A gestão de projetos tende a ser um ótimo “alvo” para as integrações e automações com IA por dois motivos principais. 

O primeiro deles é que a área é bastante propícia para essa automação, que acontece em camadas e é informada por anos de práticas, processos e literatura extensa. 

Portanto, é possível trabalhar a automação em níveis diferentes, buscando entender quais são as possibilidades que a IA consegue oferecer, quais são seus riscos, e quais são suas oportunidades. Etapa por etapa, um dia de cada vez. 

O segundo motivo é que a área de gestão de projetos não é tão especializada assim no Brasil. 

Segundo o Panorama de gestão da Artia, que entrevistou mais de 1.200 profissionais, 73% deles não tem nenhuma certificação na área. 

Com pouca formação formal, a IA funciona como apoio de método (estrutura, boas práticas, rotinas), tanto para quem a adota por inteiro quanto para quem a usa pontualmente. 

Hoje, nesse texto, vamos nos aprofundar sobre o assunto. Como fazer a gestão de projetos com IA? E como ela acontecia antes, sem as LLMs? 

Panorama geral: a gestão de projetos no Brasil e as oportunidades de automação

Antes de o ChatGPT chegar ao grande público, no fim de 2022, a gestão de projetos já contava com décadas de método acumulado. 

O gráfico de Gantt organizou os cronogramas de forma visual. As técnicas CPM e PERT, criadas nos anos 1950, trouxeram o cálculo do caminho crítico e a estimativa probabilística de prazos. 

O PMI, fundado em 1969, reuniu as boas práticas da área, que mais tarde ganharam forma no PMBOK. Nos anos 2000, o movimento ágil, com Scrum e Kanban, somou ciclos curtos, backlogs e entregas incrementais.

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As ferramentas acompanharam esse caminho: softwares de cronograma, quadros de tarefas e, claro, a planilha, que segue firme na rotina brasileira.

Segundo a pesquisa da Artia que mencionamos na intro, 27,7% dos profissionais ainda usam planilhas para gerenciar projetos, 37,3% cuidam de mais de 20 projetos ao mesmo tempo e 48,7% atuam em empresas sem estrutura de PMO ou VMO.

Isso não é nada fora do normal se considerarmos o percentual de mais de 70% em profissionais sem certificação alguma trabalhando na área. 

Boa parte do dia do gerente de projetos vai para a coordenação e o registro: redigir atas, atualizar cronogramas, montar relatórios de status, cobrar a equipe e consolidar informações de várias fontes. 

Circulam estimativas, sem fontes primárias para confirmar, que cerca de 40% a 60% do tempo dos gerentes de projetos é voltado para tarefas assim, que dispensam julgamento. 

E é justamente nessa área que a IA está avançando. Mais sobre isso logo abaixo: 

Como as empresas passaram a usar IA na gestão de projetos? 

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A IA na gestão de projetos, portanto, começou atuando principalmente nesses aspectos mais repetitivos e sem muitas oportunidades para a aplicação do julgamento do gestor. 

Essas tarefas repetitivas requerem principalmente atenção para evitar erros. E justamente pela característica repetitiva, manter a atenção fica mais difícil, e erros (que custam caros) acabam acontecendo mais. 

Não é de se espantar que essa foi a primeira área em que a IA começou a trazer transformações. Mas para entender onde estamos, precisamos analisar o cenário por completo. 

Acompanhe: 

• Análise preditiva (antes das LLMs): modelos usam dados históricos para prever atrasos, estimar prazos e antecipar riscos, com painéis em tempo real sobre o andamento do projeto. Essa onda exigia histórico estruturado e ficou concentrada nas organizações mais maduras;
  
  
• IA generativa (a partir de 2022): o profissional passou a usar ChatGPT e Gemini para escrever e-mails, gerar planos de ação, resumir reuniões e extrair insights de planilhas, e depois os recursos chegaram às ferramentas de gestão. Segudo a pesquisa da Artia, os usos mais comuns no Brasil são documentos, resumos e relatórios (24,1%), cronogramas e tarefas automáticos (11,78%) e chatbots (11,58%);
  
  
• Agentes (em andamento): a IA executa rotinas por conta própria. O trabalho deixa de ser manual e passa a ser agêntico: o gestor de projetos se torna responsável por pensar nas rotinas e automações, além de aplicá-las e conferir os resultados. 

O próximo tópico, aliás, vai expandir esse assunto. Vamos conversar sobre as ferramentas necessárias, como é a rotina e também trazer um case que ilustra o conceito ao mesmo tempo que traz resultados reais. 

Acompanhe para saber mais: 

A transformação agêntica da gestão de projetos 

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Essa transformação, vale destacar, ainda está em desenvolvimento. As ferramentas que estão disponíveis hoje ainda não estão exatamente lá. 

O que essas IAs agênticas fazem na gestão de projetos é navegar por entre diferentes repositórios, realizar ações (remarcações, envio de e-mails, entre outras), analisar dados, entregar relatórios etc. 

Junto com ela vem a configuração, que pode ser feita a nível individual. Ou seja: cada agente criado pode se especializar em uma área específica. 

Um agente pode analisar prazos e identificar gargalos antes que eles aconteçam. Outro agente opera exclusivamente na análise de backlogs para montar quadros automaticamente. Outro reúne informações de reuniões e faz updates em tempo real.

Para entender essa transformação hoje, o melhor é analisar as ferramentas disponíveis e um caso de uso. 

