Integración estratégica de IA en las PMO: propuesta teórica de modelo predictivo, escalable y sostenible para proyectos de infraestructuras tecnológicas críticas de alta demanda

Resumen

En el presente Trabajo Fin de Máster Titulado “Integración estratégica de IA en las PMO: Propuesta de modelo predictivo, escalable y sostenible para proyectos de infraestructuras tecnológicas críticas de alta demanda” analiza la implantación estratégica de la inteligencia artificial (IA) en una Oficina de Gestión de Proyectos (PMO) aplicada a la industria de infraestructuras tecnológicas críticas, con especial énfasis en proyectos de Data Centers modulares y no modulares en el contexto europeo. El estudio parte de la identificación de limitaciones estructurales en las PMO tradicionales, caracterizadas por una elevada carga de tareas repetitivas, una baja capacidad predictiva, la dependencia de la experiencia individual y una integración insuficiente de criterios de sostenibilidad en la gestión de proyectos. A través de una metodología de investigación–acción, el trabajo combina el análisis del marco teórico, la revisión del estándar PMBoK (PMI) , evaluaciones DAFO y el estudio de datos históricos adaptados para el presente TFM de proyectos similares, permitiendo identificar patrones recurrentes de desviaciones en costes, plazos, calidad y riesgos. Sobre esta base, se diseña un modelo de PMO inteligente apoyado en analítica avanzada, series temporales, machine learning y deep learning, estructurado en distintas fases que cubren todo el ciclo de vida del proyecto. La solución propuesta persigue la automatización de procesos clave, la predicción temprana de riesgos, la estandarización de lecciones aprendidas y la monitorización de indicadores económicos y ambientales, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa, reducir desviaciones, optimizar la toma de decisiones y disminuir la carga administrativa del Project Manager. Los resultados esperados evidencian mejoras significativas en control, sostenibilidad y escalabilidad, configurando un modelo extrapolable a otros proyectos de infraestructuras críticas de alta demanda.

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