Certified Artificial Intelligence Program Manager (CAIPM)

Ziele der Schulung

In dieser 3-tägigen Schulung "Certified Artificial Intelligence Program Manager (CAIPM)" erwerben Sie praxisorientierte Kenntnisse, um KI-Initiativen strategisch zu planen, umzusetzen und nachhaltig im Unternehmen zu verankern. Sie lernen, Geschäftsziele in konkrete KI-Strategien und Roadmaps zu übersetzen sowie geeignete Anwendungsfälle systematisch zu identifizieren und zu priorisieren. Darüber hinaus erhalten Sie einen Überblick über zentrale Konzepte des KI-Lebenszyklus, einschließlich MLOps, Datenmanagement und skalierbarer Plattform- und Architekturansätze.

Sie befassen sich mit Governance-, Sicherheits- und Compliance-Aspekten und lernen, verantwortungsvolle KI-Praktiken sowie Risikomanagement in Ihre Projekte zu integrieren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem praktischen Einsatz moderner KI- und Generative-AI-Technologien sowie deren Integration in bestehende Geschäftsprozesse. Sie erfahren, wie KI-Pilotprojekte geplant, umgesetzt und anschließend unternehmensweit skaliert werden können. Zudem lernen Sie, organisatorische Veränderungen zu begleiten und die nachhaltige Einführung von KI in Teams und Geschäftsprozessen zu unterstützen.

Der Certified Artificial Intelligence Program Manager (CAIPM) wird von einem zertifizierten und erfahrenen EC-Council Trainer durchgeführt. Die Prüfungsgebühr ist im Preis enthalten.

Zielgruppe Seminar

• Programmmanager, die KI-Initiativen leiten
• Technologie-Strategen und Systemintegratoren, die KI-Projekte und -Plattformen umsetzen
• Entscheidungsträger und Verantwortliche für Richtlinien zur Einführung verantwortungsvoller KI
• Compliance-Beauftragte, die Risiken und regulatorische Anforderungen im KI-Einsatz überwachen
• Führungskräfte aus dem Business-Umfeld, die KI-Investitionen strategisch steuern und am Geschäftswert ausrichten
• Operations-Manager, die KI-gestützte Transformationsprojekte vorantreiben
• Cybersecurity-Experten, die an der Einführung und Absicherung von KI-Systemen beteiligt sind
• IT-Administratoren, die die Integration und den Betrieb von KI-Lösungen unterstützen
• Datenanalysten, die sich in Richtung KI-Operations und KI-gestützte Analysen weiterentwickeln
• Data Engineers, die Datenpipelines und Infrastruktur für den Einsatz von KI bereitstellen

Voraussetzungen

• 3 Jahre Cyber-Security Erfahrung
• Grundlegendes Verständnis von Künstlicher Intelligenz, Datenanalyse und digitalen Technologien
• Erste Erfahrung mit IT-Projekten, Transformationsprojekten oder Programmmanagement
• Grundkenntnisse in Datenmanagement, Cloud- oder IT-Architekturen sind hilfreich
• Verständnis für Geschäftsprozesse und Organisationsstrukturen
• Interesse an strategischen, organisatorischen und regulatorischen Aspekten von KI
• Gute Englischkenntnisse, da viele Fachbegriffe und Materialien im KI-Umfeld englisch geprägt sind

Von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich

• Erfahrung mit Digitalisierung oder Datenprojekten
• Grundkenntnisse in Machine Learning, Data Analytics oder Generativer KI
• Erfahrung in Change Management, Governance oder Compliance

Seminarinhalt

Modul 1: AI Fundamentals for Business Adoption

• Define AI and Distinguish it from Automation and Analytics in Business Contexts
• Identify Core AI Capabilities, Data Dependencies, and Common Failure Modes in Practice
• Differentiate Between Machine Learning, Deep Learning, Generative AI, and Agent Technologies
• Identify Real-world AI Applications and Their Impact Across Industries
• Understand AI Project Lifecycle and the Role of MLOps and DataOps in AI Adoption
• Analyze Emerging AI Trends, Technology Drivers, Future Opportunities and Challenges

