La inteligencia artificial (IA) se refiere al desarrollo de sistemas computacionales capaces de realizar tareas inteligentes de manera autónoma, con el objetivo de imitar, asistir o mejorar las capacidades humanas en diversas áreas de aplicación.
¿Puede la IA generar preguntas situacionales como las del examen PMP?
Como explicamos anteriormente, el examen PMP® pone a prueba nuestra capacidad de aplicar el conocimiento adquirido para seleccionar la mejor acción a realizar ante una situación especifica relacionada con la dirección de un proyecto.
Por lo tanto, un simulador de examen PMP® basado en IA debería ser capaz de generar preguntas situacionales del mismo modo que lo harían los directores de proyectos certificados PMP® que colaboran con PMI en la generación de preguntas.
¿Cómo es el proceso de aprendizaje de la IA?
El aprendizaje automático (Machine Learning) es el subcampo de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y mejorar su rendimiento en tareas específicas a partir de la experiencia, sin requerir de programación. En lugar de seguir instrucciones específicas, estos sistemas utilizan datos para aprender patrones y hacer predicciones o tomar decisiones.
Los sistemas de aprendizaje automático se suelen dividir en dos categorías:
- Aprendizaje supervisado: se utiliza cuando se dispone de datos que tienen las salidas esperadas. El algoritmo aprende a predecir las salidas correctas a partir de las entradas proporcionadas durante el entrenamiento. Por ejemplo: los sistemas de correo electrónico pueden ser entrenados con un conjunto de datos para identificar correo spam.
| Correo electrónico | Etiqueta |
| Oferta especial: ¡Compra ahora y ahorra un 50%! | Spam |
| Confirmación de la reserva de vuelo para el 10 de junio | No Spam |
- Aprendizaje no supervisado: se utiliza cuando se dispone de datos no etiquetados y el objetivo es encontrar patrones o estructuras intrínsecas en los datos. El algoritmo aprende a segmentar los datos sin necesidad de conocer las salidas esperadas de antemano.
| Cliente | Edad | Género | Ingresos anuales | Gastos en alimentación | Gastos en electrónica |
| Cliente 1 | 30 | Masculino | 35.000 € | 500 € | 2000 € |
| Cliente 2 | 45 | Femenino | 50.000 € | 300 € | 100 € |
El aprendizaje profundo (DL), a diferencia del aprendizaje automático, busca imitar la forma en qué funciona el cerebro humano, utilizando redes neuronales con múltiples capas de procesamiento para reconocer patrones y características a partir de grandes volúmenes de datos no estructurados en diferentes formatos (imágenes, texto y audio).
Una de las grandes diferencias del aprendizaje profundo es su capacidad para extraer automáticamente las características relevantes de los datos sin requerir su extracción manual por parte de los expertos.
¿Cómo entrenar a la IA?
Para entrenar una inteligencia artificial (IA) para que actúe como un simulador de exámenes PMP® (Project Management Professional), se necesitan realizar las siguientes acciones:
- Preprocesamiento de datos: es posible que se necesite realizar un preprocesamiento en los datos, como la limpieza de texto y la normalización, para asegurar que la IA pueda comprender y procesar correctamente las preguntas.
Cada vez que cargamos preguntas en QuizPM, realizamos todo un proceso de normalización y etiquetado de preguntas con esta finalidad. - Selección de modelo de IA: se debe seleccionar un modelo de IA adecuado para entrenar con el conjunto de datos recopilado. Esto podría implicar el uso de técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) si las preguntas están en formato de texto, o el uso de otros enfoques si las preguntas están en un formato diferente.
- Entrenamiento del modelo: consiste en entrenar el modelo de IA utilizando el conjunto de datos etiquetado. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a asociar características de las preguntas con las respuestas correctas, lo que le permitiría hacer predicciones precisas sobre nuevas preguntas.
- Evaluación del modelo: una vez que el modelo ha sido entrenado, se evalúa su rendimiento utilizando un conjunto de datos de prueba separado. Esto ayuda a determinar la precisión y la eficacia del modelo en la simulación de exámenes PMP®.
Las preguntas de QuizPM pasan por un proceso riguroso de validación antes de ser publicadas. - Iteración y mejora: en caso necesario, se pueden realizar ajustes en el modelo y en el proceso de entrenamiento para mejorar su rendimiento. Esto puede implicar la adición de más datos de entrenamiento, la optimización de parámetros del modelo o la exploración de diferentes arquitecturas de redes neuronales.
En todo momento las preguntas disponibles en QuizPM están sujetas a un proceso de mejora continua resultado de la interacción con nuestros propios usuarios.
Es importante tener en cuenta que el desarrollo de un simulador de exámenes PMP® utilizando IA es un proceso complejo que requiere experiencia en aprendizaje automático, así como un profundo conocimiento del contenido y formato del examen PMP®. Además, se necesita seguir un riguroso proceso de validación para garantizar que el simulador produzca resultados precisos y confiables, y que puedan ayudar a los candidatos a preparase para el examen PMP® de manera efectiva.
¿Cómo preguntar a la IA?
