar modelos
teóricos como TAM y UTAUT, nuestra investigación no solo identificará los factores que influyen en la adopción de IA, sino que también proporcionará un marco para que otras investigaciones futuras
exploren estos factores
en diferentes contextos. Esto hará que nuestros
hallazgos sean más generalizables y útiles para una amplia gama
de interesados en la gestión de proyectos y la adopción de IA.

Materiales y Métodos

La metodología de esta investigación se diseñó para proporcionar un
análisis comprensivo y detallado sobre el impacto de la
inteligencia artificial (IA) en la gestión de proyectos en
América Latina, con un énfasis particular en Ecuador. El enfoque
metodológico adoptado combina métodos cuantitativos y cualitativos,
permitiendo así una comprensión holística de los beneficios, barreras y factores
que influyen en la adopción de IA en la gestión de proyectos.

Diseño de Investigación

El diseño de investigación es de tipo exploratorio y descriptivo. Según Creswell (2014), un diseño exploratorio es adecuado para estudios donde hay poca información previa disponible,
y un diseño descriptivo permite detallar las
características de un fenómeno específico. Este enfoque es relevante para nuestra investigación, ya que busca
explorar y describir la adopción
de IA en un contexto regional específico.

Instrumentos de Recolección de Datos

Se empleó una encuesta estructurada, que incluyó preguntas de opción múltiple y preguntas con escala
Likert, como principal instrumento para la recolección de datos
cuantitativos. La encuesta fue diseñada para capturar información
detallada sobre:

1.
Perfil de los encuestados: País de residencia, cargo en la organización, sector industrial, y tamaño de la
organización.

2.
Uso actual de IA: Preguntas
sobre si el departamento o equipo utiliza actualmente

IA en la gestión de proyectos.

3.      Beneficios observados de la IA: Identificación de los beneficios específicos que los

encuestados han observado desde la implementación de IA.

4.      Barreras
para la
adopción de
IA: Identificación
de las
principales barreras
percibidas

para la
adopción futura de IA.

5.      Perspectivas
futuras sobre la IA: Selección de diversas opciones sobre el futuro de
la IA en la gestión de
proyectos en los próximos cinco años.

Procedimiento de Recolección de Datos

Se distribuyeron electrónicamente 900 encuestas a personal calificado en la gestión de proyectos en América
Latina, utilizando plataformas de correo electrónico (207 encuestas) y
redes sociales profesionales (693 encuestas). De este total,
se recibieron 693 respuestas, lo que
representa un 77% del total enviado. La selección de la muestra fue
intencional, enfocándose

en individuos que laboran en sectores donde
la IA tiene un potencial significativo de aplicación, tales como la
educación, la investigación científica, la salud y la
tecnología.

Análisis de Datos

Análisis Cuantitativo

Los datos cuantitativos recopilados se
analizaron utilizando técnicas estadísticas descriptivas y análisis inferencial. Las estadísticas descriptivas (medias, medianas, frecuencias y porcentajes) se utilizaron para resumir las respuestas de la encuesta
y proporcionar una visión
general de las tendencias observadas. Según Pallant
(2020), este enfoque permite identificar patrones y tendencias clave en los
datos.

Se utilizó el software estadístico SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) para realizar el análisis. El
análisis inferencial, incluyendo pruebas de chi-cuadrado y
análisis de varianza (ANOVA), se empleó para identificar diferencias significativas entre grupos y explorar
relaciones entre variables.

Validez y Confiabilidad

Para asegurar la validez y confiabilidad
de la investigación, se llevaron a cabo las siguientes acciones:

•
Validez de contenido: La encuesta fue revisada por expertos en gestión de proyectos
y tecnología de IA para asegurar que las preguntas fueran relevantes y comprensivas
(Creswell, 2014).

•
Prueba piloto: Se realizó una prueba piloto con un pequeño grupo de profesionales de la gestión de
proyectos para identificar y corregir cualquier problema potencial con la
encuesta antes de su distribución a gran escala.

•
Consistencia interna: Se utilizó el coeficiente Alfa de Cronbach
para evaluar la

consistencia interna
de las escalas utilizadas en la encuesta
(Pallant, 2020).

