Novo livro do conselheiro mundial do PMI Global defende que a inteligência artificial não elimina o gerente de projetos — ela expõe a diferença entre quem decide bem e quem decide mal

Existe um equívoco que circula nas organizações com crescente intensidade: a ideia de que a inteligência artificial vai eliminar a função do gerente de projetos. É um equívoco compreensível — mas empiricamente errado, e perigoso para quem toma decisões de carreira ou de organização baseadas nele.

No dia 6 de julho, publico Gestão de Projetos com Inteligência Artificial: Decisão, valor e execução em organizações orientadas por dados — 356 páginas, 14 capítulos, best seller na Amazon. Este artigo não é uma divulgação do livro. É o argumento central que o livro desenvolve — e que precisa estar em circulação antes que mais organizações tomem decisões erradas sobre seus profissionais de gestão.

O que a IA realmente faz na gestão de projetos

A inteligência artificial é, na sua função mais precisa, uma máquina de previsão. Ela reduz o custo de produzir previsões sobre o que vai acontecer — custo, prazo, risco, probabilidade de sucesso. Isso é o que Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb documentaram em Prediction Machines (2018): quando o custo de previsão cai, o valor do julgamento sobe.

Previsão e julgamento não são a mesma coisa. Previsão é calcular qual fornecedor tem maior probabilidade de atrasar. Julgamento é decidir o que fazer com essa informação — levar ao patrocinador? Renegociar o contrato? Replanejar o escopo? Absorver o risco? Essa decisão requer contexto organizacional, compreensão de stakeholders, avaliação de consequências políticas e financeiras. Requer, em suma, um gerente de projetos.

O que a IA elimina não é o gerente de projetos. Elimina o gerente de projetos que atua apenas como agregador de status reports. Quem passa a semana consolidando planilhas, formatando relatórios e cobrando atualização de cronograma — essa função, sim, está sob pressão real. Quem usa dados para tomar decisões melhores está em posição mais forte do que em qualquer ponto anterior da história da profissão.

Os dados que os alarmistas não citam

O PMI Talent Gap Report projeta crescimento de 33% na demanda por profissionais de gestão de projetos até 2027 — 25 milhões de novas posições globalmente. O Fórum Econômico Mundial, no Future of Jobs 2025, posiciona gestão de projetos entre as dez competências mais valorizadas pelas empresas até 2030. O PMI Pulse of the Profession 2025 documenta que organizações com gestão profissional de projetos entregam 2,5 vezes mais valor do que as que operam de forma ad hoc.

Esses números coexistem com uma realidade que Bent Flyvbjerg quantificou em escala: apenas 0,5% dos grandes projetos entregam prazo, custo e benefícios completos simultaneamente. Há um paradoxo aparente: a profissão cresce em demanda ao mesmo tempo que os resultados coletivos permanecem sistematicamente abaixo do esperado. A resolução do paradoxo é a oportunidade: a maioria das organizações ainda não opera com o padrão de excelência que a profissão permite quando exercida com rigor.

“A IA não eliminou a demanda por gestores de projetos. Ela elevou o padrão do que se espera deles. Quem ainda não percebeu essa distinção vai sentir a diferença no mercado de trabalho nos próximos 24 meses.”

O que muda na prática: cinco competências que a IA amplifica

No livro, trabalho em detalhe o que muda operacionalmente para o gestor de projetos que incorpora IA ao seu trabalho. Cinco competências se tornam exponencialmente mais valiosas quando apoiadas por dados e ferramentas de análise.

Priorização de portfólio baseada em dados. A decisão de quais projetos executar, com quais recursos e em qual sequência é uma das mais consequentes que uma organização toma. Com IA, é possível simular cenários de portfólio com uma precisão que antes exigia semanas de trabalho manual. O gestor que sabe interpretar e questionar esses modelos — não apenas rodá-los — passa a ter influência nas decisões de alocação de capital.

Estimativas probabilísticas, não pontuais. Kahneman documentou a falácia do planejamento: a tendência sistemática de subestimar custo, prazo e risco em projetos futuros. A correção que ele e Flyvbjerg propõem — o “outside view”, usar dados históricos de projetos similares para calibrar estimativas — é exatamente o tipo de análise que ferramentas de IA tornam acessível. O gestor que entrega estimativas com intervalos de confiança, em vez de números únicos, fornece informação mais útil para a tomada de decisão.

Monitoramento de sinais, não de atividades. O padrão tradicional de monitoramento de projetos — % concluído, dias de atraso, orçamento consumido — mede o passado. Sistemas de análise de dados permitem identificar padrões que precedem problemas antes que se manifestem nos indicadores tradicionais. O gestor que sabe o que monitorar e como interpretar esses sinais passa de reativo a preventivo.

Construção de business cases orientados por dados. A aprovação de projetos em organizações maduras exige cada vez mais argumentação baseada em dados — não apenas em narrativa estratégica. O gestor que consegue construir o caso quantitativo para um projeto, com sensibilidade a premissas e análise de cenários, tem acesso a conversas que antes eram exclusivas de analistas financeiros.

Governança adaptativa. Em ambientes que mudam rápido — e todos os ambientes mudam rápido hoje — governança rígida cria projetos que entregam o que foi especificado dois anos atrás, não o que a organização precisa agora. A capacidade de redesenhar critérios de sucesso e mecanismos de revisão sem perder a responsabilidade por resultados é uma competência que a IA não executa por si mesma. Ela requer julgamento humano com dados em mãos.

Por que escrevi este livro agora

No Board do PMI, tenho acesso a dados de organizações em mais de 200 países. O padrão que aparece consistentemente é este: as organizações que estão entregando mais resultado — que estão no quartil superior do que o McKinsey chama de Organizational Health — não são as que têm mais tecnologia. São as que têm profissionais de gestão que sabem usar tecnologia para tomar decisões melhores.

A tecnologia sem o profissional qualificado é um instrumento sem quem o toque. O que falta na maioria das organizações não é acesso a IA — é a formação que permite usá-la bem na gestão de projetos.

É essa lacuna que o livro se propõe a preencher. Cada capítulo conecta conceito a aplicação prática, com atividades que permitem ao leitor levar o que aprendeu para o projeto em que está trabalhando na semana seguinte. Os 14 capítulos cobrem desde os fundamentos do novo paradigma até competências avançadas de governança e liderança adaptativa.

O diálogo com autores como Kahneman, Agrawal, Annie Duke, Nicole Forsgren e Ethan Mollick não é ornamental. Cada um deles desenvolveu uma peça do problema que os gestores de projetos enfrentam hoje — e que a combinação de rigor metodológico com inteligência artificial tem condição de resolver.

O que está em jogo para quem decide hoje

A gestão de projetos está no centro de duas tensões simultâneas. De um lado, a pressão da IA sobre funções que podem ser automatizadas. De outro, a expansão da demanda por profissionais que saibam usar IA para fazer o que a IA sozinha não faz: decidir, julgar, negociar, liderar.

Organizações que tratarem IA como substituto para profissionais de gestão vão descobrir que eliminaram exatamente a função que converte dados em decisões. Organizações que investirem na formação de gestores de projetos que sabem trabalhar com IA vão ter uma vantagem operacional que se traduz diretamente em resultado.

A distinção entre os dois caminhos não é técnica. É de compreensão do que gestão de projetos é — e do que ela se torna quando exercida com o rigor e as ferramentas que o momento exige.