La gestión de proyectos de software ágil (ASPM) sirve a las industrias modernas para llevar a cabo el desarrollo iterativo de bases de código complicadas. El proceso de toma de decisiones en entornos ágiles depende regularmente de opiniones individuales, lo que crea resultados ineficaces para la gestión de riesgos y la distribución de recursos. La inteligencia artificial (IA) es un enfoque prometedor para abordar estos desafíos al ofrecer decisiones basadas en datos para la gestión de proyectos. Esta investigación presenta un sistema de soporte de decisiones basado en IA para mejorar la reducción de riesgos y la distribución de recursos en ASPM. El sistema combina marcos de optimización y análisis predictivo para mejorar la eficiencia de las decisiones operativas. La solución de aprendizaje automático ancla la evaluación de datos utilizando modelos de IA que predicen simultáneamente riesgos y fortalecen el poder de decisión para la programación de recursos. Este análisis se basó en registros de proyectos y datos operativos recientes para realizar procedimientos de validación y entrenamiento de modelos. Las pruebas determinaron cómo se desempeñó el marco en comparación con los sistemas contemporáneos de gestión de proyectos ágiles al medir la velocidad de finalización de los sprints, las prácticas de gestión de recursos y la precisión de la predicción de riesgos. El marco demostró un mejor rendimiento al predecir riesgos y maximizar simultáneamente los recursos utilizados durante los proyectos. El marco propuesto superó las aplicaciones ágiles tradicionales, logrando un 94% de precisión en la identificación de riesgos y mejorando la gestión de la carga de trabajo en un 25%, lo que llevó a una mejora del 18% en las tasas de finalización de sprints y en la eficiencia general del proyecto. Estos hallazgos confirman que los sistemas de soporte de decisiones (DSS) impulsados por IA son cruciales para mejorar la gestión de proyectos ágiles al permitir la mitigación proactiva de riesgos y la optimización de la asignación de recursos. Al integrar la toma de decisiones impulsada por IA, el marco empodera a las organizaciones para mejorar los resultados de los proyectos, optimizar la gestión de recursos y facilitar la adopción de metodologías impulsadas por IA dentro de los sistemas ágiles.