A IA já automatiza tarefas operacionais da gestão de projetos, como relatórios, atas, estimativas e análises de risco.
O diferencial do gerente de projetos tende a estar em competências como business acumen, julgamento em contextos ambíguos, liderança e comunicação executiva.
O profissional que usar IA para reduzir tarefas administrativas e ampliar sua capacidade de decisão pode estar mais preparado para as mudanças no mercado.
Ela aparece em eventos, em conversas com equipes e em mensagens de alunos que estão no meio de uma certificação e começam a questionar se vale a pena continuar na profissão.
A pergunta é compreensível. O problema é que, na minha avaliação, ela parte de uma premissa equivocada.
IA vai substituir o gerente de projetos?
Não é isso que está em jogo.
A questão mais relevante para quem trabalha com gestão de projetos é outra: como os profissionais podem gerar mais valor, aumentar a produtividade e se tornar mais relevantes em uma realidade na qual a inteligência artificial amplia suas capacidades?
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Essa distinção não é apenas semântica. Ela muda as decisões que um profissional precisa tomar agora.
O que posso dizer com segurança, sem recorrer ao otimismo exagerado ou ao alarmismo, é que ainda estamos em uma fase de aprendizado e experimentação.
Isso não significa falta de conhecimento. Significa reconhecer o estágio atual da tecnologia.
Ainda não sabemos exatamente como a IA vai modificar as organizações e o trabalho de gestão nos próximos cinco anos.
Os padrões estão sendo construídos agora. Os primeiros dados são promissores, mas também apresentam diferenças de acordo com o contexto e a forma como a tecnologia é implementada.
O próprio PMI já publicou o primeiro padrão ANSI para o uso de IA em gestão de portfólio, programas e projetos, o PMI AI Standard.
A existência desse padrão mostra que o tema exige estrutura, critérios e processos, e não apenas entusiasmo com novas ferramentas.
Uma coisa, porém, já me parece clara: os profissionais que estarão melhor posicionados nos próximos anos são aqueles que estão aprendendo, testando, atualizando conhecimentos e repensando sua forma de trabalhar agora.
Esperar a tecnologia se estabilizar para só depois decidir como agir pode significar chegar atrasado.
A automação de tarefas de gestão de projetos já acontece em diferentes organizações.
Ferramentas de inteligência artificial conseguem executar, com qualidade razoável, atividades que historicamente consumiam uma parcela significativa do tempo operacional dos gerentes de projetos.
Entre elas estão:
geração de relatórios de status a partir de dados dos sistemas de gestão;
consolidação de portfólio;
análise de desempenho agregado;
elaboração de atas de reunião;
identificação de ações e responsáveis;
estimativas baseadas em dados históricos;
análise básica de riscos;
identificação de desvios de cronograma;
geração de alertas antecipados.
Esse conjunto de atividades pode representar, em muitos contextos, entre 30% e 50% do tempo operacional de um gerente de projetos médio.
A automação desse trabalho não é uma hipótese distante. Ela já está acontecendo em organizações que adotaram ferramentas de IA associadas a metodologias de trabalho.
O PMI Pulse of the Profession 2025 registrou que 44% das equipes de projetos já utilizam gestão de projetos assistida por IA. Ao mesmo tempo, apenas 20% dos profissionais possuem habilidades extensivas em IA.
Esse intervalo entre adoção da tecnologia e preparação dos profissionais é um dos pontos mais importantes para o futuro da profissão.
Automatizar tarefas administrativas não significa eliminar o gerente de projetos.
Na verdade, a automação pode revelar quais atividades realmente exigem gestão.
Há situações em que o julgamento humano continua sendo fundamental. Isso já era verdadeiro antes da inteligência artificial.
Mintzberg documentou, décadas atrás, os problemas decorrentes da separação entre planejamento e execução.
Um gestor que apenas reporta dados, sem interpretar o contexto político, compreender as relações e construir confiança, já estava limitado antes da chegada da IA.
O que muda é que a tecnologia torna essa diferença ainda mais evidente.
Negociação com stakeholders
Imagine um projeto no qual o sponsor quer uma coisa, o cliente quer outra, a equipe está no limite e o prazo não pode ser alterado.
