{"id":11306,"date":"2026-07-01T13:38:35","date_gmt":"2026-07-01T16:38:35","guid":{"rendered":"https:\/\/proyectum.com\/sistema\/?p=11306"},"modified":"2026-07-01T15:18:49","modified_gmt":"2026-07-01T18:18:49","slug":"el-estandar-del-pmi-para-inteligencia-artificial-lo-que-resuelve-y-lo-que-deja-abierto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/proyectum.com\/sistema\/blog\/el-estandar-del-pmi-para-inteligencia-artificial-lo-que-resuelve-y-lo-que-deja-abierto\/","title":{"rendered":"El est\u00e1ndar del PMI para inteligencia artificial: lo que resuelve y lo que deja abierto"},"content":{"rendered":"

Curado por: Jorge Vald\u00e9s Garciatorres, MDO, PST, PMP<\/p>\n

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No hay absolutamente nada malo con las m\u00e1quinas;<\/p>\n

lo que falla somos nosotros.<\/p>\n

Las m\u00e1quinas y la inteligencia artificial<\/p>\n

hacen lo que les pedimos que hagan<\/p>\n

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Mo Gawdat<\/em><\/p>\n

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En las salas en las que he estado presente, donde se discute la adopci\u00f3n de inteligencia artificial, la conversaci\u00f3n llega tarde. Los equipos ya usan asistentes para redactar minutas, estimar duraciones o resumir riesgos y la pregunta sobre c\u00f3mo gobernar ese uso aparece cuando ya hay decisiones tomadas con criterios que nadie acord\u00f3.<\/p>\n

El est\u00e1ndar que el PMI public\u00f3 en Junio \u201dThe Standard for Artificial Intelligence in Portfolio, Program, and Project Management<\/em> (PMI, 2026)\u201d llega oportunamente: con el est\u00e1ndar, el PMI\u00ae est\u00e1 empezando a construir un lenguaje com\u00fan para ordenar una pr\u00e1ctica que ven\u00eda ocurriendo sin marco en el tema de proyectos, aunque vale la pena decir que ISO cuenta con el ISO 42001 y la IAPP cuenta con su AIGP AI Governance Body of Knowledge que est\u00e1n disponibles hace alg\u00fan tiempo<\/p>\n

Desde la perspectiva del PMI\u00ae<\/sup>, conviene leer esta publicaci\u00f3n dentro de un patr\u00f3n m\u00e1s amplio. El PMI no lleg\u00f3 a la inteligencia artificial de golpe. En 2024 lanz\u00f3 PMI Infinity, un asistente conversacional anclado en sus propios est\u00e1ndares; sum\u00f3 despu\u00e9s la certificaci\u00f3n Certified Professional in Managing AI<\/em> (CPMAI) para quienes gestionan iniciativas de IA; y prepara para julio de 2026 un examen PMP renovado que refleja ese giro.<\/p>\n

El nuevo est\u00e1ndar, probablemente el primero sobre IA aprobado por ANSI para la profesi\u00f3n, \u00a0es la pieza que faltaba: la capa normativa que da coherencia al resto. Visto as\u00ed, el PMI\u00ae<\/sup> hace una apuesta deliberada por ocupar el cruce entre direcci\u00f3n de proyectos e inteligencia artificial.<\/p>\n

Vale reconocer la solidez de esa estrategia y, al mismo tiempo, notar que concentra en un solo actor el relato sobre c\u00f3mo deber\u00edamos pensar la IA en nuestra pr\u00e1ctica.<\/p>\n

El mayor acierto del documento es conceptual. Distingue dos formas de IA que solemos confundir: la IA como herramienta que asiste la direcci\u00f3n de proyectos y la IA como entregable, es decir, el sistema que el proyecto construye y luego debe sostener.<\/p>\n

Esa separaci\u00f3n evita discusiones est\u00e9riles y ubica responsabilidades distintas. Sobre esa base, el est\u00e1ndar coloca al Human-in-the-Loop<\/em>, la supervisi\u00f3n humana sobre las decisiones del modelo, \u00a0no como un freno burocr\u00e1tico, sino como el punto de partida del control y como fuente de valor. Es el lugar donde el contexto, la \u00e9tica y el conocimiento institucional entran a una decisi\u00f3n que el modelo, por s\u00ed solo, no puede tomar.<\/p>\n

