Hace poco me preguntaron si me sentía preparado para liderar proyectos con IA. Mi primera reacción fue: “Claro, un proyecto es un proyecto”. Pero después lo pensé mejor. ¿De verdad es lo mismo? Y no. No lo es.

Trabajar con IA cambia las reglas del juego. No se trata solo de usar nuevas herramientas, sino de enfrentar una nueva lógica de trabajo, de colaboración y, sobre todo, de toma de decisiones. Lo que antes era lineal, ahora es iterativo. Lo que antes seguía un plan con entregables fijos, ahora se adapta en tiempo real según lo que los datos digan. Y eso, para quienes están acostumbrados a estructuras fijas, puede ser desconcertante.

La IA no es mágica, necesita de nuevas habilidades

Cuando hablamos de IA, muchos piensan en que solo es escribir prompts en ChatGPT, Gemini u otro chatbot. Pero en la práctica, estamos hablando de modelos que aprenden, de sistemas que no siempre son transparentes, y de decisiones que dependen de datos, muchas veces incompletos o sesgados.

Y ahí es donde entra en juego las siete habilidades esenciales, relacionadas con la IA para los gerentes de proyectos, que los expertos del Project Management Institute (PMI) plantean. No se trata de convertirnos en expertos técnicos, sino de ampliar nuestro conjunto de habilidades. Estas competencias se deben tomar en cuenta no solo por ser claves, sino por su urgencia. Son las siguientes:

• Comunicación entre equipos técnicos y de negocio. Uno de los mayores retos es alinear mundos distintos: el técnico y el estratégico. Los equipos de IA suelen hablar distintos idiomas. Nuestra responsabilidad es ser ese puente. Si no traducimos ideas, no hay alineación. Y sin alineación, no hay proyecto que sobreviva.
• Pensamiento crítico y resolución de problemas. En IA, las respuestas no son definitivas. A veces los modelos se comportan de forma inesperada. Necesitamos cuestionar, investigar y adaptarnos rápido. El pensamiento crítico es lo que evita que compremos “soluciones mágicas” sin sustento real.
• Prácticas de IA confiables. Ética, equidad y transparencia no son temas “blandos”. Son fundamentales. Debemos asegurarnos de que los modelos respeten valores humanos y no generen daños colaterales. Y eso se hace desde la gestión, no solo desde lo técnico.
• Entrega ágil e iterativa para proyectos de IA. A diferencia de otros proyectos, en IA hay muchas pruebas, errores y ajustes. La agilidad no es una opción, es el único camino. Entregar valor en ciclos cortos y aprender rápido se vuelve esencial.
• Alfabetización y conciencia de datos. Los datos son el combustible de la IA. Si no entendemos de dónde vienen, cómo se limpian o qué sesgos pueden arrastrar, vamos a tomar decisiones basadas en terreno inestable. No hay IA confiable sin datos bien gestionados.
• Comprensión del ciclo de vida de la IA. No hace falta entrenar modelos, pero sí comprender las etapas clave, desde la definición del problema hasta el despliegue y monitoreo. Así gestionamos riesgos y expectativas sin vender humo ni prometer lo imposible.
• Competencia en herramientas y gestión práctica. Por último, y no menos importante, está la parte operativa. Herramientas de colaboración, versionado, control de experimentos, documentación dinámica, todo esto hace la diferencia en un proyecto que se mueve rápido y necesita trazabilidad.
• Más allá de lo técnico: lo humano sigue siendo el centro. Además de estas siete habilidades, sigo creyendo que hay tres competencias que conectan todo. En primer lugar, entender lo técnico sin ser un erudito en la materia. En segundo lugar, pensar estratégicamente más allá de los entregables. Tercero, cultivar habilidades blandas como la empatía, la claridad y el liderazgo.

Lo cierto es que la IA llegó para quedarse, y nos obliga a salir de la zona de confort. Pero también nos da una oportunidad enorme de reinventar la gestión de proyectos con una mirada más estratégica, transversal y humana. Porque sí, la IA puede predecir patrones. Pero aún necesita líderes que conecten propósitos, personas y decisiones con impacto. Ese es nuestro rol. Y esas, nuestras nuevas habilidades. Sin eso, lo técnico se queda corto.

Liderar proyectos de IA no es solo aplicar lo que ya sabemos. Es expandirnos, adaptarnos. Aprender, desaprender, y volver a aprender. Al desarrollar estas competencias, no solo mejoramos nuestra capacidad para gestionar proyectos con IA, sino que también nos posicionamos como líderes estratégicos en un mundo cada vez más impulsado por la IA.

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