Certified AI Program Manager (C|AIPM)

Certified AI Program Manager (C|AIPM)

Value proposition

Praktický třídenní executive program, který připraví účastníky na řízení AI iniciativ od business zadání přes prioritizaci, governance a změnové řízení až po nasazení do praxe, škálování a měření reálného přínosu.

Proč tento kurz právě teď

AI se v organizacích posouvá z fáze experimentů do role reálné podnikové infrastruktury, ale právě zde mnoho iniciativ naráží. Firmy i instituce často investují do nástrojů, pilotů a technologií, aniž by současně nastavily programové řízení, jasné odpovědnosti, governance, způsob měření hodnoty a realistický plán adopce. Výsledkem bývají izolované piloty, nejasné ROI, slabé propojení mezi byznysem a technickými týmy a zvýšené provozní, bezpečnostní i compliance riziko.

Program Certified AI Program Manager (C|AIPM) je postaven právě na tom, co v praxi nejčastěji chybí: jak převést AI z úrovně ambice a experimentu do řízeného programu s jasným cílem, odpovědností, roadmapou, metrikami a udržitelným provozem. Kurz není zaměřen na vývoj modelů. Je zaměřen na to, aby AI fungovala v podnikovém měřítku předvídatelně, bezpečně a s měřitelnou hodnotou pro organizaci.

Pro koho je trénink určen

Kurz je určen pro profesionály, kteří mají vést, řídit, koordinovat nebo spolurozhodovat o AI iniciativách v organizaci:

 

• programové a projektové manažery vedoucí AI iniciativy,
• technology leady, architekty a systémové integrátory,
• business leadery odpovědné za hodnotu investic a ROI,
• provozní manažery řídící transformaci a změnu v týmech,
• specialisty na policy, risk a compliance,
• kyberbezpečnostní a IT provozní role zapojené do adopce AI,
• datové analytiky a datové inženýry posouvající se do AI operations rolí,
• organizace z firemního, veřejného i regulovaného prostředí, které potřebují AI zavádět řízeně, auditovatelně a bezpečně.

 

Co si účastníci odnesou

Účastníci získají praktický rámec pro řízení AI programů od strategie po realizaci. Naučí se posoudit připravenost organizace, identifikovat a prioritizovat use cases podle business hodnoty a proveditelnosti, navrhnout adopční roadmapu a koordinovat doručení napříč více funkcemi. Součástí je i práce s governance, Responsible AI, bezpečností, compliance a měřením výkonu a ROI.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

 

• převádět business cíle do AI roadmap a priorit,
• vyhodnocovat AI readiness a maturity napříč týmy, daty, technologiemi a kulturou,
• identifikovat use cases s nejvyšší hodnotou a správně rozhodovat mezi build / buy / partner přístupem,
• navrhovat operating modely, role a governance pro odpovědné zavádění AI,
• řídit změnu, rozvoj AI gramotnosti a adopci v každodenní praxi,
• orientovat se v AI platformách, nástrojích a jejich integraci do enterprise prostředí,
• plánovat piloty, rollout a škálování do produkce,
• nastavovat KPI, reporting a vyhodnocování dopadu,
• komunikovat AI hodnotu managementu a stakeholderům,
• podporovat dlouhodobou udržitelnost AI transformace, nikoli jen jednorázové nasazení.

 

Výhodné pro organizaci

Organizace získá profesionály, kteří dokážou propojit AI strategii s exekucí. To v praxi znamená lepší převod pilotů do stabilních programů s měřitelným přínosem, silnější governance napříč životním cyklem, rychlejší operationalizaci, lepší koordinaci mezi útvary a vyšší pravděpodobnost, že AI investice povedou ke skutečné hodnotě místo izolovaných experimentů.

Kurz podporuje i to, co organizace typicky potřebují v regulovaném nebo komplexním prostředí: jasné role, odpovědnosti, risk management, vendor koordinaci, změnové řízení, sledování hodnoty a bezpečné zavádění AI do enterprise systémů. Výsledkem je vyšší standardizace, lepší rozhodování managementu, nižší riziko nekontrolované adopce a lepší připravenost na škálování napříč funkcemi a týmy.

Praktické výstupy z kurzu (artefakty)

Během kurzu účastníci pracují s praktickými cvičeními pokrývajícími klíčové fáze enterprise AI journey. Odnesou si strukturované podklady, které lze dále využít jako základ interního řízení AI iniciativ.