Uma ferramenta pode organizar informações, identificar riscos e apresentar cenários. Ela não resolve, sozinha, a negociação.
Nesse contexto, continuam sendo necessárias competências como compreensão das motivações, construção de acordos, gestão de expectativas e capacidade de adaptação durante a conversa.
Decisão em contextos de ambiguidade
A IA funciona especialmente bem quando existem dados históricos suficientes e padrões que podem ser identificados.
Nessas situações, o gerente precisa decidir com informações incompletas, avaliar consequências, considerar fatores que não estão nos dados e assumir responsabilidade pela decisão.
Esse julgamento continua sendo uma competência central da gestão de projetos.
Liderança em situações de crise
Quando um projeto entra em uma situação crítica, a resposta não depende apenas de dados.
Pode haver pressão política, desmotivação da equipe, conflito com clientes ou risco de interrupção do projeto.
Nesses momentos, liderança envolve presença, comunicação direta, tomada de decisão sob pressão e capacidade de mobilizar pessoas.
Isso é diferente de administrar informações.
Comunicação de más notícias
Também existe uma diferença entre produzir uma apresentação e conduzir uma conversa difícil.
Informar ao board que um projeto não será entregue no prazo, explicar as razões e apresentar um plano de recuperação exige credibilidade, clareza e responsabilidade.
A IA pode ajudar a organizar dados e estruturar uma apresentação.
O que os dados dizem sobre IA e o futuro do gerente de projetos
O WEF Future of Jobs 2025 é uma das principais referências utilizadas nesse debate, mas seus dados precisam ser interpretados corretamente.
Segundo o relatório, a inteligência artificial deve contribuir para a criação de 170 milhões de empregos e a eliminação de 92 milhões até 2030, resultando em um saldo líquido positivo de 78 milhões de postos de trabalho.
Os gerentes de projetos estão entre os profissionais com crescimento líquido projetado.
Mas existe outro dado que considero ainda mais importante para quem já trabalha na área.
O PMI Pulse 2025 identificou que apenas 18% dos profissionais de gestão de projetos apresentam alto business acumen.
Esse conceito envolve a capacidade de conectar a gestão de projetos aos resultados do negócio, compreender as prioridades da organização, falar a linguagem do board e transformar execução em valor.
Segundo o levantamento citado no texto, esse grupo acompanha 9,1 fatores de sucesso por projeto, contra 6,3 entre os demais profissionais.
A inteligência artificial não criou essa diferença.
Ela tende a ampliá-la.
O profissional que possui business acumen e utiliza IA para reduzir o trabalho administrativo ganha tempo para se dedicar às atividades que realmente geram diferenciação.
Já o profissional que utiliza IA apenas para executar mais rapidamente tarefas que têm pouco impacto estratégico continua fazendo um trabalho de baixo valor.
A tecnologia pode aumentar a produtividade.
Ela não transforma automaticamente uma atividade pouco relevante em uma atividade estratégica.
Existe outra questão que costuma ser ignorada quando falamos sobre inteligência artificial: a expectativa de retorno imediato.
O economista Erik Brynjolfsson, do NBER e de Stanford, estudou o fenômeno conhecido como J-curve da produtividade tecnológica.
A lógica é relativamente simples.
Tecnologias transformacionais podem passar por um período inicial de adoção no qual os ganhos de produtividade ainda não aparecem de forma significativa. Isso ocorre porque as organizações precisam adaptar processos, capacitar profissionais e desenvolver novas formas de trabalho.
Depois desse período de adaptação, os ganhos podem se tornar mais evidentes.
O intervalo entre adoção e retorno mensurável pode levar de três a cinco anos.
Essa perspectiva muda a forma como devemos avaliar os investimentos atuais em inteligência artificial.
Quem está aprendendo, testando ferramentas e desenvolvendo competências em IA aplicada à gestão de projetos não precisa necessariamente obter todo o retorno agora.
Parte do investimento está relacionada à preparação para um mercado no qual a diferença entre profissionais que trabalham com IA e aqueles que não incorporaram a tecnologia poderá ser mais evidente.