O que temos disponível hoje: 

• Ferramentas dedicadas para agentes de gestão de projetos: são aquelas contratadas especificamente para realizar esse trabalho, não as instaladas junto com as próprias ferramentas de PM. Essas são muito menos comuns. Podemos destacar a Dust, que se coloca como multiplayer entre humanos e agentes; 

• Ferramentas disponíveis nas próprias plataformas: são as que já estão presentes nas próprias plataformas de gestão de projetos. Essas são bastante comuns, mas sua eficácia ainda não é tão alta. Monday, Asana, Click-up e Atlassian têm seus próprios modelos já disponíveis hoje;

• Ferramentas integradas via API, MCP ou orquestradores: é possível adicionar a IA na gestão de projetos através de integrações construídas manualmente. Por exemplo, ligar o Claude em boards específicos e conversar com ele sobre as tarefas, sobre o rendimento das empresas, etc. 

Para os usos dessas IAs na sua operação, recomendo um aprofundamento maior no que já produzimos sobre o assunto aqui no blog. 

Saiba mais nos links logo abaixo. E depois, vamos analisar alguns cases! 

➡️ Os agentes de IA e o Agentic Search - o que você precisa saber

➡️ IA no marketing: onde realmente usar

➡️ Plataformas de e-commerce com IA: analisamos as três mais populares no Brasil

Case: agentes no Jira que fazem a ronda diária de tarefas na Crestron Electronics

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Na Crestron Electronics, fabricante de soluções de automação e controle, o profissional de projetos Ravitez Dondeti configurou agentes de IA com rotinas parecidas com a dele.

Esses bots estão no Jira, e acordam todos os dias às 8h, revisam as tarefas, sinalizam datas de entrega ausentes e emitem alertas quando as estimativas passam do planejado. 

O relato integra uma pesquisa do The Digital Project Manager com mais de 30 gerentes de projetos sobre o uso de IA no dia a dia. 

O agente assume uma rotina que antes dependia de alguém abrir o quadro, percorrer as tarefas e conferir uma a uma:

• Verificação de dados: identifica tarefas sem data de entrega;
  
  
• Controle de estimativas: compara o previsto com o planejado e levanta alerta quando há desvio;
  
  
• Frequência: repete o ciclo todo dia, no mesmo horário, antes do início do expediente.

O gerente começa o dia com os desvios já listados e dedica sua atenção às decisões: renegociar prazo, realocar pessoas, conversar com o time. A regularidade gera valor por trazer menos estresse para o gestor e mais rotina para a equipe. 

A própria reportagem descreve esse tipo de automação como uma forma de manter as equipes no caminho sem depender de supervisão manual intensa. 

No mesmo texto da Digital Project Manager, Kathleen Walch, do PMI, descreve a IA como uma segunda camada de olhos, capaz de captar sinais antecipados de risco e atrasos de cronograma.

O caso ilustra a terceira onda da adoção de IA na gestão de projetos, a dos agentes. Os alertas partem do próprio agente, e a decisão sobre o que fazer com cada um continua com a pessoa.

Case: Insign reduz pela metade o tempo de planejamento com agentes de IA

A Insign, agência francesa de comunicação e design, gastava horas na criação do plano de cada novo projeto. 

Os gerentes montavam cronogramas do zero, considerando a disponibilidade da equipe, feriados e dependências. 

A agência passou a usar a Dust e criou o “Smart Planner Agent”, que gera cronogramas completos de projeto em minutos, considerando feriados, disponibilidade da equipe e a terminologia da agência.

Os resultados divulgados:

• Planejamento: 50% de economia de tempo na criação de cronogramas;
  
  
• Análise de editais: um segundo agente, o “Tender Expert”, examina documentos de 500 páginas e sinaliza inconsistências, o que reduziu em 30% o tempo de análise;
  
  
• Adoção e produtividade: 42 agentes especializados implantados na organização, com 92% das equipes usando IA diariamente e ganho de 10% de produtividade em todos os tipos de projeto.

Case: de 25 para 98 projetos entregues por ano com análise preditiva

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Um cliente da Epicflow, plataforma de gestão de recursos para ambientes com vários projetos simultâneos, usou análise preditiva e cenários de IA para antecipar gargalos e organizar a carteira de projetos. 

Em três anos, o número de projetos entregues subiu de 25 para 48 no primeiro ano, 76 no segundo e 98 no terceiro, enquanto a equipe de engenheiros caiu de 22 para 17 pessoas. 

O prazo de entrega também encolheu: o lead time passou de 12–18 meses para 3–4 meses. 

Outro cliente da plataforma relata projetos entregues no prazo subindo de 18% para 80%, 21% de aumento na eficiência dos recursos e redução de 50% no lead time. 

A ferramenta identifica gargalos antes que eles aconteçam e recomenda, por exemplo, escalonar a data de início de alguns projetos para manter o fluxo.

Leia mais: Marketing preditivo X marketing reativo — qual dos dois é o seu estilo?

Transforme sua operação com IA hoje 

A transformação com a IA está sendo construída agora, pouco a pouco, por marcas pioneiras e ferramentas que levam a fronteira do conhecimento adiante. 

Como vimos, existem diversas frentes de aplicação com a IA. Saber qual é a melhor para a sua marca é um desafio bastante real. 

Podemos te ajudar com isso. Entre em contato com a Adtail para conversarmos sobre a sua realidade, e onde a IA consegue transformar o marketing ainda hoje. 

Obrigado pela leitura! 

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