Em resumo:
Veja mais informações a seguir!
A inteligência artificial (IA) pode ajudar gerentes de projetos a estimar prazos e custos, identificar riscos, priorizar investimentos e avaliar cenários.
O principal benefício não está em automatizar todas as decisões, mas em ampliar a qualidade das informações disponíveis para escolher o melhor caminho.
Em 2025, uma pergunta recorrente no Board do Project Management Institute (PMI) foi: onde a IA realmente ajuda na gestão de projetos? A resposta exige distinguir as decisões que se beneficiam da análise de dados daquelas que dependem de julgamento humano, contexto político e relacionamento com stakeholders.
Ao longo de um ano de pesquisas, conversas com gerentes de portfólio de 12 países e análise de estudos publicados, ficou evidente que a IA contribui de forma consistente em situações específicas. Em outras, seu uso inadequado pode comprometer a qualidade da decisão.
Para gerentes de projetos em 2026, o desafio é entender quando usar a tecnologia, como interpretar seus resultados e quais responsabilidades devem continuar sob supervisão humana.
Em Thinking, Fast and Slow (2011), o psicólogo e economista Daniel Kahneman apresenta dois sistemas de pensamento. O Sistema 1 é rápido, automático e intuitivo. O Sistema 2 é mais lento, deliberado e analítico.
Essa distinção ajuda a entender por que gerentes de projetos podem cometer erros de estimativa mesmo quando têm experiência na área.
Um exemplo é a falácia do planejamento, que consiste na tendência de subestimar o tempo e os custos necessários para concluir uma atividade ou um projeto. O gerente pode se apoiar em experiências anteriores que considera bem-sucedidas, sem dar o devido peso aos atrasos e às dificuldades que também ocorreram.
A estimativa parece razoável, e o profissional pode não perceber que está sendo influenciado pelo otimismo ou pela pressão para apresentar um cronograma viável.
A inteligência artificial pode ajudar a questionar essas estimativas ao analisar dados históricos, identificar padrões e comparar previsões com resultados anteriores. Diferentemente do gerente, o sistema não tem interesse pessoal em defender o prazo proposto, embora possa reproduzir vieses presentes nos dados e nas instruções recebidas.
Essa diferença cria uma oportunidade de colaboração. O gerente contribui com o conhecimento do contexto, das relações e das prioridades organizacionais. A IA oferece análises que ajudam a testar hipóteses e identificar inconsistências.
O resultado é a tomada de decisão aumentada, na qual a tecnologia amplia a capacidade de análise sem substituir o julgamento do profissional.
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A aplicação da inteligência artificial na gestão de projetos tende a ser mais útil quando existe uma base de dados adequada, critérios de análise definidos e uma decisão que possa ser aprimorada com evidências.
Quatro áreas merecem atenção.
O reference class forecasting, método associado ao pesquisador Bent Flyvbjerg, propõe comparar as previsões de um projeto com os resultados observados em projetos semelhantes.
A lógica é simples: em vez de considerar apenas a estimativa elaborada pela equipe, é preciso verificar o que aconteceu em iniciativas comparáveis.
A IA pode facilitar essa análise em maior escala. Com acesso a uma base histórica confiável, um sistema pode identificar projetos com características semelhantes de tipologia, dimensão e contexto, além de calcular desvios recorrentes de prazo e custo.
Como aplicar na prática:
Essa abordagem ajuda a construir estimativas mais realistas e a justificar decisões com evidências, em vez de depender exclusivamente da percepção da equipe.
O registro de riscos elaborado manualmente depende, em parte, da experiência e da capacidade do gerente de antecipar problemas. Por isso, ameaças menos evidentes podem ficar de fora da análise inicial.
A inteligência artificial pode ampliar essa avaliação ao identificar padrões em registros históricos, relatórios de andamento e dados de desempenho. Entre as possibilidades estão encontrar associações entre determinados tipos de atraso e problemas posteriores no cronograma, além de identificar riscos recorrentes em projetos de uma mesma categoria.
A análise preditiva também pode ajudar a reconhecer sinais de alerta antes que eles se transformem em problemas de maior impacto.
Como aplicar na prática:
A IA não elimina as incertezas nem garante previsões corretas. Sua contribuição está em ampliar a capacidade de identificar ameaças e preparar respostas com antecedência.
Na gestão de portfólio, escolher quais projetos aprovar, manter ou interromper está entre as decisões de maior impacto estratégico.
Esse processo pode ser influenciado por fatores como disputas internas, preferências de lideranças e custos afundados. Esse último conceito descreve a tendência de continuar investindo em uma iniciativa porque já foram aplicados recursos significativos, mesmo quando as perspectivas futuras não justificam a continuidade.
A inteligência artificial pode apoiar a priorização ao comparar projetos segundo critérios previamente definidos, como alinhamento estratégico, retorno esperado, risco, capacidade operacional e disponibilidade de recursos.
Com essas informações, modelos analíticos podem simular diferentes distribuições de orçamento e equipes, identificando alternativas que atendam melhor aos objetivos da organização.
Como aplicar na prática:
A recomendação gerada pelo sistema deve servir como subsídio à decisão. A escolha final precisa considerar as prioridades organizacionais, as restrições reais e as consequências de cada alternativa.
