Neste episódio, Ricardo explica a importância dos marcos, das linhas de base e dos pontos de controle na gestão de projetos, usando o dia 31 de dezembro como exemplo de um marco poderoso, tanto pessoal quanto organizacional. Assim como as pessoas reavaliam decisões e planejam o futuro no fim do ano, projetos e empresas utilizam marcos para revisar orçamentos, metas e resultados. Embora o calendário seja uma convenção humana, os marcos são essenciais porque permitem comparação e controle. Sem uma linha de base clara, não é possível saber se há progresso real. Projetos sem marcos vivem de percepção; com marcos, vivem de fatos. Marcos não são burocracia, mas momentos de reflexão, decisão e ajuste, fundamentais para evitar desvios graduais e silenciosos nos projetos.

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Neste episódio, Ricardo conclui a discussão sobre o Guia PMBOK 8ª Edição, destacando o papel da inteligência artificial (IA) na gestão de projetos. O PMI incluiu a IA no Apêndice X3, apresentando três estratégias de adoção: automação (tornando as tarefas mais rápidas), assistência (IA como parceira, auxiliando no planejamento e na alocação de recursos) e aumento (expansão das capacidades e da tomada de decisão dos gestores). O apêndice fornece casos de uso práticos para governança, riscos, recursos, planejamento e outras áreas. Ricardo enfatiza que a IA evolui rapidamente, portanto, alguns exemplos podem se tornar obsoletos em breve, mas os gestores de projeto precisam compreender e aproveitar a IA para se manterem competitivos. Pesquisas recentes mostram que as organizações já estão economizando quantias significativas com o uso da IA. Ele incentiva os leitores a estudarem o apêndice com atenção e a se manterem adaptáveis.

Neste episódio, Ricardo explica que, na 8ª edição do PMBOK®, não é necessário memorizar todos os 40 processos. Muitos deles são bastante semelhantes, especialmente na fase de planejamento, que sozinha contém 19 processos. Ele demonstra que processos como Planejamento do Escopo, Planejamento do Cronograma, Planejamento Financeiro e Planejamento de Riscos seguem a mesma lógica: definem as “regras do jogo” para cada domínio de desempenho. Se você entende um, entende os outros. Ricardo aconselha os candidatos às certificações CAPM ou PMP a se concentrarem em compreender a lógica e o fluxo dos processos, em vez de memorizá-los, o que é menos eficaz para a gestão de projetos no mundo real.

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Neste episódio, Ricardo discute uma mudança fundamental na 8ª edição do Guia PMBOK®: a relação entre as partes interessadas e a comunicação. Nas edições anteriores, a comunicação era uma área de conhecimento separada, mas agora é considerada parte da gestão das partes interessadas. Essa mudança é significativa porque a comunicação só existe quando há partes interessadas com necessidades diferentes. Se um projeto não tivesse partes interessadas além de você, a comunicação seria desnecessária. Portanto, a comunicação é uma ferramenta para apoiar o engajamento das partes interessadas. Na nova estrutura do PMBOK®, as partes interessadas permanecem um domínio de desempenho que inclui atividades de planejamento, execução e controle. Ricardo incentiva os membros do PMI a baixarem o PDF do Guia PMBOK® e explorarem essas atualizações para melhorar o valor e a entrega do projeto.

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Neste episódio, Ricardo fala sobre a nova edição do PMBOK 8, que traz mudanças importantes e mais alinhadas ao trabalho real dos gerentes de projetos. Baseada em quase 48 mil dados e duas rodadas de feedback global, ela se tornou mais prática, clara e orientada a valor. Os antigos 12 princípios foram condensados em seis mais focados, mantendo o bom comportamento em projetos. Os tradicionais cinco grupos de processos retornam e passam a valer para projetos preditivos, ágeis e híbridos. As antigas áreas de conhecimento evoluíram para sete domínios de desempenho: governança, escopo, cronograma, finanças, stakeholders, recursos e riscos. A edição também traz 40 processos atualizados com ITTOs integrados e reforça o tailoring com exemplos práticos, tornando o guia mais aplicável e equilibrado.

