Praktické školení AI Project Managementu založené na principech CAIPM, propojené s reálnou prací v Jira. Účastníci si na vlastním AI projektu projdou celý životnícyklus — od identifikace use casu přes backlog a plán realizace až po řízení rizik, governance a vyhodnocení úspěchu.
AI Project Management je disciplína, která rozšiřuje klasické projektové řízení o specifika spojená s vývojem a nasazením AI řešení – práci s daty, riziky jako halucinace nebo bias, governance a odpovědné nasazení AI. Kurz JIRA s AI učí tento přístup prakticky, na reálném nástroji Jira, který firmy běžně používají pro řízení projektů a backlogu.
Kurz kombinuje metodiku AI Project Managementu (vycházející z CAIPM) s praktickou prací v Jira a využitím AI přímo v projektovém řízení. Poměr obsahu je přibližně 30 % metodika a koncepty, 70 % praktická práce a cvičení. Účastníci pracují po celé dva dny na vlastním AI projektu, na kterém si postupně vyzkouší celý životní cyklus AI iniciativy: definici use casu, feasibility, plánování, řízení rizik, governance a vyhodnocení.
Kurz je určený pro project manažery, produktové manažery a scrum mastery s praktickou zkušeností s řízením projektů (min. 1 rok), kteří dosud nemají zkušenost s řízením AI projektů ani s využitím AI nástrojů v projektovém řízení. Předchozí zkušenost s Jira není podmínkou – kurz je vhodný i pro úplné začátečníky v Jira.
| 1. den (9:00–17:00) | |
|---|---|
| 9:00–12:30 | AI Project Management – Specifika AI projektů, role AI Project Managera a rozdíly oproti klasickým IT projektům AI Project Lifecycle – Business potřeba → AI use case → feasibility → development → deployment → monitoring Identifikace AI use cases – Identifikace a prioritizace use casů podle business value, feasibility, data readiness a rizika Project Charter & Scope – Definice cíle, scope, očekávané hodnoty, stakeholderů a kritérií úspěchu |
| 12:30–13:30 · Pauza na oběd | |
| 13:30–17:00 | Jira — založení AI projektu – Vytvoření projektu a struktury Epic → Story → Task AI-assisted Planning – Využití AI pro tvorbu backlogu, rozpad požadavků, acceptance criteria a prioritizaci Data & Dependencies – Identifikace potřebných dat, vlastníků, závislostí a zapojených týmů AI Risk Management – Praktická identifikace a řízení rizik — halucinace, bias, privacy, security, adopce apod. |
| 2. den (9:00–17:00) | |
|---|---|
| 9:00–12:30 | Agile AI Delivery – Sprint planning, prioritizace backlogu, Definition of Done a iterativní vývoj AI řešení Jira AI v praxi – Využití AI při tvorbě a úpravě issues, sumarizaci, práci s backlogem a projektovými informacemi AI Project KPIs – Business, adoption, delivery a AI-specifické metriky Responsible AI & Governance – Governance, odpovědnosti, human oversight, dokumentace a kontrolní body |
| 12:30–13:30 · Pauza na oběd | |
| 13:30–17:00 | Change & Adoption – Stakeholder management, komunikace, adoption plán a příprava uživatelů AI pro práci Project Managera – Status reporting, RAID, meeting summaries, identifikace problémů a next steps pomocí AI Capstone — End-to-End AI Project – Dokončení vlastního projektu v Jira včetně roadmapy, backlogu, rizik, KPI a governance |
Po absolvování kurzu bude účastník schopen:
Výstupem kurzu je vlastní dokončený AI projekt v Jira — s roadmapou, backlogem, riziky, KPI a governance.
základní
2 dny