Typické výstupy z kurzu zahrnují:

 

• rámec pro AI readiness a maturity assessment
• přehled prioritních AI use cases a jejich hodnocení podle hodnoty a proveditelnosti
• návrh AI strategie a adopční roadmapy
• základ operating modelu, rolí a governance
• návrh change management a workforce enablement plánu
• strukturu pro výběr a hodnocení AI nástrojů a platforem
• rámec pro Responsible AI governance a risk management
• model rozhodování pilot versus scale
• návrh KPI, dashboardů a reportingu hodnoty
• plán pro udržení AI transformace a kontinuální zlepšování

 

Program kurzu

Den 1: Strategie, připravenost a prioritizace hodnoty

Blok 1: AI fundamentals for business adoption

Účastníci si sjednotí porozumění tomu, co AI znamená v reálném business kontextu, jak se liší od automatizace a analytiky, jaké jsou hlavní typy AI včetně generativní AI a agentů a jaké jsou jejich limity, datové závislosti a failure modes. Tento blok vytváří společný základ pro kvalifikované rozhodování.

Blok 2: Organizational readiness and AI maturity assessment

Práce s připraveností organizace z pohledu strategie, dat, technologií, pracovních rolí a kultury. Účastníci se naučí vyhodnotit slabá místa, rizika adopce a úroveň AI maturity, aby organizace nestavěla ambice na nepřipraveném základu.

Blok 3: AI use case identification and value prioritization

Jak identifikovat AI příležitosti, posoudit jejich business přínos a prioritizovat je podle ROI a proveditelnosti. Součástí je i rozhodování build vs. buy vs. partner, které je pro reálnou implementaci často klíčové.

Blok 4: AI strategy and adoption roadmap design

Účastníci převedou strategické ambice do konkrétní roadmapy, závislostí, priorit a odpovědností. Důraz je na to, aby byla AI strategie propojena s business cíli a zároveň ukotvena v governance a realistickém operating modelu.

Den 2: Adopce, změna, platformy a governance

Blok 1: Change management and AI enablement

Jak řídit adopci AI tak, aby se změna propsala do kultury a každodenní práce. Řeší se práce s podporou managementu, rozvojem AI gramotnosti, interní připraveností a systematickým ukotvením změny v organizaci.

Blok 2: AI platforms, tools and ecosystem integration

Jak hodnotit AI platformy a nástroje z pohledu business fitu, integrace do enterprise prostředí, bezpečnosti a vyspělosti dodavatelů. Tento blok pomáhá organizaci dělat lepší technologická rozhodnutí, ne pouze rychlé nákupy bez provozního rámce.

Blok 3: Governance, ethics and Responsible AI in adoption

Praktické uchopení governance, etiky, compliance a Responsible AI. Účastníci si projdou, jak nastavit politiky, procesy a kontrolní mechanismy tak, aby adopce AI byla odpovědná, auditovatelná a připravená obstát v interním i externím dohledu.

Den 3: Pilot, škálování, měření hodnoty a udržitelnost

Blok 1: AI pilot execution and scaled deployment

Jak navrhovat piloty s jasnými success metrics, jak řídit rollout a jak poznat, kdy je organizace připravena přejít z pilotu do širšího nasazení. Důraz je na phased rollout, readiness a řízení expanzních rizik.

Blok 2: Measuring AI adoption impact and value

Jak měřit efektivitu adopce, dovednostní posun, business hodnotu a jak výsledky komunikovat managementu prostřednictvím dashboardů a reportů. Tento blok je zásadní pro organizace, které chtějí obhájit investice a řídit AI jako skutečný program, ne jako experiment.

Blok 3: Sustaining AI transformation and continuous improvement

Jak vybudovat leadership, procesy a governance potřebné pro dlouhodobou udržitelnost AI transformace. Účastníci si odnesou pohled na to, jak AI držet jako živou schopnost organizace, která se průběžně zlepšuje a adaptuje na nové technologie.

Blok 4: Praktická syntéza a aplikace na vlastní kontext

Závěrečné cvičení propojuje readiness, prioritizaci, roadmapu, governance, change management i měření hodnoty do jednoho uceleného pohledu. Cílem je, aby účastníci odcházeli s návrhem, který lze dále použít v jejich vlastní organizaci.