Управління AI-проєктами
Доставляйте ШІ, який працює в проді — а не демо, що помирає в теці пілота.
Управління AI-проєктами — практичний тренінг з AI project management для тих, хто має manage AI projects від проблеми до результату: scope, реальність даних, build / buy / integrate, evaluation, human-in-the-loop і як operationalize AI всередині методу поставки компанії (agile, hybrid або waterfall).
Це AI project manager training для реальної AI delivery — включно з generative AI projects, AI agents і multi-step agentic workflows, із зрозумілими точками цінності та контролю. Ви ведете проєкт і оснащуєте PM / delivery lead’ів, які виконують під вашим керівництвом.
Іноді достатньо контексту проєкту. Іноді ініціативі потрібна спільна онтологія, щоб агенти, дані й стейкхолдери спиралися на одну модель сенсу. Ви вирішите, який шлях підходить цьому проєкту — і як цей вибір формує AI project lifecycle.
Цільова аудиторія
- Project manager’и та delivery lead’и, які manage AI projects або AI-enabled роботу
- Product owner’и / product manager’и, які випускають AI-фічі або процеси
- Scrum Master’и та agile-коучі, які підтримують AI delivery на землі
- Бізнес-аналітики та domain-експерти, які формулюють проблему для ШІ
- Тімліди в engineering, data, operations або knowledge work
- Усі, хто відповідає за шлях AI pilot to production у реальних обмеженнях
Очікується досвід поставки проєктів. Глибокий ML-engineering не обов’язковий.
Знання та навички
Учасники зрозуміють:
- Чому AI-ініціативи частіше провалюються через управління, а не через модель
- Як відокремити хайп від fit до початку будівництва
- Коли достатньо контексту проєкту, а коли треба будувати онтологію
- AI agents і multi-step agentic workflows — точки цінності та точки контролю
- Етику, HITL і evaluation як частину responsible AI delivery
- Як вбудувати AI-роботу в agile, hybrid або waterfall
Учасники зможуть:
- Написати outcome-based AI project charter (метрика + baseline + target + дата)
- Спроєктувати core AI workflow (не лише особистий ШІ в кожної ролі)
- Визначити точки HITL, межі даних і stop-правила
- Запланувати evaluation: якість + бізнес-цінність + AI risk management
- Задати метрики та ритм keep / pivot / stop протягом AI project lifecycle
- Провести короткий пілотний цикл і відзвітувати фактами перед спонсором
- Передати в експлуатацію — operationalize AI з власником і базовим моніторингом
Основні теми
Модуль 1. Framing AI-проєкту
- Формулювання результату замість назв інструментів
- Feasibility: ШІ vs автоматизація vs правка процесу
- Scope, MVP, non-goals
- Карта стейкхолдерів і права на рішення
Модуль 2. Дизайн workflow (Core AI)
- Особистий ШІ в команді vs спільний AI-workflow
- AI agents і multi-step agentic workflows (наприклад, role-based рев’ю документації)
- Точки цінності vs точки контролю (логування, права, людські гейти)
- Build / buy / integrate
- Вбудовування в agile, hybrid або waterfall-гейти
Модуль 3. Контекст, онтологія, дані та ризик
- Коли контексту проєкту достатньо для поставки
- Коли будувати доменну онтологію для агентів, знань і evaluation
- Data readiness без перетворення на data scientist
- Privacy, IP, дозволені класи даних
- Bias, галюцинації, override rates
- Реєстр AI risk management для проєкту
Модуль 4. Інструменти, агенти та управління на проєкті
- Вибір інструментів під контекст цього проєкту
- Управління agentic AI: права, логування, людське затвердження
- Етичні принципи в задачах поставки
- Definition of Done для AI-виходів
Модуль 5. Поставка, метрики, operationalize AI
- Цикли навчання (4–8 тижнів) і розбори за фактами
- Шаблони метрик проєкту (документація, code assist, agentic workflow)
- Від AI pilot to production з власником
- Воркшоп: one-page план AI project management + пакет метрик
Матеріали та результати
- AI Project Charter Template
- Workflow Design Canvas (актори, агенти, handoff, людські гейти)
- Metrics Pack (baseline / target / як вимірювати)
- Evaluation & Go-Live Checklist
- Сертифікат про проходження
Опційна post-training консультація щодо живого проєкту.
Пов’язані тренінги
| Тренінг | Фокус |
|---|---|
| Generative AI for Leaders & Executives | Literacy керівників і GenAI-інструменти |
| Впровадження ШІ | Система enterprise AI adoption |
| Управління AI-проєктами (цей курс) | AI project management — одна ініціатива до вимірюваного результату |
Запис
PMDoc.ua/Contacts · Тренер Євген Мусієнко: +380 (67) 980-2577 · nitoiti@gmail.com · LinkedIn