AI w zarządzaniu projektami, programami i portfelami

• Kierownicy Projektów prowadzący projekty w cyklu tradycyjnym, zwinnym lub hybrydowym
• Kierownicy Programów koordynujący zależności i korzyści wielu powiązanych projektów
• Specjaliści i menedżerowie PMO odpowiedzialni za standardy, raportowanie i przeglądy portfela
• Product Ownerzy i liderzy zespołów pracujący na backlogu i produktach cyklu zwinnego
• Osoby zarządzające portfelem, w tym inicjatyw, i alokacją zasobów w organizacji
• Osoby odpowiedzialne za wdrożenie AI w procesach zarządczych organizacji

• Zbudujesz skuteczne prompty według powtarzalnej struktury (rola, kontekst, zadanie, format, kryteria jakości) oraz bibliotekę promptów dla powtarzalnych produktów zarządczych
• Przygotujesz z AI produkty cyklu tradycyjnego – uzasadnienie biznesowe, kartę projektu, WBS z harmonogramem, plan komunikacji, raport statusowy i wniosek o zmianę
• Opracujesz z AI produkty cyklu zwinnego – backlog z historyjkami użytkownika i kryteriami akceptacji zgodne z DoR, plan sprintu, syntezę retrospektywy i release notes
• Przyspieszysz pracę na poziomie programu i portfela – od mapy zależności i rejestru korzyści po priorytetyzację inicjatyw i scenariusze alokacji zasobów
• Zaprojektujesz zadanie dla agenta AI z punktami kontrolnymi człowieka i rozróżnisz poziomy autonomii AI w środowisku PMO
• Zweryfikujesz jakość produktów zarządczych tworzonych z AI zgodnie z zasadą „AI proponuje, człowiek zatwierdza” – HITL (Human in The Loop)
• Ograniczysz ryzyka pracy z AI – halucynacje, poufność danych projektowych i własność intelektualną
• Wdrożysz AI we własnej praktyce zarządczej według indywidualnego planu na pierwsze 30 dni

Moduł 1. AI w warsztacie pracy kierownika projektu, programu i portfela

• Mapa zastosowań AI na produktach zarządczych – od uzasadnienia biznesowego po raport końcowy
• Zasada „AI proponuje, człowiek zatwierdza” – odpowiedzialność za produkt zarządczy pozostaje po stronie kierownika
• Ograniczenia i ryzyka: halucynacje, poufność danych projektowych, własność intelektualna, zasady organizacji
• Ćwiczenie praktyczne: mapa produktów zarządczych uczestników i potencjału wsparcia ich przez AI (ChatGPT oraz Jira / Confluence Rovo)

Moduł 2. Skuteczne promptowanie na produktach zarządczych

• Struktura promptu: rola, kontekst, zadanie, format produktu, kryteria jakości
• Praca iteracyjna: krytyka wyniku, warianty, doprecyzowanie na przykładzie rejestru ryzyka i raportu statusowego
• Budowa biblioteki promptów wielokrotnego użytku dla powtarzalnych produktów zarządczych
• Ćwiczenie praktyczne: od słabego do skutecznego promptu na produktach z własnych projektów uczestników (ChatGPT oraz Jira / Confluence Rovo)

Moduł 3. AI w cyklu tradycyjnym – od uzasadnienia biznesowego po raport końcowy

• Uzasadnienie biznesowe i karta projektu: cele, zakres, kryteria sukcesu, założenia i wyłączenia z AI jako recenzentem
• Struktura podziału pracy (WBS), szkic harmonogramu i wsparcie szacowania pracochłonności
• Rejestr interesariuszy i plan komunikacji dopasowany do odbiorców
• Raport statusowy, analiza odchyleń od planu bazowego i wniosek o zmianę
• Ćwiczenie praktyczne: komplet produktów inicjujących i raport statusowy dla studium przypadku (ChatGPT oraz Jira / Confluence Rovo)

Moduł 4. AI w cyklu zwinnym – od backlogu po retrospektywę

• Backlog produktu: historyjki użytkownika z kryteriami akceptacji, doszczegółowienie i porządkowanie z AI
• Planowanie sprintu i wydania: cel sprintu, prognoza pojemności zespołu, notatki z planowania
• Przegląd i retrospektywa: synteza wniosków, akcje doskonalące, komunikat o wydaniu (release notes)
• Podejście hybrydowe: łączenie produktów obu cykli w jednym projekcie
• Ćwiczenie praktyczne: budowa i doszczegółowienie backlogu oraz synteza retrospektywy dla studium przypadku (ChatGPT oraz Jira / Confluence Rovo)

Moduł 5. AI na poziomie programu i portfela

• Program: mapa zależności międzyprojektowych, rejestr korzyści, roadmapa programu i zagregowany raport dla komitetu sterującego
• Portfel: priorytetyzacja inicjatyw według kryteriów wartości i ryzyka, scenariusze alokacji zasobów, przegląd portfela
• Od asystenta do agenta: poziomy autonomii AI, granice działania i punkty kontrolne człowieka w środowisku PMO
• Ćwiczenie praktyczne: priorytetyzacja portfela inicjatyw oraz projekt zadania dla agenta AI z punktami kontrolnymi przypadku (ChatGPT oraz Jira / Confluence Rovo)

Moduł 6. Zasady zespołowe i wdrożenie we własnej praktyce

• Ryzyka wykorzystania AI w pracy zarządczej i zasady bezpiecznego użycia w zespole projektowym
• Kryteria jakości produktu zarządczego tworzonego z AI – co i jak weryfikować przed przekazaniem dalej
• Ćwiczenie praktyczne: indywidualny plan wdrożenia AI na pierwsze 30 dni – produkty, narzędzia, pierwszy tydzień przypadku (ChatGPT oraz Jira / Confluence Rovo)
• Najlepsze praktyki  wymagania dla narzędzi wspierających na bazie Jira Rovo.

• Masz doświadczenie w prowadzeniu projektów lub pracy w zespole projektowym
• Znasz podstawowe produkty zarządcze, np. kartę projektu, harmonogram, rejestr ryzyka lub backlog
• Wcześniejsze doświadczenie w pracy z narzędziami AI nie jest wymagane

• Materiały szkoleniowe w formie elektronicznej
• Biblioteka promptów wielokrotnego użytku wypracowana podczas ćwiczeń
• Praktyczne ćwiczenia na produktach zarządczych z własnych projektów i studiów przypadku
• Szablon indywidualnego planu wdrożenia AI na pierwsze 30 dni
• Wsparcie trenera w trakcie zajęć
• Certyfikat uczestnictwa

• Szkolenie: polski
• Materiały: polski