Управление AI-проектами

Доставляйте ИИ, который работает в проде — а не демо, которые умирают в папке пилота.

Управление AI-проектами — практический тренинг по AI project management для тех, кто должен manage AI projects от проблемы до результата: scope, реальность данных, build / buy / integrate, evaluation, human-in-the-loop и как operationalize AI внутри метода поставки компании (agile, hybrid или waterfall).

Это AI project manager training для реальной AI delivery — включая generative AI projects, AI agents и multi-step agentic workflows, с понятными точками ценности и контроля. Вы ведёте проект и оснащаете PM / delivery lead’ов, которые исполняют под вашим руководством.

Иногда достаточно контекста проекта. Иногда инициативе нужна общая онтология, чтобы агенты, данные и стейкхолдеры опирались на одну модель смысла. Вы решите, какой путь подходит этому проекту — и как этот выбор формирует AI project lifecycle.

Тренер: Евгений Мусиенко, PMP
Длительность: 2 дня
Участники: 8–16
Язык: русский, украинский или английский

Целевая аудитория

  • Project manager’ы и delivery lead’ы, которые manage AI projects или AI-enabled работу
  • Product owner’ы / product manager’ы, выпускающие AI-фичи или процессы
  • Scrum Master’ы и agile-коучи, поддерживающие AI delivery на земле
  • Бизнес-аналитики и domain-эксперты, формулирующие проблему для ИИ
  • Тимлиды в engineering, data, operations или knowledge work
  • Все, кто отвечает за путь AI pilot to production в реальных ограничениях

Ожидается опыт поставки проектов. Глубокий ML-engineering не обязателен.

Знания и навыки

Участники поймут:

  • Почему AI-инициативы чаще проваливаются из‑за управления, а не из‑за модели
  • Как отделить хайп от fit до начала строительства
  • Когда достаточно контекста проекта, а когда нужно строить онтологию
  • AI agents и multi-step agentic workflows — точки ценности и точки контроля
  • Этику, HITL и evaluation как часть responsible AI delivery
  • Как встроить AI-работу в agile, hybrid или waterfall

Участники смогут:

  • Написать outcome-based AI project charter (метрика + baseline + target + дата)
  • Спроектировать core AI workflow (не только личный ИИ у каждой роли)
  • Определить точки HITL, границы данных и stop-правила
  • Спланировать evaluation: качество + бизнес-ценность + AI risk management
  • Задать метрики и ритм keep / pivot / stop на протяжении AI project lifecycle
  • Провести короткий пилотный цикл и отчитаться фактами перед спонсором
  • Передать в эксплуатацию — operationalize AI с владельцем и базовым мониторингом

Основные темы

Модуль 1. Framing AI-проекта

  • Формулировка результата вместо названий инструментов
  • Feasibility: ИИ vs автоматизация vs правка процесса
  • Scope, MVP, non-goals
  • Карта стейкхолдеров и права на решения

Модуль 2. Дизайн workflow (Core AI)

  • Личный ИИ в команде vs общий AI-workflow
  • AI agents и multi-step agentic workflows (например, role-based ревью документации)
  • Точки ценности vs точки контроля (логирование, права, человеческие гейты)
  • Build / buy / integrate
  • Встраивание в agile, hybrid или waterfall-гейты

Модуль 3. Контекст, онтология, данные и риск

  • Когда контекста проекта достаточно для поставки
  • Когда строить доменную онтологию для агентов, знаний и evaluation
  • Data readiness без превращения в data scientist
  • Privacy, IP, разрешённые классы данных
  • Bias, галлюцинации, override rates
  • Регистр AI risk management для проекта

Модуль 4. Инструменты, агенты и управление на проекте

  • Выбор инструментов под контекст этого проекта
  • Управление agentic AI: права, логирование, человеческое утверждение
  • Этические принципы в задачах поставки
  • Definition of Done для AI-выходов

Модуль 5. Поставка, метрики, operationalize AI

  • Циклы обучения (4–8 недель) и разборы по фактам
  • Шаблоны метрик проекта (документация, code assist, agentic workflow)
  • От AI pilot to production с владельцем
  • Воркшоп: one-page план AI project management + пакет метрик

Материалы и результаты

  1. AI Project Charter Template
  2. Workflow Design Canvas (акторы, агенты, handoff, человеческие гейты)
  3. Metrics Pack (baseline / target / как измерять)
  4. Evaluation & Go-Live Checklist
  5. Сертификат о прохождении

Опциональная post-training консультация по живому проекту.

Связанные тренинги

Тренинг Фокус
Generative AI for Leaders & Executives Literacy руководителей и GenAI-инструменты
Управление внедрением ИИ Система enterprise AI adoption
Управление AI-проектами (этот курс) AI project management — одна инициатива до измеримого результата

Запись

PMDoc.ua/Contacts · Тренер Евгений Мусиенко: +380 (67) 980-2577 · nitoiti@gmail.com · LinkedIn