Advances of Artificial Intelligence in Organizational Project Management: A Systematic Literature Review

-д хадгалсан:
Номзүйн дэлгэрэнгүй
-д хэвлэсэн:Cuadernos de Gestión vol. 25, no. 2 (2025), p. 53-73
Үндсэн зохиолч: Rodríguez, Lady-Joana
Бусад зохиолчид: Sarache-Ossa, Nicolás, Sarache, William, Ospina-Fonseca, Mauricio
Хэвлэсэн:
Universidad del Pais Vasco Instituto de Economía Aplicada a la Empresa de la UPV/EHU
Нөхцлүүд:
Онлайн хандалт:Citation/Abstract
Full Text
Full Text - PDF
Шошгууд: Шошго нэмэх
Шошго байхгүй, Энэхүү баримтыг шошголох эхний хүн болох!

MARC

LEADER 00000nab a2200000uu 4500
001 3272787461
003 UK-CbPIL
022 |a 1131-6837 
022 |a 1988-2157 
024 7 |a 10.5295/cdg,252329ws  |2 doi 
035 |a 3272787461 
045 2 |b d20250701  |b d20251231 
084 |a 141928  |2 nlm 
100 1 |a Rodríguez, Lady-Joana  |u Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ingeniería y Arquitectura, Departamento de Ingeniería Industrial, Bloque T, Campus La Nubia, Manizales, 170001 - Colombia 
245 1 |a Advances of Artificial Intelligence in Organizational Project Management: A Systematic Literature Review 
260 |b Universidad del Pais Vasco Instituto de Economía Aplicada a la Empresa de la UPV/EHU  |c 2025 
513 |a Journal Article 
520 3 |a Organizational project management (OPM) encompasses three key domains: program management, portfolio management, and project management (PM), in addition to organizational enablers. Research indicates increasing application of artificial intelligence (AI) technologies within OPM. However, an analysis of published literature reviews on the topic reveals significant advancements primarily within the PM domain, with limited progress observed in program management, portfolio management, and organizational enablers. Therefore, this study seeks to identify progress in AI applications across all three domains and organizational enablers within OPM to establish emerging trends and highlight future research opportunities. A systematic literature review was conducted utilizing the SCOPUS and Web of Science databases. After applying a series of filters, 87 publications were selected for analysis. The study identifies AI applications in four types of tasks related to OPM: routine, decision-making, judgment, and problem-solving. Results indicate that while application of АТ technologies remains primarily focused on PM, there are new advancements in program and portfolio management. However, they occur mainly in operational processes; strategic aspects remain largely underdeveloped. Regarding organizational enablers, similar to the previously published review papers, no AI applications are reported. This study identifies organizational challenges and research opportunities in four main areas: data collection, development of algorithms tailored to project requirements, human resource management, and ethical practices. La Dirección Organizacional de Proyectos (OPM) comprende tres dominios fundamentales: la gestión de proyectos (PM), la gestión de programas y la gestión de portafolios, además de los habilitadores organizacionales que facilitan su implementación. La literatura científica muestra un creciente interés en la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial (IA) dentro de este campo. No obstante, al revisar los estudios existentes, se evidencia que los avances más notorios se han dado en el ámbito de la gestión de proyectos, mientras que la gestión de programas, la gestión de portafolios y los habilitadores organizacionales han recibido menos atención investigativa. Este estudio tiene como objetivo identificar el progreso en las aplicaciones de IA en los tres dominios de la OPM y en sus habilitadores, con el fin de reconocer tendencias emergentes y proponer nuevas líneas de investigación. Para ello, se realizó una revisión sistemática de la literatura en las bases de datos SCOPUS y Web of Science. Tras aplicar criterios de selección, se analizaron 87 publicaciones. El estudio clasifica las aplicaciones de TA en cuatro tipos de tareas: rutinarias, toma de decisiones, juicio y resolución de problemas. Los resultados muestran que, aunque el enfoque sigue centrado en PM, comienzan a aparecer desarrollos en programas y portafolios, principalmente en procesos operativos. Los aspectos estratégicos y los habilitadores organizacionales siguen poco explorados. Se identifican oportunidades de investigación en áreas clave como recolección de datos, desarrollo de algoritmos específicos, gestión de recursos humanos y consideraciones éticas. 
653 |a Project management 
653 |a Data collection 
653 |a Literature reviews 
653 |a Algorithms 
653 |a Artificial intelligence 
653 |a Success 
653 |a Ethics 
653 |a Human resource management 
653 |a Human error 
653 |a Systematic review 
653 |a Decision making 
653 |a Portfolio management 
700 1 |a Sarache-Ossa, Nicolás  |u Stockholm University, Department of Computer and System Sciences. NOD-huset, Borgarfjordsgatan 12, 16455 Kista, Stockholm, Sweden - nisa7675@SU.SE - https:// orcid.org/0009-0009-1021-9464 
700 1 |a Sarache, William  |u Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ingeniería y Arquitectura, Departamento de Ingeniería Industrial, Bloque Q Campus La Nubia, Manizales, 170001 – Colombia 
700 1 |a Ospina-Fonseca, Mauricio  |u Proyectiza S.A.S. Calle 62 No. 23-61, Of. 902, 170001 - Colombia, www.proyectiza.com - mospina@proyectiza.com - https://orcid.org/0009-0004-6972-0097 
773 0 |t Cuadernos de Gestión  |g vol. 25, no. 2 (2025), p. 53-73 
786 0 |d ProQuest  |t ABI/INFORM Global 
856 4 1 |3 Citation/Abstract  |u https://www.proquest.com/docview/3272787461/abstract/embedded/ZKJTFFSVAI7CB62C?source=fedsrch 
856 4 0 |3 Full Text  |u https://www.proquest.com/docview/3272787461/fulltext/embedded/ZKJTFFSVAI7CB62C?source=fedsrch 
856 4 0 |3 Full Text - PDF  |u https://www.proquest.com/docview/3272787461/fulltextPDF/embedded/ZKJTFFSVAI7CB62C?source=fedsrch