A pergunta, portanto, não deveria ser:
“Já estou ganhando produtividade com IA?”
Uma pergunta mais útil seria: “Quando o mercado diferenciar profissionais ampliados pela IA dos demais, de que lado estarei?”
O que significa ser um profissional augmented by AI
Esse é o conceito que orienta minha pesquisa no ITA, onde faço doutorado em Engenharia Aeronáutica e Mecânica com foco em execução em contextos de alta incerteza, e também está relacionado aos 13 livros que escrevi sobre gestão de projetos, incluindo Gestão de Projetos com Inteligência Artificial (2026).
Augmented by AI não é um conceito técnico. É um posicionamento profissional.
O profissional augmented by AI utiliza inteligência artificial para eliminar tarefas que não exigem julgamento e direciona o tempo liberado para competências que podem gerar maior valor.
Três delas merecem atenção.
1. Business acumen
É a capacidade de conectar a entrega de um projeto aos resultados do negócio.
Significa compreender o que importa para o board, para o CFO e para o cliente estratégico, além de traduzir a gestão de projetos para essa linguagem.
Os 18% identificados pelo PMI Pulse como profissionais com alto business acumen representam uma referência importante nesse debate.
2. Julgamento em contextos de ambiguidade
Decidir com informações incompletas é uma competência que não se desenvolve simplesmente acumulando certificações.
Ela exige experiência deliberada e exposição a decisões reais em situações complexas.
Quanto mais a IA assumir tarefas baseadas em padrões e dados disponíveis, maior tende a ser o valor de quem consegue decidir quando os dados não são suficientes.
3. Comunicação executiva
A capacidade de explicar situações complexas de forma clara, objetiva e confiável é outra competência relevante.
Se a IA consegue consolidar dados e produzir relatórios automaticamente, o diferencial do gerente de projetos passa a estar ainda mais na interpretação dessas informações.
Não basta saber o que aconteceu.
É preciso entender por que aconteceu, quais são as consequências e o que precisa ser feito a partir dali.
O futuro do gerente de projetos depende de como a profissão evolui
Nas minhas aulas nos cursos do LinkedIn Learning, onde acumulo mais de 465 mil alunos, e nos programas que coordeno na ModernPMO.com, observo uma divisão semelhante à apresentada pelo PMI Pulse.
Há profissionais que estão desenvolvendo competências de negócio enquanto aprendem a utilizar inteligência artificial.
E há profissionais que preferem esperar o mercado se estabilizar para decidir como agir.
O segundo grupo pode esperar mais do que imagina.
A questão não é aprender uma ferramenta específica.
Ferramentas mudam.
A questão é compreender quais atividades podem ser automatizadas, quais competências permanecem humanas e como utilizar o tempo liberado pela tecnologia para aumentar a capacidade de gerar valor.
Afinal, a IA vai substituir o gerente de projetos?
Minha resposta é não.
Pelo menos não da forma como a pergunta costuma ser apresentada.
O Excel não substituiu o analista financeiro. O AutoCAD não substituiu o engenheiro. Essas ferramentas, porém, tornaram menos relevantes os profissionais que se limitavam a executar tarefas que passaram a ser realizadas de forma mais eficiente pela tecnologia.
O mesmo raciocínio vale para a gestão de projetos.
O gerente de projetos cuja atuação se resume a produzir relatórios de status, preencher sistemas e consolidar planilhas está, de fato, diante de um risco.
Não necessariamente porque a IA seja “inteligente”, mas porque essas atividades podem ser automatizadas.
E existe uma diferença importante entre administrar dados e fazer gestão de projetos.
Por outro lado, o profissional que toma decisões complexas, lidera pessoas em situações de pressão, negocia com stakeholders, interpreta cenários de incerteza e conecta a execução aos resultados do negócio continua exercendo uma função que exige competências difíceis de automatizar.
A tendência é que essas competências ganhem ainda mais importância à medida que a IA assuma uma parcela maior do trabalho administrativo.
Por isso, talvez a pergunta mais importante não seja se a IA vai substituir o gerente de projetos.
A pergunta é: que tipo de gerente de projetos você está construindo para o mercado que está surgindo?
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