Limitaciones de la Investigación

Es importante reconocer ciertas
limitaciones en esta investigación. La muestra intencional, aunque
adecuada para el enfoque exploratorio, puede limitar la generalización
de los resultados a toda la población de profesionales de la gestión de proyectos en América Latina.
Además, la recolección de datos a través de
encuestas electrónicas puede introducir sesgos de respuesta debido a la
accesibilidad y disposición de los encuestados a participar.

Contribución de la Metodología a la Investigación

Esta metodología colaborará en la investigación al proporcionar una visión integral de la adopción de IA en la gestión de proyectos. La combinación de datos cuantitativos y cualitativos
permitirá una comprensión más profunda de los beneficios y
barreras percibidas. Además,
el análisis estadístico ayudará a identificar tendencias
significativas y relaciones entre variables, lo que es esencial para formular
recomendaciones prácticas y basadas en evidencia.

Al emplear un enfoque metodológico robusto y sistemático, esta investigación contribuirá a llenar las lagunas de
conocimiento existentes y proporcionará información valiosa para
los profesionales de la gestión de proyectos que buscan implementar IA en sus organizaciones.

Resultados

Resultados y Discusión

Tabla 1

Nacionalidad de los Participantes

PAÍS

NÚMERO

Argentina

7

Cuba

21

Ecuador

392

El Salvador

14

Guatemala

7

Honduras

14

México

91

Perú

98

República Dominicana

21

Venezuela

28

Como se observa en la Tabla 1, la
mayoría de los encuestados provienen de Ecuador, seguido por otros
países de la región. Esto sugiere que hay un mayor interés
o disposición a responder encuestas sobre la IA en la gestión de proyectos en Ecuador. Esta distribución puede influir en la interpretación
de los resultados, considerando las políticas, economías y
avances tecnológicos de cada región.

Figura
1

Cargo que Desempeñan de los Participantes

En la Figura 1 se observa que la mayoría de los encuestados son docentes (448), seguidos
por investigadores científicos (91) y directores de
departamento (63). Los administradores constituyen una minoría con 7 respuestas. Este dato destaca
la relevancia de la IA en el ámbito
educativo y la investigación científica, indicando que estos
roles están más involucrados o interesados en la adopción
de IA en la gestión de
proyectos.

Figura
2

Sector en el que Laboran
los Participantes

En la Figura 2 se aprecia que los
sectores educativos y de investigación científica son los más representados, seguidos por la salud
y la tecnología; lo que indica que dichos ámbitos están más interesados en la implementación y en el impacto de la IA en la gestión de proyectos.

Figura
3

Tamaño de la organización

De acuerdo con la Figura
3, las organizaciones grandes (más de 200 empleados) son las más representadas, lo que indica
que éstas tienen
más recursos para adoptar la IA en la gestión de proyectos.

Figura
4

Uso de la Inteligencia Artificial en la Gestión de Proyectos

En la Figura 4 se aprecia una diferencia
notable entre los departamentos que utilizan IA y aquellos que no lo hacen. Una
proporción mayor de departamentos no está empleando actualmente IA en sus proyectos, lo cual sugiere que, a pesar del creciente interés en la adopción
de esta tecnología, aún hay muchas organizaciones que no
han comenzado a implementarla.

Tabla 2

Beneficios de la Implementación de la IA en la Gestión de
Proyectos

¿Qué beneficios ha observado desde
la implementación de la IA en la gestión de
proyectos?

BENEFICIOS

NÚMERO DE RESPUESTAS

Avances en la investigación.

126

Mejora de la eficiencia operativa.

49

Mejora de la eficiencia operativa, avances en la
investigación.

49

Mejora de la eficiencia operativa, mejora de la satisfacción del cliente/

estudiante.

14

Mejora de la eficiencia operativa, mejora de la satisfacción del cliente/

estudiante, avances
en la investigación.

28

Mejora de la eficiencia operativa, mejora de la satisfacción del cliente/

estudiante,
reducción del tiempo del proyecto.

7

Mejora de la eficiencia operativa, mejora en la toma de decisiones.

14

Mejora de la eficiencia operativa, mejora en la toma de decisiones, avances

en la investigación.

35

Mejora de la eficiencia operativa, mejora de la toma de decisiones, mejora

de la satisfacción
del cliente/estudiante.

7

Mejora de la eficiencia operativa, reducción de costes.

