Lepsze planowanie projektu - Nauczysz się wykorzystywać GenAI do doprecyzowania celu, zakresu i struktury WBS, dzięki czemu szybciej przygotujesz spójny plan projektu i łatwiej wychwycisz luki.
Trafniejsza analiza ryzyk - Dowiesz się, jak z pomocą AI identyfikować ryzyka, zależności i scenariusze alternatywne, aby wcześniej reagować na zagrożenia i podejmować lepsze decyzje projektowe.
Szybsze tworzenie dokumentacji - Przećwiczysz przygotowywanie Project Charter, planów komunikacji, rejestrów ryzyk i lessons learned, aby ograniczyć czas pracy nad dokumentami bez utraty jakości.
Lepsze wykorzystanie wiedzy projektowej - Nauczysz się porządkować materiały projektowe, wyszukiwać kluczowe informacje i odpowiadać na pytania na podstawie dokumentów, co ułatwi Ci pracę z rozproszoną wiedzą.
Mniej pracy administracyjnej - Zobaczysz, jak automatyzować aktualizację zadań, tworzenie checklist i podsumowań spotkań, dzięki czemu odzyskasz czas na prowadzenie zespołu i nadzór nad realizacją.
Sprawniejsze zarządzanie backlogiem - Poznasz sposoby użycia AI do porządkowania backlogu, grupowania zadań, wykrywania blokad i oceny obciążenia zespołu, aby skuteczniej ustalać priorytety prac.
Skuteczniejsza komunikacja projektowa - Nauczysz się tworzyć komunikaty, statusy i podsumowania dopasowane do różnych odbiorców, co pomoże Ci klarownie raportować postęp i wspierać współpracę międzynarodową.
Lepsze raporty i prezentacje - Przećwiczysz przygotowywanie raportów menedżerskich, materiałów na spotkania decyzyjne i prezentacji statusowych, aby przekazywać najważniejsze informacje jasno i przekonująco.
Na początku programu AI zostaje osadzone w realiach pracy Project Managera oraz w całym cyklu życia projektu. Sekcja porządkuje główne obszary wartości biznesowej, a jednocześnie wskazuje ograniczenia i ryzyka, które trzeba brać pod uwagę przy stosowaniu AI w projektach.
Skuteczne planowanie zaczyna się od doprecyzowania celu i granic zakresu projektu. W ramach sekcji AI posłuży do tworzenia struktury WBS, identyfikacji zależności i kamieni milowych, estymacji czasu, kosztów i zasobów, analizy ryzyk oraz porównywania scenariuszy what-if.
Od Project Charter po lessons learned, AI może wspierać przygotowanie kluczowych artefaktów dokumentacyjnych projektu. Uczestnicy przepracują opis zakresu i założeń, harmonogram, rejestr ryzyk i problemów, plan komunikacji oraz plan zarządzania zmianą z naciskiem na spójność zapisów.
Wiedza projektowa bywa rozproszona między dokumentami, notatkami i historią decyzji. Ten moduł pokazuje, jak AI może porządkować dokumentację, wyszukiwać informacje w materiałach projektu, odpowiadać na pytania na podstawie dokumentów oraz wspierać budowę repozytorium wiedzy.
Ograniczenie pracy administracyjnej to jeden z najbardziej praktycznych obszarów użycia AI w roli PM-a. W tej części uczestnicy zajmą się przygotowywaniem i aktualizacją zadań, priorytetyzacją działań, tworzeniem podsumowań spotkań oraz list kontrolnych wspierających codzienną koordynację.
Zarządzanie zadaniami i backlogiem zyskuje na przejrzystości, gdy AI pomaga wydobyć strukturę z rozproszonej pracy. Sekcja obejmuje porządkowanie backlogu, grupowanie zadań i obszarów prac, identyfikację blokad oraz zależności, a także sugestie priorytetów i analizę obciążenia zespołu.
W pracy zespołowej AI wspiera sytuacje, w których trzeba wspólnie uporządkować pomysły, zależności i plan działań. Uczestnicy wykorzystają je do burz mózgów, mapowania projektu i procesów, wizualizacji harmonogramów, analizy interesariuszy oraz uzgadniania zakresu prac.
Tworzenie komunikacji projektowej z użyciem AI obejmuje nie tylko redagowanie wiadomości, ale też porządkowanie przepływu informacji. Zakres sekcji obejmuje statusy projektu, dopasowanie przekazu do różnych odbiorców, wsparcie komunikacji międzynarodowej oraz zarządzanie informacją w projekcie.
Gdy danych projektowych przybywa, kluczowe staje się ich trafne odczytanie i skrócenie do wniosków zarządczych. Ta część dotyczy analizy postępu, wykrywania odchyleń i zagrożeń, przygotowania podsumowań menedżerskich oraz raportów dla zarządu i PMO.
Dobrze przygotowana prezentacja projektowa wymaga czytelnej struktury i właściwie poprowadzonej narracji. Uczestnicy pracują z użyciem AI nad prezentacjami statusowymi, materiałami na spotkania decyzyjne, podsumowaniami projektu oraz storytellingiem dopasowanym do celu wystąpienia.
Modele pracy wspierane przez AI pomagają Project Managerowi ujednolicić sposób realizacji powtarzalnych działań w projekcie. Sekcja obejmuje spójność dokumentacji i komunikacji, schematy postępowania, scenariusze end-to-end oraz dobre praktyki bezpiecznego i przewidywalnego wykorzystania AI.
Podstawy zarządzania projektami - Powinieneś znać podstawowe pojęcia projektowe, takie jak cel, zakres, harmonogram, ryzyko, interesariusze i zadania, aby swobodnie pracować na przykładach ze szkolenia.
Doświadczenie w pracy projektowej - Powinieneś mieć praktyczny kontakt z projektami jako Project Manager, lider lub członek zespołu, aby łatwo odnieść omawiane zastosowania AI do własnej codziennej pracy.
Umiejętność pracy z dokumentacją - Powinieneś umieć czytać i tworzyć podstawowe dokumenty projektowe, takie jak plan, status, lista zadań czy rejestr ryzyk, aby efektywnie korzystać z ćwiczeń podczas szkolenia.
Sprawna obsługa narzędzi biurowych - Powinieneś swobodnie korzystać z komputera oraz typowych narzędzi do pisania, komunikacji i pracy z plikami, ponieważ szkolenie opiera się na praktycznych przykładach użycia AI.
