El reto de gestionar proyectos disruptivos

Pilar Estrella Palomares    25 junio, 2019

¿Qué pensarías si te plantean el reto de gestionar un proyecto innovador y complejo donde se tiene una idea de lo que se quiere hacer, pero la solución en sí es incierta? ¿dónde el equipo que se propone es muy experto en su campo pero no está acostumbrado a trabajar en términos de cadena de producción orientado a resultados? Como poco es retador… ¿verdad? Efectivamente, esta es una de las propuestas más desafiantes que te pueden hacer si trabajas en el área de operaciones de una compañía.

Cuando se gestionan proyectos en el ámbito de Big Data, Advanced Analytics o Inteligencia Artificial, te enfrentas a un reto; liderar proyectos que hace 5 años eran una mera utopía. En este contexto, la esencia está en identificar cuáles son los factores de éxito y definir una metodología propia que garantice resultados. Es importante reconocer que estos proyectos cuentan con todas las componentes de riesgo elevadas a su máxima expresión: equipo difícil de gestionar, complejidad de ejecución acompañada con incertidumbre en los resultados y expectativas de cliente desproporcionadas:

  • Los proyectos en el ámbito de Big Data requieren de un equipo con altas capacidades, perfiles muy demandados en el mercado que disponen de unos conocimientos técnicos muy específicos y a los que hay que saber coordinar y gestionar cuidando el mínimo detalle. Son perfiles expertos en disciplinas dispares que tienen que coordinarse y formar un equipo de trabajo bien engranado. Son piezas clave y deben ser conscientes que son como los instrumentos de una orquesta, donde los unos sin los otros no harían la melodía perfecta.
  • Otro aspecto a destacar es que los proyectos de analítica avanzada en Big Data son proyectos complejos por naturaleza. Exigen trabajar con tecnologías tan nuevas que en ocasiones son inmaduras y donde su integración en el ecosistema actual de las compañías aún no está afianzado. Por otro lado, los modelos analíticos que se proponen son completamente a medida para cada cliente y diseñados para dar una solución específica a la casuística planteada, por lo que el nivel de experiencia en técnicas de analítica avanzada es clave para el éxito del proyecto. A la complejidad analítica, se une la necesidad de que los resultados obtenidos puedan tener una aplicación válida para el negocio y les permita ser más competitivos a nivel de generación de ingresos, reducción de costes o eficiencia operativa.
  • Por último, es muy importante saber gestionar las expectativas del cliente, saber acompañarles a lo largo del desarrollo del proyecto y educarles en el proceso. Aplicar una metodología ágil de gestión de proyectos, en la que se presupone la participación activa del cliente como Product Owner en todas las fases es fundamental. Los resultados finales que se obtengan serán fruto de un trabajo en equipo, donde se pretende que el éxito del proyecto se mida, no solo por el valor los insights o resultados generados, sino por todo el conocimiento adquirido en el proceso.

¿Y cómo se consiguen meter todos estos factores en una coctelera y que ésta no explote mientras se agita? Desde la perspectiva de LUCA la clave del éxito está clara, la calidad humana del equipo de trabajo. Siendo conscientes de que la gestión de este tipo de proyectos está lejos de ser sencilla, lo mejor es construir un equipo sólido con personas brillantes en cada ámbito. Con el equipo adecuado y aplicando una metodología de gestión de proyectos que combina lo mejor de agile y lean (no hay que olvidar que los proyectos que se gestionan tienen siempre cerrado un alcance, coste y planificación…) se consigue la excelencia. Rodearse de los mejores en cada una de las disciplinas, disponer unos líderes de práctica que sepan marcar las pautas y contar con un equipo que coordine y gestione como nadie los proyectos, permite alcanzar un alto grado de motivación que es clave para el éxito de los proyectos.


Lee en nuestro blog sobre el otro factor fundamental en proyectos Big Data, Advanced Analytics o Inteligencia Artificial.

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