Gestión de Proyectos de Despliegue de IA, Parte 1

Resumen

This course introduces the PMI Cognitive Project Management for AI (CPMAI) framework, providing you with a structured, repeatable methodology for successfully planning, managing, and executing complex AI projects. You will gain the practical expertise needed to navigate the entire AI development lifecycle.

You will gain practical skills in aligning AI initiatives with business objectives, assessing data feasibility, preparing and managing robust data pipelines, efficiently developing and evaluating AI models, and finally, operationalizing AI systems for long-term success. Completing this course provides a significant competitive advantage.

You will not only master project management principles tailored to AI, but also learn to embed trustworthy AI practices—covering governance, ethics, and continuous monitoring—into every phase of development. What makes this program unique is its practical, real-world orientation.

Unlike traditional project management courses, this program is data-centric, iterative, and vendor-neutral. This ensures you can immediately apply the CPMAI framework across diverse industries, technologies, and organizational contexts.

By the end of this specialization, you will be equipped with a structured, repeatable methodology needed to reduce AI project failure rates and drive sustainable business value via new AI infrastructure. This positions you as a critical leader in today's demanding, AI-powered world.

Programa

• Descripción general de CPMAI y los Siete Patrones de IA
Este módulo sirve como la introducción al primero de dos cursos sobre la gestión de proyectos de implementación de infraestructura de IA, centrándose específicamente en elementos únicos de este dominio según la metodología CPMAI. Definirás qué constituye un proyecto de implementación de IA, identificarás las características únicas de dichos proyectos y explorarás los "Siete Patrones de IA".
• Fase I de CPMAI: Comprensión del Negocio
Establecer la base correcta para un proyecto de IA comienza con definir claramente el problema de negocio que se desea resolver. En este módulo, aprenderás por qué se necesita IA, establecerás métricas de éxito, identificarás el/los patrón(es) relevante(s) de IA, aclararás el alcance, determinarás si el proyecto de IA puede avanzar, y asegurarás que los interesados estén de acuerdo con los objetivos.
• Fase II de CPMAI: Comprensión de Datos
En este módulo, aprenderás qué datos se necesitan y si son suficientes en cantidad y calidad. Los esfuerzos exitosos de IA dependen de tener los datos correctos, en el momento adecuado, en el formato correcto. La Fase II está diseñada para confirmar que dichos datos están realmente disponibles, son factibles para trabajar con ellos y son adecuados para resolver los problemas de negocio planteados.
• Fase III de CPMAI: Preparación de Datos
Ahora que ya has confirmado que el problema de negocio justifica una solución de IA (Fase I) y que has identificado e inventariado los datos necesarios para impulsar esa solución (Fase II). Ahora viene la fase donde a menudo ocurre el grueso del esfuerzo práctico. Muchos equipos descubren que el 80% o más de su tiempo en proyectos de IA se dedica a la preparación de datos en lugar de programar o modelar. Mediante la planificación y ejecución sistemática de la preparación de datos, maximizas las probabilidades de que tu proyecto de IA tenga éxito.
• Conclusión de la gestión de proyectos de implementación de IA, Parte 1
Este módulo final sintetiza el trabajo fundamental de la metodología CPMAI, revisando los Siete Patrones de IA y las Fases I a III de CPMAI. Esto marca la conclusión de la Parte 1 en la serie de cursos, proporcionando el esquema esencial necesario para la transición a la Parte 2.

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Impartido por

Moshe Gotesman

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Materias

Artificial Intelligence