Nombre del Curso: Gestión de Proyectos con ProjectLibre: Planificación, Seguimiento y Control

Nivel del Curso: Básico - Avanzado

Dirigido a:

• Profesionales de ingeniería, arquitectura, administración, tecnología y operaciones.
• Planificadores, supervisores, PMOs y gerentes de proyectos.
• Estudiantes de carreras técnicas o universitarias vinculadas a proyectos.
• Consultores y emprendedores que gestionan proyectos propios.

Requisitos Previos:

• Conocimientos básicos de gestión de proyectos (PMI / PMBOK recomendado).
• Manejo básico de computadoras y hojas de cálculo.
• Dispositivo con ProjectLibre instalado (Windows, Mac o Linux).

Objetivo General:

Capacitar al participante en el uso de ProjectLibre para la planificación, seguimiento y control de proyectos, integrando herramientas de inteligencia artificial y técnicas de análisis de valor ganado para una gestión más eficiente y predictiva.

Objetivos Específicos:

• Dominar la interfaz y funcionalidades de ProjectLibre.
• Planificar proyectos con tareas, recursos, costos y dependencias.
• Aplicar técnicas de análisis de valor ganado (EVM) para evaluar desempeño.
• Utilizar herramientas de IA para análisis predictivo, optimización y automatización.
• Generar informes ejecutivos y visualizaciones avanzadas.

Contenido Programático Detallado:

Módulo 1: Introducción a ProjectLibre

• Instalación y configuración
• Interfaz y navegación
• Comparación con MS Project

Módulo 2: Planificación de Proyectos

• WBS y tareas
• Duraciones, dependencias y restricciones
• Calendarios y hitos

Módulo 3: Gestión de Recursos y Costos

• Tipos de recursos
• Asignación y nivelación
• Costos fijos y variables

Módulo 4: Seguimiento y Control

• Línea base
• Registro de avance
• Ruta crítica y reprogramación

Módulo 5: Análisis de Valor Ganado (EVM)

• Conceptos clave: PV, EV, AC, CV, SV, CPI, SPI
• Aplicación práctica en ProjectLibre
• Interpretación de indicadores y toma de decisiones

Módulo 6: Inteligencia Artificial en la Gestión de Proyectos

• Introducción a IA aplicada a proyectos
• Herramientas de IA para análisis predictivo (riesgos, tiempos, costos)
• Automatización de tareas repetitivas
• Integración con hojas de cálculo y plataformas colaborativas
• Casos de uso reales y simulaciones

Módulo 7: Informes y Presentación Ejecutiva

• Informes estándar y personalizados
• Exportación de datos
• Visualización de resultados para stakeholders

Metodología de Enseñanza:

• Clases teórico-prácticas con ejercicios aplicados.
• Simulación de proyectos reales con IA y EVM.
• Estudio de casos en sectores como construcción
• Uso de herramientas complementarias (Excel, ChatGPT, etc.).