7

Mejora de la eficiencia operativa, reducción de costes, avances en la

investigación.

7

Mejora de la eficiencia operativa, reducción de costes, mejora de la

satisfacción del
cliente/estudiante, avances en la investigación.

7

Mejora de la eficiencia operativa, reducción de costes,
mejora en la toma

de decisiones, avances en la investigación.

7

Mejora de la eficiencia operativa, reducción
de costos, mejora en la toma de decisiones, mejora de la satisfacción
del cliente/estudiante, avances en la investigación.

7

Mejora de la satisfacción del cliente/estudiante.

14

Mejora de
la satisfacción
del cliente/estudiante,
avances en
la investigación.

7

Mejora en la toma de decisiones,
avances en la investigación.

28

Mejora en la toma de decisiones, mejora
en la satisfacción del cliente/

alumno.

7

Mejora en la toma de decisiones, mejora
en la satisfacción del cliente/

estudiante, avances
en la investigación.

21

No implementado en la institución.

7

Reducción de costes, avances
en la investigación.

7

En la Tabla 2 se observa que los principales beneficios tras la implementación de la IA en
la gestión de proyectos incluyen
avances significativos en la investigación (126 respuestas)
y mejoras en la eficiencia operativa (49 respuestas). La intersección de
estos dos beneficios es especialmente
notable, con 49 respuestas adicionales que subrayan mejoras tanto en la
eficiencia operativa como en los avances en investigación.
Además, 35 respuestas señalaron una combinación de mejoras
en la eficiencia operativa, la toma de decisiones y los avances
en investigación, lo que indica el valor integral
de la IA en múltiples aspectos críticos de la gestión de proyectos.

Otros beneficios reportados incluyen
mejoras en la toma de decisiones, reducción de costos y un aumento
en la satisfacción de clientes o estudiantes, con frecuencias que oscilan entre 7 y 28 respuestas. Estos resultados sugieren
que la IA no solo optimiza las operaciones diarias y aumenta la productividad, sino
que también impulsa la innovación y fortalece la capacidad de
investigación, beneficiando a diversas áreas dentro de la
organización.

Tabla 3

Barreras en la Inclusión de la IA en la Gestión de Proyectos

¿Qué barreras considera que son las más significativas para la adopción futura de IA en la gestión de
proyectos?

BARRERAS

NÚMERO DE RESPUESTAS

Falta de apoyo gerencial.

28

Falta de apoyo gerencial, aspectos regulatorios y
legales.

14

Limitaciones
tecnológicas.

98

Limitaciones tecnológicas, falta
de apoyo gerencial.

42

Limitaciones tecnológicas, falta
de apoyo gerencial, ética.

7

Limitaciones tecnológicas, aspectos regulatorios y legales.

56

Limitaciones tecnológicas, restricciones presupuestarias.

56

Limitaciones tecnológicas, restricciones presupuestarias, falta de apoyo
gerencial.

21

Limitaciones tecnológicas, restricciones presupuestarias, falta de apoyo
gerencial, aspectos regulatorios y legales.

28

Limitaciones tecnológicas, restricciones
presupuestarias, aspectos regulatorios y legales.

14

Aspectos regulatorios y legales.

70

Restricciones
presupuestarias.

49

Restricciones presupuestarias, falta de apoyo
gerencial.

7

Restricciones presupuestarias, falta de apoyo
gerencial, aspectos regulatorios

y legales.

21

Restricciones presupuestarias, aspectos regulatorios y legales.

35

Todo lo anterior.

7

En la
Tabla 3 se puede observar que las principales barreras para la
adopción de IA en la
gestión de proyectos se identificaron en las limitaciones
tecnológicas, mencionadas en 98 ocasiones, seguidas por las
restricciones presupuestarias, con 49 menciones, y los aspectos normativos y
legales, con 70 menciones. Además, la falta de apoyo de la
dirección emergió como una barrera significativa, con 28
menciones.

Estas barreras suelen presentarse de
manera combinada, lo que refleja la complejidad del desafío: 56 respuestas mencionaron conjuntamente limitaciones tecnológicas y restricciones
presupuestarias, mientras que otras 56 combinaron limitaciones
tecnológicas con aspectos normativos y legales. Asimismo, 42 respuestas
señalaron la coexistencia de limitaciones tecnológicas y la falta
de apoyo directivo, y 28 respuestas identificaron la conjunción de
limitaciones tecnológicas, restricciones presupuestarias y falta de
apoyo de la dirección.

