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Lady-Joana Rodríguez, Nicolás Sarache Ossa, William A. Sarache Castro, Mauricio Ospina Fonseca
La Dirección Organizacional de Proyectos (OPM) comprende tres dominios fundamentales: la gestión de proyectos (PM), la gestión de programas y la gestión de portafolios, además de los habilitadores organizacionales que facilitan su implementación. La literatura científica muestra un creciente interés en la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial (IA) dentro de este campo. No obstante, al revisar los estudios existentes, se evidencia que los avances más notorios se han dado en el ámbito de la gestión de proyectos, mientras que la gestión de programas, la gestión de portafolios y los habilitadores organizacionales han recibido menos atención investigativa. Este estudio tiene como objetivo identificar el progreso en las aplicaciones de IA en los tres dominios de la OPM y en sus habilitadores, con el fin de reconocer tendencias emergentes y proponer nuevas líneas de investigación. Para ello, se realizó una revisión sistemática de la literatura en las bases de datos SCOPUS y Web of Science. Tras aplicar criterios de selección, se analizaron 87 publicaciones. El estudio clasifica las aplicaciones de IA en cuatro tipos de tareas: rutinarias, toma de decisiones, juicio y resolución de problemas. Los resultados muestran que, aunque el enfoque sigue centrado en PM, comienzan a aparecer desarrollos en programas y portafolios, principalmente en procesos operativos. Los aspectos estratégicos y los habilitadores organizacionales siguen poco explorados. Se identifican oportunidades de investigación en áreas clave como recolección de datos, desarrollo de algoritmos específicos, gestión de recursos humanos y consideraciones éticas.
Organizational project management (OPM) encompasses three key domains: program management, portfolio management, and project management (PM), in addition to organizational enablers. Research indicates increasing application of artificial intelligence (AI) technologies within OPM. However, an analysis of published literature reviews on the topic reveals significant advancements primarily within the PM domain, with limited progress observed in program management, portfolio management, and organizational enablers. Therefore, this study seeks to identify progress in AI applications across all three domains and organizational enablers within OPM to establish emerging trends and highlight future research opportunities. A systematic literature review was conducted utilizing the SCOPUS and Web of Science databases. After applying a series of filters, 87 publications were selected for analysis. The study identifies AI applications in four types of tasks related to OPM: routine, decision-making, judgment, and problem-solving. Results indicate that while application of AI technologies remains primarily focused on PM, there are new advancements in program and portfolio management. However, they occur mainly in operational processes; strategic aspects remain largely underdeveloped. Regarding organizational enablers, similar to the previously published review papers, no AI applications are reported. This study identifies organizational challenges and research opportunities in four main areas: data collection, development of algorithms tailored to project requirements, human resource management, and ethical practices.
