《AI项目管理方法论_专业类_》

AI项目管理方法论

——从需求到上线的全流程管理

主讲：孟庆然老师课程背景

AI项目与传统IT项目有很大不同：不确定性高、迭代性强、数据依赖性强。传统项目管理方法在AI项目中常常失效。本课程基于TOGAF实施治理方法论与CRISP-DM数据科学流程，帮助项目经理掌握AI项目管理的特殊方法。

课程目标

• 理解AI项目与传统IT项目的区别

• 掌握AI项目全流程管理方法

• 掌握AI项目风险管理方法

• 学习多个千万级AI项目的管理经验

课程对象

• 项目经理与PMO

• AI项目负责人

• 部门经理与技术负责人

• 产品经理

课程时长

2天（12小时）

【课程收益】

• 系统掌握对应领域的AI技术方法与工具，专业能力显著提升

• 获得可直接落地的技术框架与操作流程，减少从零摸索的时间

• 通过实战演练掌握核心技能，结业即可独立开展相关工作

• 积累行业最佳实践经验，避免常见技术坑与弯路

• 获得可复用的技术模板与代码框架，提升后续工作效率

课程大纲

第一部分：AI项目特点与挑战

• AI项目vs传统IT项目的本质区别

• AI项目的三大不确定性：需求、数据、技术

• AI项目失败的主要原因分析

• AI项目成功的关键要素

第二部分：TOGAF迁移规划与实施治理

• 现状评估：基线分析、差距识别、优先级排序

• 迁移路线图设计：从现状到目标的分阶段实施路径

• 架构治理框架：组织、流程、标准、工具

• 架构合规审查：确保实施方案与架构愿景一致

第三部分：CRISP-DM数据科学项目流程

• 业务理解：从业务问题到数据问题

• 数据理解：数据探索、数据质量评估

• 数据准备：数据清洗、特征工程

• 建模：模型选择、训练、调优

• 评估：模型评估、业务效果验证

• 部署：模型上线、监控、迭代

第四部分：AI项目敏捷管理

• 敏捷方法在AI项目中的应用：Scrum、Kanban

• MVP快速验证：最小可行产品的设计与验证

• 迭代开发：数据飞轮与模型持续优化

• 跨职能团队协作：业务、数据、算法、工程协同

第五部分：AI项目风险管理

• 风险识别：技术风险、数据风险、业务风险、组织风险

• 风险评估：概率、影响、优先级

• 风险应对：规避、转移、减轻、接受

• 常见AI项目风险与应对方案

第六部分：千万级AI项目管理实战案例

• 案例一：啤酒企业AI设备运维项目全流程管理

• 案例二：登高车企业AI智能BOM项目跨部门协同

• 案例三：香港基金AI翻译产品从0到1管理

• 分组演练：设计一个AI项目的管理计划

课程特色

• 方法论+实战：TOGAF+CRISP-DM双方法论支撑

• 真实案例：多个千万级AI项目的一手管理经验

• 针对性强：专门针对AI项目特点，而非通用项目管理

• 工具包：提供AI项目管理模板与检查清单