Estas
múltiples barreras subrayan
que las organizaciones enfrentan desafíos complejos e interrelacionados que deben abordarse de manera
integral para facilitar la adopción efectiva de la IA en la
gestión de proyectos.

Figura
5

Futuro de la IA en la Gestión de Proyectos

En la Figura 5, se aprecia que la
mayoría de los encuestados anticipa un aumento significativo en la adopción de IA en la gestión de proyectos durante
los próximos cinco
años, con aproximadamente 350 menciones. Esto refleja un optimismo generalizado sobre el potencial
de la IA para transformar la gestión de proyectos en el futuro cercano. No obstante, un número
considerable de encuestados, alrededor de 100, expresó incertidumbre
sobre el futuro de la adopción de IA, lo que señala que
aún persisten dudas y desafíos por resolver.

Adicionalmente, un número notable
de respuestas, cerca de 75, prevé un incremento moderado en la adopción, mientras que un grupo más
pequeño (aproximadamente 25 menciones) espera una estabilización sin cambios significativos. Solo un pequeño porcentaje, menos de 10
menciones, anticipa una reducción en la adopción de IA. Estos resultados sugieren una tendencia
positiva hacia la adopción de IA, aunque acompañada de cierta cautela y la necesidad de abordar
las preocupaciones subyacentes para garantizar una implementación
exitosa y sostenida.

Discusión

La elevada participación de
encuestados provenientes de Ecuador sugiere un notable interés y disposición hacia la adopción de inteligencia artificial (IA) en la gestión de proyectos
dentro del país. Este hallazgo es significativo, ya que refleja la
influencia de políticas locales favorables, condiciones
económicas adecuadas y avances tecnológicos en la
aceptación y uso de la IA. Ecuador podría estar posicionándose como un líder regional en términos de adopción de
IA, sirviendo como modelo para otras naciones con menores tasas de
implementación.

El predominio de docentes (448) entre
los encuestados, seguido por investigadores científicos (91) y
directores de departamento (63), subraya la importancia de la IA en los
sectores educativo y de investigación científica. Esta tendencia sugiere
que estos ámbitos están particularmente comprometidos con la
integración de IA, posiblemente debido a la necesidad de gestionar
grandes volúmenes de datos y mejorar la eficiencia en procesos
académicos y de investigación. En contraste, la baja
participación de administradores (7) podría indicar que, aunque la IA es reconocida
como una herramienta valiosa, su adopción aún no se ha generalizado
en los roles administrativos.

La fuerte representación del sector educativo
y de investigación científica, seguido
por la salud y la tecnología, reafirma la percepción de la
IA como una herramienta esencial
para mejorar la eficiencia
y efectividad en estos campos. La adopción de IA en
estos sectores responde a la creciente demanda de soluciones innovadoras
para problemas complejos que requieren procesamiento de datos en tiempo real y
decisiones informadas.

Las grandes organizaciones, con
más de 200 empleados, dominan la muestra, lo que podría indicar
que disponen de mayores recursos
financieros y técnicos para implementar IA en
sus operaciones. Este hecho podría deberse a la disponibilidad de
presupuestos más amplios, infraestructuras robustas y personal
especializado, facilitando así la integración de tecnologías
avanzadas como la IA.

La significativa diferencia entre los departamentos que utilizan IA (190) y los que no

(489) revela que, a pesar del creciente
interés, muchas organizaciones aún se encuentran en las primeras
etapas de implementación. Esta situación podría atribuirse a barreras como limitaciones
tecnológicas, restricciones presupuestarias y la necesidad de mayor apoyo directivo y normativo.

Entre los principales beneficios de la
implementación de IA se destacan los avances en investigación (126 menciones) y las mejoras
en la eficiencia operativa (49 menciones).
La combinación de estos beneficios es particularmente significativa, ya
que 49 menciones adicionales destacaron mejoras tanto en la eficiencia
operativa como en la investigación, y 35 menciones indicaron una combinación de mejora en la eficiencia operativa, toma de decisiones
y avances en investigación. Esto sugiere que la IA está generando un valor integral
en diversos aspectos
críticos de la gestión de proyectos. Otros beneficios, como
mejoras en la toma de decisiones, reducción de costos y aumento en la
satisfacción del cliente o estudiantes, aunque menos frecuentes, también son importantes,
evidenciando que la IA no solo optimiza operaciones diarias, sino
que también impulsa la innovación y la capacidad de
investigación.