El segundo acierto es m\u00e1s operativo. El est\u00e1ndar ofrece una taxonom\u00eda de riesgos propios de la IA, como sesgo algor\u00edtmico, alucinaciones, deriva del modelo, dependencia excesiva, fuga de datos; \u00a0que la mayor\u00eda de los registros de riesgo de proyecto probablemente aun no contempla.<\/p>\n

A eso suma ocho principios, entre ellos calidad de datos y gobernanza, que recuerdan algo f\u00e1cil de olvidar en el entusiasmo: un an\u00e1lisis hecho con IA no es m\u00e1s confiable que los datos que lo alimentan. Y tiene el cuidado de no presentarse como un sistema aislado; se apoya en marcos que ya conocemos, como el est\u00e1ndar de riesgos del PMI e ISO 31000, en lugar de pedirnos que empecemos de cero.<\/p>\n

Las oportunidades aparecen, justamente, en el reverso de esas virtudes. El est\u00e1ndar es deliberadamente fundacional, y lo dice. Para quien dirige riesgos a diario, eso se traduce en abundancia de principios y escasez de m\u00e9todos.<\/p>\n

Define qu\u00e9 vigilar, pero deja en manos del practicante c\u00f3mo integrarlo a los procesos que ya usa. La oportunidad para nuestra comunidad est\u00e1 ah\u00ed: convertir la taxonom\u00eda de riesgos de IA en categor\u00edas concretas dentro del registro de riesgos existente, y traducir el Human-in-the-Loop<\/em> en disparadores de intervenci\u00f3n y rutas de escalamiento que un equipo pueda seguir sin ambig\u00fcedad.<\/p>\n

El marco invita a hacerlo; el trabajo fino sigue siendo nuestro. La distancia entre un principio bien enunciado y una pr\u00e1ctica que un equipo ejecuta bajo presi\u00f3n es, casi siempre, donde se gana o se pierde la adopci\u00f3n.<\/p>\n

Una segunda observaci\u00f3n tiene que ver con el foco. Buena parte del documento mira la IA como iniciativa organizacional, algo que se prioriza en un portafolio y se gobierna a nivel de programa. Es valioso para quien dise\u00f1a esa estrategia, pero el director de proyecto que solo quiere usar un \u201cayudante experto\u201d con criterio encuentra menos gu\u00eda concreta de la que esperar\u00eda.<\/p>\n

El est\u00e1ndar describe con detalle el bosque y deja con menos precisi\u00f3n como manejar los \u00a0\u00e1rboles que la mayor\u00eda tenemos enfrente cada ma\u00f1ana. Ah\u00ed hay espacio para complementarlo con pr\u00e1cticas m\u00e1s cercanas al trabajo cotidiano.<\/p>\n

Vale la pena leer el est\u00e1ndar con los marcos que ya usamos. Desde Cynefin, la IA empuja muchos proyectos hacia el dominio complejo, donde la relaci\u00f3n entre causa y efecto es emergente y solo se reconoce en retrospectiva; eso explica por qu\u00e9 la supervisi\u00f3n humana no es opcional y por qu\u00e9 el monitoreo continuo ocupa un lugar central en el documento.<\/p>\n

Desde la l\u00f3gica de las capacidades din\u00e1micas, adoptar IA con responsabilidad no es comprar una herramienta, sino desarrollar la habilidad de detectar cambios, aprovecharlos y reconfigurar pr\u00e1cticas a medida que la tecnolog\u00eda evoluciona.<\/p>\n

El est\u00e1ndar nombra esa necesidad con claridad; construir la capacidad sigue siendo tarea de cada organizaci\u00f3n, y ning\u00fan documento la sustituye. Leerlo as\u00ed, en di\u00e1logo con marcos propios, lo vuelve m\u00e1s \u00fatil: deja de ser una referencia que se cita y se convierte en una lente para revisar c\u00f3mo trabajamos.<\/p>\n

Conviene, entonces, leer este est\u00e1ndar pues considero que es: un mapa bien trazado, no el territorio. Ordena el vocabulario, se\u00f1ala los riesgos correctos y pone el juicio humano en el centro de la decisi\u00f3n.<\/p>\n

Lo que no hace, ni pretende hacer; es recorrer el camino por nosotros. La conversaci\u00f3n que sol\u00eda llegar tarde a la sala tiene ahora, al menos, un marco para empezar a tiempo. Y queda una pregunta que vas m\u00e1s all\u00e1 que cualquiera de las que el est\u00e1ndar responde: \u00bfestamos dispuestos a tratar los riesgos de nuestras propias herramientas con la misma seriedad con que tratamos los del proyecto?<\/p>\n

Referencias<\/strong><\/p>\n