Viele KI-Vorhaben scheitern nicht an Algorithmen, sondern an zu frühen Lösungsannahmen, ungeprüfter Datenlage, fehlender Zuständigkeit und unklaren Betriebsmodellen. Genau dort setzt diese PMI-CPMAI Vorbereitung an. Das Training betrachtet KI-Projektmanagement als eigene Disziplin zwischen Business, Daten, Technologie, Compliance und Betrieb. Du lernst, KI-Vorhaben vom Nutzen her zu strukturieren: Welche Entscheidung soll verbessert werden, welcher Prozess verändert sich, welche Daten stützen das Vorhaben und wie wird der Erfolg gemessen? Anschließend werden Risiken eingeordnet, die in klassischen IT-Projekten oft weniger sichtbar sind, etwa Modell-Drift, Bias, Datenzugriff, Erklärbarkeit, Akzeptanz und Kontrollpflichten. Ein wesentlicher Bestandteil ist das Stakeholder-Alignment. Die Fallstudien zeigen, wie Fachbereiche, Data-Teams, IT, Datenschutz, Compliance und Betrieb an verbindliche Entscheidungen herangeführt werden. Das Thema KI Governance Projekt wird nicht als Zusatzdokument behandelt, sondern als durchgehende Projektarchitektur mit Rollen, Freigaben, Monitoring und Übergabekriterien. Prüfungsnahe Fragen und Antwortlogiken helfen, die Denkweise der PMI-CPMAI Vorbereitung zu verankern. Gleichzeitig entstehen Checklisten, die KI-Projektleiterinnen und Projektleiter direkt für Projektstart, Risiko-Reviews, Nutzenmessung und Betriebsübergabe nutzen. So bleibt das Training zertifizierungsnah und zugleich konsequent praxisorientiert.
PMI-CPMAI-Vorbereitung: KI-Projekte managen
Bereite dich prüfungsnah auf PMI-CPMAI vor und steuere KI-Vorhaben von der Datenreife bis zur Betriebsübergabe
Kursdetails ansehenab 2.140,00 € zzgl. 19 % MwSt.
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Kursdetails
Das lernst Du
- Du strukturierst einen praxistauglichen Workflow für PMI-CPMAI-Vorbereitung.
- Du bearbeitest Aufgaben zu PMI-CPMAI-Zertifizierungsziel und Rollen zielgerichtet und methodisch.
- Du kombinierst die im Kurs behandelten Werkzeuge und Methoden zu zusammenhängenden Arbeitsschritten.
- Du prüfst Arbeitsergebnisse zu Problemdefinition und Nutzenhypothese und erkennst typische Fehlerquellen frühzeitig.
- Du bereitest Arbeitsergebnisse nachvollziehbar und adressatengerecht für die weitere Nutzung auf.
- Du überträgst die erarbeiteten Methoden auf eigene Projekte und wiederkehrende Aufgaben.
Überblick
Kursinhalte
PMI-CPMAI-Vorbereitung und Prüfungsrahmen
- PMI-CPMAI-Zertifizierungsziel und Rollen
- Prüfungsnahe CPMAI-Entscheidungslogik
- Abgrenzung zu klassischen IT-Projekten
- Typische Fallstricke in KI-Initiativen
Business-Needs und Projektauftrag
- Problemdefinition und Nutzenhypothese
- Machbarkeit entlang Geschäftsprozess und Datenlage
- Business-Case mit Annahmen und Risiken
- Projektauftrag mit Erfolgskriterien
Datenbedarf, Datenreife und Vorbereitung
- Datenquellen und Datenverfügbarkeit
- Datenverantwortung und Nutzungsrechte
- Datenqualität und Compliance-Anforderungen
- Datenreifegrad für Scope-Entscheidungen
Risikoanalyse und Stakeholder-Alignment
- Bias, Datenschutz und Modellgrenzen
- Abhängigkeiten und Betriebsstabilität
- Rollenmodell für Fachbereich und IT
- Entscheidungsvorlagen für Go und No-Go
Iterative Entwicklung und Validierung
- Use Case, Experiment und Validierung
- Prototypen, Pilotierung und Skalierung
- Modellbewertung und Testkriterien
- Lernschleifen und Entscheidungspunkte
KI-Governance und Verantwortlichkeiten
- Leitplanken für Daten und Modelle
- Freigaben, Dokumentation und Auditfähigkeit
- Monitoring, Eskalation und Änderungsprozess
- Ethik, Recht und Organisation
Nutzenmessung und Operationalisierung
- KPIs für Geschäftsnutzen und Modellqualität
- Messkonzept vor und nach Produktivsetzung
- Betriebsübergabe mit Support-Modell
- Lessons Learned für Folgeprojekte
Prüfungsnahe Fallstudien und Checklisten
- Szenariobasierte Prüfungsfragen
- Begründung typischer Antwortlogiken
- Checklisten für KI-Projektentscheidungen
- Lernplan für die Prüfungsvorbereitung
Zielgruppe & Voraussetzungen
Für wen der Kurs geeignet ist
- Projektleiterinnen und Projektleiter in IT- und Datenprojekten
- Programm- und Portfoliomanager mit KI-Initiativen
- Product-Owner und Business-Analysten an Data-Team-Schnittstellen
- PMO-, Compliance- und Governance-Verantwortliche für KI-Vorhaben
- Führungskräfte mit Verantwortung für KI-Projektentscheidungen
Deine Vorteile
Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.
