Dal PMP al PMI-CPMAI, cosa cambia quando il progetto è di IA

Il 16 ottobre il PMI ha pubblicato sul suo blog un’intervista a un program manager che ha il PMP e che poi ha preso la PMI-CPMAI. Quasi tutto quello che viene dopo esce da lì, perché è tra i pochi che possono confrontare le due dall’interno.

Il problema che descrive lo riconosce chiunque. Hai il PMP e da un giorno all’altro il lavoro che ti assegnano porta l’intelligenza artificiale dentro l’enunciato. Non è un progetto software con un modello dentro, è un progetto in cui nessuno sa ancora se la cosa funzionerà, e questo spiazza chi ha imparato a pianificare con l’ambito chiuso prima di cominciare. Il PMI ha una certificazione per quel vuoto e si chiama PMI-CPMAI.

Partiamo da quello che dice la sua stessa pagina

La pagina ufficiale la presenta come un pacchetto che comprende la certificazione insieme a un corso di preparazione. L’esame ha 120 domande e dura 160 minuti, e l’intestazione della pagina dice che non richiede esperienza pregressa, che è una differenza grande rispetto agli anni di esperienza che il PMP invece chiede. Per mantenerla servono 30 unità di sviluppo professionale ogni tre anni.

Una avvertenza che ti riguarda. L’elenco delle lingue della pagina ufficiale comprende arabo, portoghese del Brasile, cinese semplificato, cinese tradizionale, inglese, francese, tedesco, giapponese, coreano e spagnolo latinoamericano. L’italiano non c’è. Se decidi di andare avanti, oggi il corso e l’esame li affronti in un’altra lingua.

Il corso dura 21 ore e dà 21 PDU, divise in 7 di Business Acumen, 11 di Ways of Working e 3 di Power Skills. Se hai già il PMP, la pagina stessa dice che quelle 21 PDU coprono più di un terzo di quelle che ti servono per rinnovarlo, e questo cambia il conto, perché il tempo esce dal budget di studio che avevi già impegnato. La pagina non pubblica il prezzo, quindi nemmeno qui lo troverai.

Cosa ha raccontato il program manager

Vale la lettura perché non vende la certificazione con gli aggettivi, la spiega con la differenza che lui ha trovato lavorando.

La frase che meglio riassume il rapporto è sua. Il PMP fornisce una base ampia di consegna dei progetti, e la PMI-CPMAI adatta ed estende quella base alla natura iterativa e fondata sui dati delle iniziative di IA. I vuoti che nomina sono tre, la preparazione dei dati, il non sapere se un modello regge finché non lo provi, e l’obbligo di costruire iterando.

C’è anche una frase che mette a disagio chi ha studiato il PMP a memoria. Dice che va bene tornare indietro nel processo e che non devi passare al passo successivo solo perché lo dice il PMP. Non è una critica al PMP, è un avviso, il riflesso di avanzare in ordine ti gioca contro quando il risultato non si conosce ancora. Ecco la domanda di fondo. Quanto di quello che già sai fare continua a servire quando non puoi promettere il risultato?

Le sei fasi e dove il PMP ti ha già fatto mezza strada

I nomi delle sei fasi sono quelli della metodologia pubblicata dal PMI sulla pagina del PMI-CPMAI, tradotti dall’originale in inglese. La marca sulla destra è una lettura nostra, non viene dalla fonte.

La prima fase chiede di allineare la soluzione di IA a un bisogno reale di business, valutarne la fattibilità, definire il ritorno e fissare l’ambito. Questo lo riconosci, è il business case e l’ambito di sempre. La quarta chiede di iterare lo sviluppo e la consegna, e il programma d’esame del PMP ti chiede già di raccomandare un approccio predittivo, adattivo o ibrido. La quinta chiede di testare e valutare, che è la qualità con un altro nome. La sesta chiede di mettere il sistema in esercizio, e lì il programma del PMP ti chiede già di validare che il passaggio alle operazioni sia pronto.

Le due fasi senza marca sono la seconda e la terza, individuare i bisogni di dati e gestirne la preparazione. Pensala come una semina. Puoi essere impeccabile con l’aratro e con il calendario, e se il seme viene cattivo non c’è raccolto. Quel terreno il PMP non lo copre, e non per distrazione, ma perché in un progetto normale i dati sono un input in più e qui sono il progetto.

I dati smettono di essere un deliverable

Il program manager lo dice in un modo che resta. Nei progetti di sempre i dati sono un deliverable. In quelli di IA i dati sono il sangue del progetto, e capire da dove vengono e perché valgono diventa parte del lavoro del project manager, non qualcosa che si delega al team tecnico.

Pensa all’ultimo progetto con modelli che ti è passato vicino. Chi ha deciso che i dati erano pronti, e con che criterio?

Guarda anche come decidi che un progetto è finito. Con il PMP la pietra miliare è la consegna e poi arriva la chiusura. Con un modello in produzione la consegna non chiude niente, perché il modello si degrada e qualcuno dovrà risponderne fra sei mesi. Chi se lo prende in carico quando lo sponsor iniziale ha già cambiato ruolo è la domanda che il post del blog lascia aperta.

Torniamo al tuo caso, quando ha senso e quando no

Ha senso se sei già dentro iniziative di IA e vieni a sapere delle decisioni invece di parteciparvi, e ha senso se il tuo rinnovo del PMP è vicino, perché le PDU del corso contano lo stesso.

Non ha senso come scorciatoia, perché non sostituisce il PMP né lo invecchia e nessuno al PMI l’ha messa così. Se stai preparando il PMP, finisci prima quello, che è la base su cui l’altra si appoggia. E se te la vendono come obbligatoria per continuare a lavorare, diffida, perché la fonte ufficiale la presenta come una specializzazione e non come un requisito.

Per collocarla nella mappa di quello che il PMI sta facendo uscire ti servono quello che abbiamo già raccontato sul suo standard di intelligenza artificiale, la certificazione avanzata che ha annunciato e la strada verso il PMO, che è l’altro bivio classico dopo il PMP.

La parte più difficile di questa certificazione non è quello che aggiunge, è quello che ti chiede di lasciare andare. L’abitudine di promettere il risultato prima di averlo visto. Disimparare quello costa più che imparare il resto.

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