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.
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
- AI Project Charter Template
- Workflow Design Canvas (акторы, агенты, handoff, человеческие гейты)
- Metrics Pack (baseline / target / как измерять)
- Evaluation & Go-Live Checklist
- 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