FAQ
Was lerne ich in der Schulung „PMI-CPMAI-Vorbereitung: KI-Projekte managen“?
Du lernst, zentrale Methoden im Themenfeld PMI-CPMAI-Vorbereitung: KI-Projekte managen praxisnah anzuwenden, Arbeitsschritte klar zu strukturieren und Ergebnisse für berufliche Aufgaben nachvollziehbar aufzubereiten. Zu den Schwerpunkten gehören PMI-CPMAI-Vorbereitung und Prüfungsrahmen, Business-Needs und Projektauftrag, Datenbedarf, Datenreife und Vorbereitung, Risikoanalyse und Stakeholder-Alignment, Iterative Entwicklung und Validierung, KI-Governance und Verantwortlichkeiten, Nutzenmessung und Operationalisierung und Prüfungsnahe Fallstudien und Checklisten.
Für wen ist die Schulung geeignet?
Die Schulung richtet sich an Projektleiterinnen und Projektleiter in IT- und Datenprojekten, Programm- und Portfoliomanager mit KI-Initiativen, Product-Owner und Business-Analysten an Data-Team-Schnittstellen, PMO-, Compliance- und Governance-Verantwortliche für KI-Vorhaben und Führungskräfte mit Verantwortung für KI-Projektentscheidungen.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?
Grundkenntnisse im Projektmanagement oder Erfahrung in IT-, Daten- oder Transformationsprojekten Grundverständnis für KI-Anwendungsfälle, Datenqualität und organisatorische Entscheidungswege Keine Programmierkenntnisse erforderlich
Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?
Zu den Schwerpunkten gehören PMI-CPMAI-Vorbereitung und Prüfungsrahmen, Business-Needs und Projektauftrag, Datenbedarf, Datenreife und Vorbereitung, Risikoanalyse und Stakeholder-Alignment, Iterative Entwicklung und Validierung, KI-Governance und Verantwortlichkeiten, Nutzenmessung und Operationalisierung und Prüfungsnahe Fallstudien und Checklisten.
Wie praxisnah ist die Schulung?
Die Schulung greift praxisnah insbesondere die Bereiche KI-Governance und Verantwortlichkeiten, Nutzenmessung und Operationalisierung und Prüfungsnahe Fallstudien und Checklisten auf. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben und Projekte übertragen.
Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?
Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Du setzt die zentralen Methoden des Kurses in einem strukturierten Praxisworkflow ein; Du planst Arbeitsschritte nachvollziehbar und wählst geeignete Verfahren für die jeweilige Aufgabe aus; Du erkennst typische Qualitäts- und Fehlerquellen und kannst Ergebnisse systematisch prüfen; Du bereitest Resultate so auf, dass sie im Team verständlich weiterverwendet werden können; Du überträgst die erarbeiteten Vorgehensweisen auf eigene berufliche Projekte.
Wird im Seminar auch das Thema „Iterative Entwicklung und Validierung“ behandelt?
Ja. „Iterative Entwicklung und Validierung“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Use Case, Experiment und Validierung, Prototypen, Pilotierung und Skalierung, Modellbewertung und Testkriterien und Lernschleifen und Entscheidungspunkte.
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- Zertifikat und Unterlagen inklusive
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