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dc.contributor.authorPereira Junior, Anderson Rebelo
dc.contributor.authorSanches Da Silva, Carlos Eduardo
dc.contributor.authorMartins Xavier, Yasmin Silva
dc.contributor.authorRenó Ferreira, Maura Regina
dc.contributor.authorSilveira Turrioni, André
dc.date.accessioned2025-09-30T09:26:12Z
dc.date.available2025-09-30T09:26:12Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.isbn978-84-09-76849-3
dc.identifier.issn2695-5067
dc.identifier.urihttp://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/3760
dc.descriptionThe growing demand for technological innovations to improve efficiency, effectiveness, and efficiency in project management, driven by the handling of large volumes of data, has positioned artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) as key tools. This article investigates the application of ML in project management, analyzing techniques, benefits, challenges, and future opportunities. Through a systematic literature review and consultations with Brazilian experts, it was identified that, although the adoption of ML is in its early stages, there is significant recognition of its potential to transform traditional practices, improving resource allocation and delivery efficiency. Benefits include improved forecasting accuracy and cost savings. However, challenges such as lack of quality data and resistance to change are faced. It is concluded that improving infrastructure, ensuring data quality, and training professionals are essential to expand ML applications and maximize their benefits in project management.es_ES
dc.description.abstractLa creciente demanda de innovaciones tecnológicas para mejorar la eficiencia, eficacia y efectividad en la gestión de proyectos, impulsada por el manejo de grandes volúmenes de datos, ha posicionado a la inteligencia artificial (IA) y al aprendizaje automático (ML) como herramientas clave. Este artículo investiga la aplicación del ML en la gestión de proyectos, analizando técnicas, beneficios, retos y oportunidades futuras. Mediante una revisión sistemática de la literatura y consultas a expertos brasileños, se identificó que, aunque la adopción del ML está en etapas iniciales, existe un reconocimiento significativo de su potencial para transformar prácticas tradicionales, mejorando la asignación de recursos y la eficiencia en la entrega. Entre los beneficios destacan una mayor precisión en las previsiones y el ahorro de costos. No obstante, se enfrentan desafíos como la falta de datos de calidad y la resistencia al cambio. Se concluye que mejorar la infraestructura, garantizar la calidad de los datos y capacitar a los profesionales son aspectos esenciales para ampliar la aplicación del ML y maximizar sus beneficios en la gestión de proyectos.es_ES
dc.language.isoenes_ES
dc.publisherAEIPROes_ES
dc.subjectDirección y Gestión de Proyectoses_ES
dc.titleAplicaciones del aprendizaje automático en la gestión de proyectos: Una revisión sistemática y perspectivas de expertos brasileñoses_ES
dc.title.alternativeMachine learning applications in project management: A systematic review and perspectives from Brazilian exportses_ES
dc.typeArticlees_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.61547/2501018


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  • CIDIP 2025 (Ferrol) [51]
    XXIX Congreso Internacional de Dirección e Ingeniería de Proyectos (Ferrol, 2025)

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