PMI-CPMAI-Vorbereitung: KI-Projekte managen

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

• Grundkenntnisse im Projektmanagement oder Erfahrung in IT-, Daten- oder Transformationsprojekten
• Grundverständnis für KI-Anwendungsfälle, Datenqualität und organisatorische Entscheidungswege
• Keine Programmierkenntnisse erforderlich

• 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