KKC_0319 | PMI-CPMAI-Vorbereitung: KI-Projekte managen

PMI-CPMAI-Vorbereitung: KI-Projekte managen vermittelt praxisnah, wie Sie KI-Projekte methodisch planen, bewerten und auf die PMI-CPMAI-Zertifizierung vorbereiten.

Zentrale Anforderungen der PMI-CPMAI-Zertifizierung einzuordnen sowie Business Case, Datenreife und Umsetzbarkeit von KI-Projekten zu bewerten, sthen dabei im Mittelpunkt. Die Inhalte verbinden fachliche Einordnung, konkrete Umsetzung und die Anforderungen an Qualität, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit.

Damit eignet sich das Angebot für Unternehmen, die neue KI-, Daten- oder Automatisierungslösungen nicht nur testen, sondern strukturiert in belastbare Arbeitsabläufe überführen möchten.

• Zentrale Anforderungen der PMI-CPMAI-Zertifizierung einordnen
• Business Case, Datenreife und Umsetzbarkeit von KI-Projekten bewerten
• Risiken durch Datenschutz, Bias, Modellgrenzen und Governance analysieren
• Projektphasen und Entscheidungslogik für KI-Initiativen strukturieren
• Stakeholder, Verantwortlichkeiten und Qualitätskriterien festlegen
• Prüfungsrelevantes Wissen anhand praxisnaher KI-Projektszenarien vertiefen

Das Angebot richtet sich an Projektleiter/innen, Product Owner/innen, Führungskräfte, PMO-Rollen und KI-Verantwortliche, die KI-Projekte professionell steuern und sich auf PMI-CPMAI vorbereiten möchten.

Erfahrung im Projektmanagement oder in der Steuerung digitaler Vorhaben wird empfohlen. Grundverständnis von KI-Konzepten ist hilfreich.

PMI-CPMAI-Vorbereitung und Prüfungsrahmen

• Einordnung von PMI-CPMAI, Zertifizierungsziel, Kernbegriffen und Rollen
• Prüfungsnahe Entscheidungslogik für KI-Projektleiterinnen und KI-Projektleiter
• Abgrenzung von klassischem IT-Projektmanagement, Datenprojekt und KI-Produktentwicklung
• Typische Fallstricke in KI-Initiativen: unklare Nutzenhypothese, unreife Datenbasis und fehlender Betriebsplan

Projektauftrag und Business-Case für KI-Vorhaben

• Problemdefinition, Nutzenhypothese und Entscheidungsbedarf für KI-Vorhaben
• Machbarkeitsbewertung entlang von Geschäftsprozess, Datenlage, Compliance und technischem Lösungsweg
• Business-Case mit Aufwand, Nutzen, Risiken, Annahmen und Abbruchkriterien
• Projektauftrag mit Erfolgskriterien, Rollen, Freigaben und Governance-Entscheidungen

Datenreife, Datenqualität und Risikoanalyse

• Datenquellen, Datenverfügbarkeit, Datenverantwortung und Nutzungsrechte im Projektkontext
• Datenreifegrad als Grundlage für Scope, Budget, Terminplanung und Erwartungsmanagement
• Risikoanalyse für Bias, Datenschutz, Modellgrenzen, Abhängigkeiten und Betriebsstabilität
• Entscheidungspunkte für Go, No-Go, Re-Scoping und kontrollierte Experimente

Stakeholder-Alignment und Entscheidungsstruktur

• Rollenmodell für Fachbereich, IT, Datenteam, Compliance, Einkauf und Betrieb
• Abgleich von Erwartungen, Nutzenbeitrag, Akzeptanzkriterien und Freigaben
• Kommunikationsplan für Unsicherheit, Modellgrenzen, Datenqualität und Veränderungsbedarf
• Umgang mit Konflikten zwischen Experiment, Produktivbetrieb, Budget und Regulierung

KI-Governance-Projekt und Verantwortlichkeiten

• Leitplanken für Daten, Modelle, Freigaben, Dokumentation und Betrieb
• Verantwortlichkeiten für Modellentscheidungen, Risikobewertung, Monitoring und Eskalation
• Kontrollpunkte für ethische, rechtliche und organisatorische Anforderungen
• Governance-Checklisten für Projektstart, Meilensteine, Auditfähigkeit und Betriebsfreigabe

Vorgehensmodell zum Managen von KI-Projekten

• Vorgehen vom Use Case über Datenanalyse, Experiment und Validierung bis zur Umsetzung
• Planung von Prototypen, Modellbewertung, Pilotierung und Skalierung
• Steuerung von Unsicherheit über Hypothesen, Lernschleifen, Entscheidungspunkte und Boards
• Integration agiler, klassischer und datengetriebener Projektarbeit

Nutzenmessung und Übergabe in den Betrieb

• KPIs für Geschäftsnutzen, Modellqualität, Prozessverbesserung, Risiko und Akzeptanz
• Messkonzept vor, während und nach der Produktivsetzung
• Betriebsübergabe mit Monitoring, Support-Modell, Änderungsprozess und Verantwortlichkeiten
• Lessons Learned für Folgeprojekte, Governance-Anpassungen und Portfolio-Entscheidungen

Prüfungsnahe Fallstudien und Checklisten

• Fallstudien zu Business-Case, Datenreife, Risikoanalyse, Stakeholder-Konflikten und Governance
• Checklisten für Projektauftrag, Datenreife, Risikobewertung, Freigaben und Betriebsübergabe
• Prüfungsnahe Fragenlogik mit Begründung der besten Antwortoptionen
• Persönlicher Lernplan für die weitere PMI-CPMAI-Vorbereitung