Las principales barreras para la
adopción de IA incluyen
limitaciones tecnológicas (98 menciones), restricciones presupuestarias (49 menciones) y aspectos
normativos y legales (70 menciones). La falta de apoyo de la dirección también se destaca
como una barrera
significativa (28 menciones). La combinación de estas barreras,
como las limitaciones tecnológicas con restricciones presupuestarias (56
menciones) y con aspectos normativos y legales (56 menciones), indica una
preocupación multifacética que requiere un enfoque integral para
ser superada. Estas barreras
múltiples revelan que las organizaciones enfrentan desafíos complejos e interrelacionados que deben
abordarse para facilitar la adopción efectiva de IA.

Finalmente, la mayoría de los encuestados prevé un aumento significativo en la adopción de IA en los próximos cinco años (350 menciones), lo que sugiere
un optimismo generalizado sobre su potencial transformador. Sin embargo, aproximadamente 100 encuestados expresaron incertidumbre, señalando la persistencia de dudas y desafíos por superar. Un número considerable
de respuestas (75) anticipa un incremento moderado en la
adopción, mientras que solo un pequeño porcentaje espera una reducción. Estos resultados reflejan una tendencia positiva hacia la
adopción de IA, aunque es necesario abordar las preocupaciones
subyacentes para asegurar una implementación exitosa y sostenida.

Conclusiones

Ecuador
muestra un mayor
interés o disposición hacia la IA en la gestión de proyectos, reflejado en la alta participación de encuestados de este país. Este interés puede
ser impulsado por políticas favorables, condiciones económicas adecuadas y avances tecnológicos en la región.

La alta participación de docentes, investigadores científicos y directores de departamento indica que la IA es particularmente relevante en los ámbitos educativo y científico. Estos sectores
están más avanzados en la adopción de IA debido
a la necesidad de manejar
grandes volúmenes de
datos y mejorar la eficiencia en sus procesos.

El sector educativo y de
investigación científica son los más representados,
seguidos por salud y tecnología. Esto sugiere que estos sectores
reconocen la importancia de la IA para
mejorar sus operaciones y resultados.

Las organizaciones grandes son las
más representadas, lo que sugiere que estas tienen más recursos
para implementar IA. La disponibilidad de presupuesto, infraestructuras robustas y personal especializado son factores que facilitan la integración de IA en organizaciones más grandes.

La adopción de IA aún
está en una fase de transición, con una mayor proporción
de departamentos que no la utilizan. Esto indica que, aunque hay
interés, muchos departamentos aún no han comenzado a implementar
IA, probablemente debido a diversas barreras.

Los principales beneficios de la implementación de IA incluyen avances en investigación y mejoras
en la eficiencia operativa. Además, la IA también contribuye significativamente a la
mejora en la toma de decisiones, reducción de costos y aumento en la
satisfacción del cliente/ estudiante.
Esto demuestra el valor integral
de la IA en diversos
aspectos críticos de la gestión de proyectos.

Las principales barreras incluyen limitaciones tecnológicas, restricciones presupuestarias y normativas y aspectos legales. La falta de apoyo de la dirección también es significativa. Estas barreras múltiples y entrelazadas indican
que las organizaciones enfrentan desafíos complejos que requieren un enfoque integral para superarse.

La mayoría de los encuestados
anticipan un aumento significativo en la adopción de IA en los próximos cinco años,
lo que refleja un optimismo generalizado. Sin embargo, existe incertidumbre y
la necesidad de abordar preocupaciones para asegurar una implementación
exitosa y sostenida.

En resumen, aunque hay un claro
interés y optimismo sobre el uso de IA
en la gestión de proyectos, existen
barreras significativas que deben abordarse. La adopción es más avanzada en sectores educativos y
científicos y en organizaciones grandes que tienen más recursos.
Los beneficios observados son diversos, lo que subraya el potencial
transformador de la IA, pero superar las barreras tecnológicas, presupuestarias
y normativas es crucial para su adopción generalizada.

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