AeronauticsIA PREDICTIVA
Automatización, análisis y predicciones: IA para la gestión de proyectos
Al automatizar las tareas repetitivas, enriquecer los datos y proporcionar análisis predictivos avanzados, la IA está impulsando la eficiencia de las oficinas de gestión de proyectos. Clayverest, una plataforma basada en la nube desarrollada por MIGSO-PCUBED del Grupo ALTEN, mejora la productividad ofreciendo una herramienta automatizada todo en uno para la gestión de datos de proyectos.
El coste de la ineficacia en la gestión de proyectos -desorganización, solapamientos y silos de datos- puede ser alto. Los métodos tradicionales de recopilar, procesar y compartir datos de proyectos no solo requieren mucho tiempo, sino que pueden obstaculizar la toma de decisiones y la productividad.
Al aprovechar la IA y el análisis predictivo, Clayverest agiliza los flujos de trabajo, mejora la calidad de los datos y la gobernanza, y permite a los equipos de gestión de proyectos centrarse en tareas estratégicas en lugar de en la gestión manual de los datos. De este modo, facilita el camino para unas prácticas de gestión de proyectos más eficaces e innovadoras, al tiempo que mejora la colaboración.
Reto: Reducir la ineficacia en la gestión de proyectos, facilitar la colaboración y allanar el camino para la IA predictiva.
Solución: Clayverest, una plataforma integral para racionalizar y mejorar los controles de los proyectos, y proporcionar apoyo a las decisiones basadas en IA para la gestión de proyectos y la resolución de problemas.
Beneficios:
- Reducción del tiempo dedicado a la recopilación, procesamiento y formateo de datos
- Mejora del intercambio de datos en tiempo real y de la visibilidad entre equipos
- Mejora de la calidad de los datos gracias a la organización y evaluación continuas
- Preparación para la IA predictiva
- Mejora de la colaboración
Una plataforma única para el trabajo en equipo
MIGSO-PCUBED respondió al reto con Clayverest, una plataforma que aumenta la eficiencia de las PMO y les aporta mejoras de productividad, así como formas innovadoras de trabajar. La plataforma aprovecha el poder de la IA para automatizar tareas repetitivas, liberando a los equipos de proyecto de tareas reiterativas que consumen mucho tiempo y permitiéndoles centrarse en la colaboración, el análisis y la toma de decisiones estratégicas. La plataforma reúne todos los datos del proyecto en una única fuente unificada, eliminando la necesidad de hojas de cálculo y tablas dispersas. Al organizar y enriquecer los datos, Clayverest no sólo permite a los equipos extraer información valiosa, sino que también facilita la colaboración en tiempo real para ayudarles a compartir información, simular escenarios y capturar los resultados de las reuniones, mejorando así los informes y la eficiencia de los proyectos.
De la IA generativa a la predictiva
Clayverest utiliza IA generativa, en concreto grandes modelos lingüísticos, para obtener resultados rápidos. Convierte imágenes (por ejemplo, de pizarras y cuadernos) en datos estructurados. El aprendizaje automático le permite identificar errores, hacer recomendaciones basadas en datos y responder a preguntas sobre conocimientos especializados. La interfaz intuitiva y las funciones fáciles de usar de la plataforma están diseñadas para que sean accesibles a profesionales de proyectos de todos los niveles. Clayverest determina, caso por caso, las metodologías adecuadas que deben utilizarse; correlaciona las disciplinas de gestión de proyectos, evalúa la calidad de los datos de los proyectos y estructura los datos en función de la calidad, la gobernanza y la preparación para las aplicaciones de IA predictiva.
El futuro, hoy
MIGSO-PCUBED, con 30 años de experiencia en 15 países, ha apoyado más de 10.000 proyectos de clientes. PMO Analytics, su filial, se creó en 2023 para abordar las causas más recurrentes de la ineficacia de los proyectos y aprovechar el verdadero potencial de los datos de los proyectos. Con Clayverest, están ayudando a allanar el camino para prácticas de gestión de proyectos más eficaces e innovadoras.