Informe del sector

Gestión de cambios en proyectos en la era de la IA

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La gestión de cambios durante la ejecución del proyecto, como solicitudes de información (RFI), órdenes de cambio y solicitudes de modificación, es el segundo reto más citado en el día a día por los gestores de proyectos de construcción a nivel global, solo por detrás de mantener los proyectos en plazo. Este informe analiza cómo estos cambios afectan a los resultados de los proyectos, dónde se diluye la responsabilidad y qué revelan los datos sobre la creciente brecha de rendimiento entre los equipos que han adoptado herramientas digitales y de IA y aquellos que no.

Basado en las opiniones de 1.728 profesionales de la construcción responsables de la entrega de proyectos en plazo y dentro de presupuesto en Europa, Oriente Medio y Asia-Pacífico, los resultados reflejan la realidad diaria de quienes gestionan estas presiones sobre el terreno.

Principales hallazgos:

Dos de cada tres de los encuestados afirman que los cambios durante la ejecución del proyecto provocan sobrecostes en muchos o en la mayoría de sus proyectos, y 1 de cada 4 estima que las aprobaciones retrasadas suelen añadir más de un mes a los plazos del proyecto.
Los encuestados que pueden localizar fácilmente la documentación tienen el doble de probabilidades de sentirse seguros al demostrar qué parte fue responsable de los retrasos y de los impactos en costes. No obstante, casi 8 de cada 10 indican que al menos la mitad de su documentación se encuentra distribuida en canales de comunicación no centralizados.
Más de la mitad de los encuestados ya ha adoptado una herramienta digital centralizada para el seguimiento de cambios durante la ejecución del proyecto, y de estos, 4 de cada 5 afirman haber mejorado su capacidad para controlar los costes o proteger los márgenes del proyecto.
Más de la mitad afirma que tendría una mayor predisposición a permanecer en una organización que aumentara significativamente la inversión en tecnología e inteligencia artificial. Esto posiciona la inversión en IA junto a algunos de los principales factores tradicionales de retención del talento.