Mudanças de escopo, adiamentos de entregas e reestruturações de equipes podem exigir decisões complexas. Nessas situações, avaliar apenas a alternativa considerada mais provável ou conveniente pode limitar a visão do gerente.
A IA pode ajudar a estruturar e comparar diferentes cenários, desde que as premissas, as restrições e os dados utilizados sejam adequados.
Para cada alternativa, é possível avaliar impactos estimados sobre prazo, orçamento, escopo e recursos, além de identificar riscos e custos associados a uma eventual reversão.
Como aplicar na prática:
O benefício não está em deixar a IA escolher o cenário vencedor. Está em chegar à reunião com alternativas mais bem estruturadas e com os principais trade-offs explicitados.
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Embora a inteligência artificial possa ampliar a análise de dados, nem toda decisão pode ser reduzida a uma comparação de indicadores. Algumas exigem responsabilidade formal, interpretação das relações humanas e compreensão do contexto organizacional.
Decidir pelo encerramento de um projeto envolve mais do que avaliar custos, prazos e retorno esperado. A iniciativa pode estar ligada a compromissos estratégicos, dependências entre áreas e interesses de diferentes lideranças.
A IA pode ajudar a demonstrar que os resultados estão abaixo do esperado ou que os custos de continuidade superam os benefícios projetados. No entanto, a decisão precisa considerar as consequências organizacionais e ser tomada por alguém com autoridade e conhecimento do contexto.
Negociar mudanças de escopo, prazos e recursos exige compreender expectativas, compromissos anteriores e relações profissionais.
Um patrocinador pode precisar manter uma data por causa de um compromisso público. Em outra situação, uma concessão no escopo pode ser necessária para preservar uma parceria estratégica.
A IA pode preparar o gerente com análises de impacto, alternativas e argumentos. A condução da negociação, porém, exige julgamento humano e responsabilidade sobre os acordos estabelecidos.
Realocar profissionais, alterar responsabilidades, oferecer feedback crítico ou retirar alguém de um projeto são decisões que envolvem desempenho, desenvolvimento, condições de trabalho e relações interpessoais.
Utilizar a IA para avaliar pessoas ou recomendar mudanças de equipe com base apenas em indicadores pode produzir conclusões injustas ou descontextualizadas.
A tecnologia pode organizar informações e ajudar a identificar necessidades de capacitação. Ainda assim, decisões sobre pessoas devem considerar evidências verificáveis, critérios transparentes e avaliação humana, respeitando a privacidade e as particularidades de cada situação.
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Adotar uma plataforma de inteligência artificial não garante, por si só, melhorias na gestão de projetos. Sem processos bem definidos, dados confiáveis e profissionais preparados para interpretar os resultados, a tecnologia pode ser subutilizada ou gerar recomendações inadequadas.
Para obter resultados consistentes, as organizações podem começar com três medidas.
Mapeie os principais pontos de decisão ao longo do ciclo de vida dos projetos, como aprovação, passagem de fase, priorização de investimentos, realocação de recursos e encerramento.
Em seguida, identifique quais decisões podem se beneficiar de comparações históricas, análises preditivas ou simulações de cenários.
O objetivo é priorizar aplicações concretas, em vez de adotar a IA de forma indiscriminada.
A análise precisa fazer parte do fluxo de trabalho, com responsabilidades e critérios definidos.
Se a revisão do portfólio não prevê a apresentação de dados históricos, cenários ou previsões relevantes, essas informações podem acabar ignoradas durante a reunião.
Estabeleça em quais etapas a análise será utilizada, quem deverá validá-la e como eventuais divergências entre a recomendação do sistema e a avaliação dos responsáveis serão tratadas.
Saber utilizar uma ferramenta não é suficiente. Gerentes de projetos também precisam compreender as limitações dos modelos, verificar as fontes de dados e reconhecer quando uma recomendação não faz sentido.
A capacitação deve incluir a interpretação de probabilidades, a validação de premissas, a identificação de possíveis vieses e os cuidados com informações confidenciais.
Também é importante estabelecer mecanismos de monitoramento para verificar se as recomendações contribuem efetivamente para os resultados esperados.
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A aplicação da inteligência artificial na gestão de projetos deve ser avaliada pela qualidade das decisões que ajuda a produzir, e não apenas pela velocidade com que elas são tomadas.
Ao apoiar estimativas, análises de risco, priorização de portfólio e avaliação de cenários, a IA pode ajudar a reduzir surpresas, tornar os critérios mais consistentes e aproveitar melhor os dados disponíveis.
Isso não significa transferir a responsabilidade para um algoritmo. O gerente de projetos continua responsável por interpretar os resultados, considerar o contexto e decidir como agir.
O diferencial está em combinar capacidade analítica e julgamento humano para tomar decisões mais fundamentadas.
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Mario H. Trentim é membro do Board of Directors do PMI, Reitor da Allevo Tech / Qeevo Group, doutorando do ITA e autor de 13 livros sobre gestão e execução estratégica.
Atua como conselheiro e conector estratégico em organizações em transformação.
A inteligência artificial pode melhorar a tomada de decisão em projetos ao apoiar estimativas de prazo e custo, análise de riscos, priorização de portfólio e avaliação de cenários. Saiba como aplicar a tecnologia sem substituir o julgamento humano.
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