A través de los prompts. Los prompts son solicitudes o instrucciones específicas que enviamos a una IA con el propósito de obtener una respuesta, realizar una tarea o generar contenido.
Lograr una comunicación efectiva con la IA depende de nuestra capacidad para ser claros, precisos y evitar ambigüedades a la hora de comunicarnos. Un uso incorrecto del lenguaje puede dar lugar a respuestas no usables, las llamadas alucinaciones, salidas incorrectas o absurdas generadas por la IA generativa que se pueden producir, entre otras razones por:
- Datos de entrenamiento con información incorrecta.
- Sesgos en los conjuntos de datos (por ejemplo, usar solo el PMBOK (6ª Edición) como referencia).
- Que el contexto de la entrada confunda a la IA.
El lenguaje de procesamiento natural (NLP) se enfoca en la interacción entre máquinas y humanos centrándose en el conocimiento fonético y fonológico, morfológico, sintáctico, semántico y pragmático para lograr entender, interpretar y generar lenguaje humano de manera natural. Aunque el NLP ha avanzado en los últimos años todavía existen desafíos en las áreas semánticas y pragmática, dónde el contexto y los matices culturales juegan un papel crucial en la interpretación del lenguaje.
Dado el carácter situacional de las preguntas del examen PMP®, entender el contexto y la situación son los principales handicaps a la hora de interpretar este tipo de preguntas, por lo que resulta crucial comunicar de manera efectiva. Necesitamos alinear nuestro objetivo con las capacidades de la IA, para lograr mayor calidad en las respuestas.
Simuladores de examen PMP basados en la IA
Para evaluar cómo de bien entrenados están los simuladores de preparación al examen PMP® basados en la IA, vamos a trasladar una pregunta incluida en QuizPM a algunas de estas IA.
Pregunta
Aunque el jefe de proyecto tiene amplia experiencia en el desarrollo de productos tecnológicos, muy pocas personas en la organización quieren trabajar con él debido al carácter arrogante y dictatorial que muestra habitualmente hacia los miembros de sus equipos.
Es una circunstancia que ya se ha repetido en varias ocasiones, lo que ya ha generado más de un conflicto. A pesar de ello, el jefe de proyecto niega que su comportamiento sea el origen de estos problemas.
¿A qué cree que se debe este problema?
A. El jefe de proyecto carece de motivación.
B. El jefe de proyecto no ha recibido la formación adecuada.
C. El jefe de proyecto carece de empatía con los demás.
D. El jefe de proyecto carece de inteligencia emocional.
Pulse para ver la respuesta correcta
Respuesta correcta: D
Explicación: La inteligencia emocional es la habilidad interpersonal que le ayuda a comprender sus emociones y las de los demás para ayudar a minimizar los conflictos. Se reconoce como un conjunto clave de habilidades personales (autoconciencia, autorregulación y la motivación) e interpersonales ( habilidades sociales y la empatía).
La causa más probable de que el jefe de proyecto niegue su comportamiento es que no sea capaz de reconocer que su comportamiento está afectando negativamente a sus relaciones con los demás.
La autoconciencia es la habilitdad personal que permitiría al jefe de proyecto percibir sus debilidades.
La motivación hace referencia a cuáles son las razones intrínsecas para alcanzar sus metas mientras que la empatía es la capacidad para entender las emociones de los demás.
La respuesta más acertada es que el jefe de proyecto carece de inteligencia emocional dado que la empatía y la motivación no ayudarán al jefe de proyecto a identificar su problema personal.
1) ChatGPT
Modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI, parte de la familia de modelos GPT (Generative Pre-trained Tranformer), diseñados para comprender y generar texto de manera similar a cómo lo haría un humano.
¿Convincente verdad? No obstante, discutible, puesto que el hecho de que el director de proyecto tenga más o menos empatía no necesariamente justifica porqué niega que ese carácter arrogante y dictatorial sea la causa que dificulta la relación con los empleados. Además de tener empatía es necesario que el jefe de proyecto sea autoconsciente de sus debilidades, de ahí que se considere mejor respuesta la D.
2) Google Gemini
Google Gemini es una inteligencia artificial (IA) de gran alcance desarrollada por Google DeepMind. Es una herramienta de IA multifuncional diseñada para ayudarte en diversas tareas diarias y hacerte la vida más fácil.
¿Convincente también verdad? Podríamos decir que casi más convincente que ChatGPT. Si analizamos la definición de empatía: «capacidad de comprender y compartir los sentimientos de los demás, nos permite ver las cosas desde la perspectiva del otro en vez de la nuestra«. El director de proyecto en este caso no tiene empatía para ponerse en la situación del otro y ver cómo le afecta su comportamiento, pero es que tampoco es autoconsciente para identificar esta debilidad.
Preguntemos nuevamente a la IA:
Evaluación y mejora, el algoritmo procesa el feedback y decide que ahora la respuesta más correcta es la D. Además, en esta segunda respuesta afirma «…que el jefe de proyecto es consciente de que su comportamiento está causando problemas pero no está dispuesto a cambiarlo» cuando el enunciado cita claramente que «el jefe de proyecto niega que su comportamiento sea el origen de estos problemas«, lo contrario.