Modul 2: Organizational Readiness and AI Maturity Assessment

• Assess Organizational AI Readiness Across Strategic, Workforce, Data, and Technology Dimensions
• Apply AI Maturity Models to Benchmark Organizational Capabilities and Identify Progression Pathways
• Conduct AI Readiness Assessments Using Surveys, Interviews, Heat Maps, and Gap Analysis Techniques
• Identify and Categorize AI Adoption Risks Across Cultural, Process, Technology, and Regulatory Dimensions

Modul 3: AI Use Case Identification and Value Prioritization

• Identify Business Problems Suited for AI by Recognizing Key Task Characteristics
• Apply Structured Discovery Methods to Identify and Evaluate AI Opportunities
• Evaluate AI Use Cases Using Data, Feasibility, Complexity, and Risk Criteria
• Prioritize AI Use Cases Using Value Metrics, ROI Analysis, and Strategic Fit

Modul 4: AI Strategy and Roadmap Development

• Develop AI Strategy Aligning Vision, Guardrails, and Portfolio Investment Decisions
• Build AI Roadmaps Sequencing Initiatives by Dependencies, Value, and Readiness
• Design AI Operating Models with Clear Roles, Accountability, and Decision Rights

Modul 5: Change Management and AI Enablement

• Understand AI Workforce Impact and Build Trust Through Transparent Change Leadership
• Apply ADKAR and Kotter Frameworks to Lead Successful AI Adoption Initiatives
• Design Role-based AI Training Programs that Build Practical Workforce Capabilities
• Implement Champions, Communities, and Incentives that Sustain AI Adoption Momentum

Modul 6: AI Platforms, Tools, and Ecosystem

• Navigate Enterprise AI Landscape Including Generative Platforms, Copilots, and Custom Solution Evaluation
• Apply Structured Frameworks to Evaluate AI Tools for Fit, Security, and Vendor Maturity
• Integrate AI Tools with Enterprise IT Systems Using Data Pipelines and Access Controls

Modul 7: Governance, Ethics, and Safe AI Adoption

• Establish AI Governance with Defined Roles, Policy Enforcement, and Escalation Handling Processes
• Implement AI Usage Incident Handling and Corrective Actions
• Implement Ethical AI with Bias Awareness, Human Oversight, and Acceptable Use Guidelines
• Navigate AI Risk and Compliance with Regulatory Awareness, Auditability, and Traceability Requirements
• Apply DoD Ethical AI Principles and Responsible AI Practices in Mission Critical Defense Contexts

Modul 8: AI Pilot Execution and Scaled Deployment

• Design AI Pilots with Clear Scope, Success Metrics, and Governance Risk Controls
• Execute AI Deployments through Phased Rollouts, Communication Plans, and Readiness Checkpoints
• Scale AI Adoption by Capturing Lessons and Mitigating Enterprise-wide Expansion Risks

Modul 9: Measuring AI Adoption Impact and Value

• Measure AI Adoption Effectiveness Through Engagement Metrics, Skill Progression, and Behavioral Signals
• Quantify AI Business Value Through Productivity Metrics and Value Realization Tracking
• Communicate AI Value Through Executive Dashboards, Stakeholder Reports, and Feedback Loops

Modul 10: Sustaining AI Transformation

• Transition AI Pilots into Sustainable, Embedded Operations that Deliver Long-term Business Value
• Establish Processes to Continuously Improve AI Adoption and Adapt to Evolving Technology
• Develop Leadership Capabilities and Cultural Practices that Sustain AI Transformation Long-term
• Apply Human-centered Design Principles to Create Usable, Transparent, and Trustworthy AI Systems

Hinweise

Prüfung und Zertifizierung

• Prüfungstitel: Certified AI Program Manager (C|AIPM)
• Anzahl der Fragen: 100
• Prüfungsdauer: 3 Stunden
• Prüfungsformat: Multiple-Choice-Fragen
• Benötigte Punktzahl: 70%

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

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