AI Project Management: gestire progetti tecnologici ad alto impatto strategico

Avanzato8 oreLive
Corso avanzato sulla gestione progetti AI usando GQM A: casi reali, esercitazioni pratiche e strumenti.
Copertina del corso

Descrizione

Nei progetti di Intelligenza Artificiale la fase di impostazione è decisiva: scelte errate su obiettivi, metriche, rischio e governance generano costi, ritardi e soluzioni poco sostenibili. Questo corso avanzato guida chi gestisce progettualità AI a definire direzione, valore e criteri di successo sin dall’inizio, adottando la metodologia GQM A (Goal–Question–Metric for AI) per connettere obiettivi di business, domande chiave e KPI misurabili. Attraverso un mix di casi reali, esercitazioni e strumenti pronti all’uso, le persone apprendono come orchestrare business, technology e data, gestire incertezza e rischi e avviare iniziative governabili, etiche e scalabili.

Programma

Corso avanzato per entrare nel merito dell’avvio dei progetti AI: si chiariscono le differenze con l’IT tradizionale, si inquadra il ruolo del PM come punto di raccordo tra business, tecnologia e dati e si lavora sulla metodologia GQM A per trasformare obiettivi in domande e metriche pertinenti. Seguono esercitazioni guidate su un caso realistico, dalla definizione del value case fino al piano di misurazione e al risk register essenziale. La giornata (o le due mezze giornate) si chiude con la stesura di un action plan personale per applicare subito quanto appreso nel proprio contesto.

  • Introduzione e posizionamento dei progetti AI
  • Peculiarità dei progetti AI: dati, modelli, sperimentazione, adozione.
  • Ruoli e responsabilità: orchestrare business–tech–data, decision log, stakeholder critici.

  • Dallo scopo al valore: outcome, ipotesi, vincoli.
  • Costruzione del framework GQM A: obiettivi, domande decisionali, metriche/KPI (tecniche, operative, d’impatto).
  • Esercitazione: canvas GQM A su caso aziendale.

  • Modello di governance: responsabilità, check point, readiness dati, model risk.
  • Risk management per l’AI: rischi tecnici/etici/operativi, soglie go/kill, piani di mitigazione.

  • Piano di misurazione e reporting: baseline, target, frequenza, ownership.
  • Action plan individuale: primi 30–60 giorni, quick wins, metriche di adozione.

Domande frequenti

Certificato di completamento corso

Completare il corso permette di ottenere il certificato: tutti i nostri corsi ne prevedono uno!
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