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Neste episódio, Ricardo discute o papel da sorte e da probabilidade na gestão de projetos. Ele explica que, embora a sorte possa influenciar os resultados, ela favorece aqueles que estão preparados. A probabilidade, segundo ele, não é uma previsão, mas uma ferramenta de tomada de decisão que ajuda a gerenciar a incerteza. Gerentes de projeto eficazes transformam a aleatoriedade em resultados por meio da preparação: identificando riscos, criando planos de contingência, definindo gatilhos e construindo reservas. Ricardo também alerta para o viés da retrospectiva, que nos faz subestimar a sorte após o sucesso. Ele recomenda modelar a incerteza com cenários, usar simulações para decisões de alto risco, proteger o caminho crítico com reservas e incorporar flexibilidade aos projetos. A verdadeira gestão, conclui ele, não se trata de eliminar a sorte, mas de moldar como ela afeta os resultados — transformando a incerteza em escolhas e oportunidades mais inteligentes.

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Neste episódio, Ricardo explica por que os executivos precisam entender a lógica da gestão de projetos para tomar decisões estratégicas embasadas. Projetos impulsionam mudanças organizacionais, como transformação digital, novos produtos, entrada em novos mercados e fusões. Sem entender como os projetos agregam valor e gerenciam riscos, os líderes podem não conseguir conectar a estratégia à execução. Muitos se concentram apenas no "funcionamento normal", mas o futuro depende de "negócios como mudança". Ao compreender a dinâmica dos projetos, os executivos fazem perguntas melhores, apoiam as equipes de forma eficaz e constroem uma cultura orientada a resultados. Esse conhecimento os ajuda a acompanhar o ritmo da organização, priorizar com eficiência e enxergar as falhas como oportunidades de aprendizado. A verdadeira liderança exige aprender a pensar como um projeto, não como ferramentas, mas como governança, pensamento crítico e criação de valor.

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Neste episódio, Ricardo fala sobre os loops de atividades, que ocorrem quando tarefas se tornam predecessoras e sucessoras entre si, gerando ciclos que dificultam o cálculo dos cronogramas. Embora os cronogramas sejam pensados para fluxos lineares, projetos de engenharia e inovação costumam ser iterativos, com revisões e feedbacks constantes. O loop não é um erro, mas precisa ser representado corretamente. Ricardo sugere algumas formas de evitar esse problema, como criar versões sucessivas (elaboração 1, 2, final), usar marcos intermediários ou relações início-início com atraso. Quando a interdependência é inevitável, ele recomenda o uso da Design Structure Matrix (DSM), que mapeia relações circulares e ajuda a planejar blocos de atividades iterativas. O importante é escolher o modelo que melhor represente a realidade do projeto.

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Neste episódio, Ricardo explica que um projeto não dá errado, mas revela a verdade sobre a organização. Projetos funcionam como espelhos: refletem a cultura da empresa, mostrando falhas escondidas, como falta de alinhamento, comunicação e propósito. Quando há pressão por prazos e orçamentos, a realidade aparece e a cultura verdadeira se expõe — se é de confiança ou de medo. Projetos em crise revelam maturidade organizacional e ensinam, ainda que com dor, quem tem coragem de enfrentar problemas e quem se esconde. O fracasso real está em não aprender com essas lições e repetir os mesmos erros. Ricardo destaca que compreender por que os projetos falham é essencial para recuperar e fortalecer tanto os projetos quanto as organizações.

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Neste episódio, Ricardo discute o AI washing, uma tendência crescente em que organizações alegam falsamente usar inteligência artificial. Semelhante ao greenwashing, o AI washing ocorre quando as empresas exageram suas capacidades de IA para atrair investidores ou parecer inovadoras. Na realidade, muitos dos chamados sistemas de IA são apenas ferramentas básicas de automação ou baseadas em regras. Essa prática cria sérios riscos, incluindo perda de credibilidade, questões legais e fracasso de projetos. Vargas destaca os sinais de alerta: narrativas chamativas em detrimento da ciência, promessas irrealistas, falta de verdadeiros especialistas em IA, negligência com a qualidade dos dados e governança deficiente. Ele explica que projetos reais de IA exigem transparência, dados sólidos, ética e humildade — lembrando os gerentes de projeto de evitar promessas exageradas e focar em valor genuíno, baseado em dados, em vez de exageros.

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