Bueno, la ejecución son más cosas

A partir de la entrada anterior, algunos colegas del grupo de gestión de proyectos y de otras partes, me recuerdan que, además de la épica del factor humano (elegir la buena gente, ayudarles a hacer, recompensarles adecuadamente, gestionar la participación, los intereses y conflictos…) y de la experiencia y el arte que no se aprenden en los libros, gestionar proyectos incluye conocimientos, metodologías y buenas prácticas que ayudan a que el proyecto sea un éxito. La práctica, la investigación y las encuestas muestran también que la falta de método es una de las causas de fracaso. Es verdad. Pero si miramos el PMBOK, la referencia universal de la literatura profesional (1), y otras fuentes, lo que encontramos no da mucho de sí. Los procesos del método de gestión de proyectos en la fase de ejecución son cosas como las siguientes: asegurar la calidad, incorporar, desarrollar y dirigir el equipo de proyecto, distribuir la información, gestionar las expectativas, contratar y supervisar los contratos con proveedores… So what? Yo creo que lo que ocurre en realidad, son dos cosas. La primera es que resulta imposible separar en la práctica los procesos de “ejecución” y los de “seguimiento y control”. La parte más tangible, si se puede decir, de los métodos generalistas de ejecución es la que tiene que ver con tareas administrativas, y no les quito importancia: comparar continuamente los planes con el actual, identificar y gestionar los cambios, preparar informes y, sobre todo, levantar señales de alarma (2). Lo segundo es que durante la ejecución es precisamente cuando se despliegan las metodologías específicas de cada tipo de proyectos, las que...

Sobre la ejecución

Un día me dijo Rafael Macau, director de los Estudios de Informática, Telecomunicación y Multimedia de la UOC, o sea nuestro “super-decano”, que es además miembro del grupo de conocimiento de Dirección de Sistemas de Información, que encontraba en nuestros materiales sobre gestión de proyectos o dirección de tecnologías poca cosa sobre lo que realmente importa, o sea, la ejecución. Es verdad, y no sólo nos pasa a nosotros. Los profesores y consultores somos más hábiles en el diseño de modelos y metodologías y en el estudio y enseñanza de los procesos de planificación y control que en aquello donde se juega el éxito de los proyectos, de los departamentos de sistemas y de las empresas, la capacidad de delivery, o sea que las cosas que tienen que pasar pasen realmente. Una vez un jefe tejano (rollo Dallas) que tuve nos metió a todo el equipo en un autobús y nos llevó a comer a Segovia. Antes, nos paramos delante de los restos del acueducto romano. Nos hizo bajar y nos dijo: “La informática es esto. El agua tiene que entrar por alguna parte, tiene que pasar por arriba y tiene que llegar a los clientes”. Yo creo que, al final del día, la ejecución y sus virtudes y defectos, dependen sobre todo de la gente y de la gente que escoge, supervisa y ayuda a otra gente. Por eso es difícil de explicar y de estudiar. Michael Krigsman, posiblemente el bloguero más leído del mundo sobre gestión de proyectos (1) decía hace unos días: “Los fallos de IT ocurren cuando los directivos ejercen un juicio pobre, poseen poca...

Reducir el fracaso en los proyectos de Business Intelligence (II)