Probemos ahora dos IA entrenadas específicamente para preparar el examen PMP®: Buddy e Infinity.
Buddy
Buddy es una inteligencia artificial (AI) diseñada para ayudar a los estudiantes en la preparación del examen de certificación PMP (Project Management Professional). Fue desarrollado y entrenado por Dan Ryan y Oliver F. Lehmann, formadores en el campo de la gestión de proyectos,
¡Correcto! La inteligencia emocional en la gestión de proyectos es crucial porque permite a los directores de proyecto comprender y manejar sus propias emociones y las de los demás, facilitando así la colaboración y la comunicación efectiva dentro del equipo.
La pregunta no sólo se centra en la falta de empatía para con los demás del director de proyecto, sino además, en su poca capacidad para comprender y manejar sus propias emociones.
Infinity
Según la propia IA: Infinity es una plataforma de PMI que utiliza el poder de la inteligencia artificial generativa para apoyar a los gerentes de proyectos en su trabajo y proporcionar mejores resultados de proyectos, desarrollo profesional y eficiencia organizacional. La base de conocimientos de Infinity está construida utilizando el extenso catálogo de contenido de gestión de proyectos propietario de PMI. Los usuarios de Infinity pueden confiar en que todas las respuestas proporcionadas son confiables, confiables y respaldadas por investigaciones y una reputación altamente valorada en el mundo de la gestión de proyectos.
Esta última afirmación es demasiado atrevida considerando todo lo comentado anteriormente, y es fácilmente «desmontable«:
El examen actual no consta de 200 preguntas ni de cuatro horas para su resolución, y PMI no desvela el % de preguntas que se han de responder correctamente para aprobar. Este es, sin duda, uno de los problemas de la IA, la calidad de los datos que se utilizan para alimentar la IA, en este caso, obsoletos.
Continuemos con nuestro ejemplo:
Infinity considera que la respuesta más correcta es la C pues únicamente se enfoca en la causa de los conflictos, lo que asocia principalmente a la falta de empatía del director de proyecto. Intentemos ahora razonarle la respuesta, ¿cambiará de opinión?
¡Se mantiene en sus trece! Pero no solo la IA, en QuizPM damos mucha relevancia al feedback que nos hacen llegar los usuarios, y que nos obligan continuamente a reevaluar/revisar la calidad de las preguntas incluidas en el simulador.
Con muchas preguntas incluidas en el examen PMP oficial también se generan este tipo de debates, con el inconveniente de que no existe posibilidad alguna de rebatir a PMI.
Refexionemos sobre esta pregunta: la capacidad de reconocer y entender cómo se sienten otras personas y tomar en cuenta estas emociones antes de continuar una interacción se conoce como empatía. Pero para que la empatía cumpla su propósito de relacionarnos mejor, es esencial que vaya de la mano con un autoconcepto sólido, bien construido y positivo. El autoconcepto es la imagen que tenemos de nosotros mismos. Una percepción individual, generada por la autoconciencia, de nuestras capacidades, particularidades y demás aspectos que nos hace la persona que somos.
Una habilidad importante de todos los directores de proyecto es la inteligencia emocional (IE). La IE ayuda al director de proyecto a comprender sus emociones y las de los demás para ayudarle a minimizar conflictos. La IE se reconoce como un conjunto clave de habilidades personales e interpersonales. Las habilidades personales incluyen la autoconciencia, autorregulación y motivación mientras que las habilidades interpersonales comprenden las habilidades sociales y la empatía. No podemos quedarnos sólo con comprender las emociones de los demás, también debemos comprender las nuestras.
Conclusiones
A lo largo de este articulo hemos analizado qué es la IA, cuáles son los tipos de IA existentes, cómo se entrena la IA y cómo debemos interrogar a la IA. Por último, hemos analizado un caso práctico con asistentes de IA generalistas y otros específicamente entrenados para dar respuesta a preguntas sobre dirección de proyectos.
Con los primeros hemos podido ver que no es muy difícil hacerles cambiar de opinión, mientras que con los segundos, hemos podido comprobar cómo diferentes IAs con entrenamientos diferentes nos generan respuestas diferentes.
No consideramos que la IA este aún lo suficientemente madura como para dejarla operar de formar autónoma una plataforma de lanzamiento de misiles, pero sin duda, los avances realizados en los últimos años la convierten en una herramienta de apoyo muy interesante para su aplicación en diferentes campos.
Para la preparación del examen PMP, el principal handicap que presentan estos asistentes está en la dificultad para entender cómo el contexto y la situación influyen en lo que se nos esta preguntando. La máquina debe ser capaz de captar las intenciones detrás de las palabras y responder en consencuencia.
La IA en QuizPM la aportan nuestros colaboradores y usuarios que, con su interacción continua a través de la plataforma, nos ayudan a velar por la excelencia de nuestro contenido.
Regístrate hoy mismo y forma parte de nuestra comunidad IA.
Responder