Yadira Jazmín Pérez Castillo, Sandra Dinora Orantes Jiménez, Patricio Orlando Letelier Torres
Desde el surgimiento de los métodos ágiles, se ha vuelto importante mantener su gestión y monitoreo para tener éxito en el proceso de transformación de un enfoque tradicional a uno ágil. Varios autores han utilizado modelos de aprendizaje automático para apoyar procesos de predicción o estimación en el marco de gestión de proyectos. Sin embargo, existen desafíos actuales y áreas de oportunidad en relación con la gestión de proyectos ágiles en combinación con el aprendizaje automático. Por lo tanto, en este documento, hemos realizado una revisión sistemática de la literatura para comprender el estado actual del aprendizaje automático aplicado a la gestión de proyectos ágiles, con el fin de identificar qué técnicas son actualmente las más utilizadas y así detectar nuevas áreas de oportunidad.
Since the rise of agile methods, it has become important to maintain their management and monitoring to succeed in the transformation process from a traditional approach to an agile one. Several authors have used Machine Learnig models to support prediction or estimation processes in the project management framework. However, there are current challenges and areas of opportunity in relation to Agile Project Management in combination with Machine Learning. Therefore, in this paper, we have conducted a Systematic Review of the Literature to understand the current state of Machine Learning applied to Agile Project Management, in order to identify which techniques are currently the most used and thus detect new areas of opportunity.
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