Con motivo de la intervención del profesor Jordi Conesa en el Foro Profesional de Inteligencia de Negocio de Barcelona, el próximo miércoles 25, hablábamos hace poco de cómo reducir el fracaso en proyectos BI, aceptado que conseguir el éxito en estas cosas es un objetivo a lo mejor demasiado ambicioso. Seguimos: 5)     No intentar arreglar en el BI lo que no está arreglado en el transaccional. Es una pequeña observación técnica y funcional que resulta útil. El BI debería ser un repositorio ordenado de datos o agregaciones de datos y un conjunto de extracciones y explotaciones de éstos convertidos en información inteligente. No es el sitio para arreglar problemas relacionados con la falta de calidad o claridad de los datos (volveremos sobre esto más abajo) o con desastres producidos en la implantación de los sistemas de base (el ERP, el CRM, etc.). Pero sirve para ponerlos de manifiesto y, a continuación y sin falta, ir allá para arreglarlos. Estas son cosas que tampoco suelen entender muchos clientes y sobre las que hay que hacer apostolado. 6)     Proyectos mestizos, capacidades mestizas. En los proyectos de BI se juntan o se deberían juntar personas con perfiles muy diferentes, pero capaces de trabajar juntos de manera productiva. Al menos se me ocurren los siguientes: gente que puede tener un diálogo de negocio con los directivos, normalmente de alto nivel y sin bajar mucho al detalle; gente que tiene que convertir eso en indicadores, fórmulas y datos; gente que conoce bien lo que pueden hacer y no hacer los productos y los fabricantes; arquitectos y modeladores de datos, que es gente rara; diseñadores...

Reducir el fracaso en los proyectos de Business Intelligence (I)

El próximo miércoles 25 se celebra en Barcelona un Foro Profesional sobre Inteligencia de Negocio (1), en el que intervendrá el profesor Jordi Conesa, referente de la UOC en estos temas (2). Los últimos días nos hemos cruzado con él y con la profesora Isabel Guitart algún correo y comentarios sobre su intervención, dirigida a discutir los factores de éxito en la implantación de proyectos BI. Por mi lado, no me atrevo a decir factores de éxito, la verdad. Pocos proyectos puedo imaginar tan caros, complejos, inciertos; pocos con tantos fracasos en calidad, tiempo, coste y, sobre todo, satisfacción de los clientes; pocos en que la promesa sea tan grande (aumentar la información y el conocimiento organizativo para conseguir mejores resultados y obtener ventaja competitiva) y el resultado tan pobre; pocos en que el enorme esfuerzo de la organización y los implantadores sea tan difícil de convertir en beneficios. Apenas a partir de mi experiencia, la de otros que saben más que yo y alguna literatura, me atrevo a sugerir algunas prácticas que no van mal para hacer las cosas un poco mejor. Como quedará un poco largo, lo haré en un par de entregas (3). 1)     Para qué hace falta el proyecto. No es trivial. Según los objetivos que quiere conseguir la empresa, cada proyecto es distinto o a lo mejor ni siquiera hace falta. No es igual un cuadro de mando de dirección que un sistema de analítica de costes para los financieros que un portal de datos de toda clase para decenas de unidades de negocio y cuadros intermedios que un sistema de inteligencia comercial que...

La visión por computador: Una disciplina en auge

Las nuevas tecnologías se van incorporando cada vez más en nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, el sistema de acceso a mi gimnasio tiene un control biométrico de huellas  dactilares que verifica la identidad de los socios antes de entrar. Otro ejemplo son las cámaras digitales, que actualmente ya son capaces de detectar caras de forma rápida y robusta.  Además muchas cámaras disponen de una opción que permite hacer fotos automáticamente cuando la persona a la que enfocas está sonriendo. En concreto, estas aplicaciones son hoy en día una realidad gracias a los avances de la Visión por Computador, una de las ramas de la Inteligencia Artificial que ha experimentado un mayor crecimiento en estos últimos años. La Visión por Computador es la disciplina que estudia cómo procesar, analizar e interpretar imágenes de forma automática. Estas técnicas tienen aplicaciones en muchos ámbitos, como la seguridad, la medicina,  la inspección automática, o la navegación automática. Dentro de la Visión por Computador,  la detección de objetos es uno de los temas más candentes. El problema parece sencillo: dada una imagen queremos sistemas capaces de encontrar en ella un objeto determinado, como una silla, un libro o un ordenador. Para un humano esta tarea parece algo obvio pero creedme que para una máquina no lo es en absoluto. ¿Dónde reside la dificultad?  Para entender el problema hay que pensar en cómo queda codificada una imagen digital. En general, para una máquina las imágenes son enormes cajas tridimensionales llenas de números. Concretamente, cada píxel (o punto) de la imagen queda representado con tres valores, que codifican su color como una combinación de la cantidad...