Do PMP ao PMI-CPMAI, o que muda quando o projeto é de IA

Em 16 de outubro a PMI publicou no seu blog uma entrevista com um gerente de programas que tem o PMP e depois tirou a PMI-CPMAI. Quase tudo o que vem abaixo sai dali, porque ele é dos poucos que podem comparar as duas por dentro.

O problema que ele descreve qualquer um reconhece. Você tem o PMP e de um dia para o outro o trabalho que te entregam traz a inteligência artificial dentro do enunciado. Não é um projeto de software com um modelo dentro, é um projeto em que ninguém sabe ainda se a coisa vai funcionar, e isso desarma quem aprendeu a planejar com o escopo fechado antes de começar. A PMI tem uma certificação para essa lacuna e ela se chama PMI-CPMAI.

Vamos começar pelo que diz a própria página

A página oficial apresenta a certificação como um pacote que traz também um curso de preparação. O exame tem 120 questões e dura 160 minutos, e o cabeçalho da página diz que não exige experiência prévia, o que é uma diferença grande em relação aos anos de experiência que o PMP pede. Para mantê-la são necessárias 30 unidades de desenvolvimento profissional a cada três anos, e tanto o curso quanto o exame estão disponíveis em português do Brasil, entre outros idiomas.

O curso dura 21 horas e entrega 21 PDU, divididas em 7 de Business Acumen, 11 de Ways of Working e 3 de Power Skills. Se você já tem o PMP, a própria página diz que essas 21 PDU cobrem mais de um terço das que você precisa para renová-lo, e isso muda a conta, porque o tempo sai do orçamento de estudo que você já tinha comprometido.

A página não publica o preço, então aqui também não.

O que contou o gerente de programas

Vale a leitura porque não vende a certificação com adjetivos, explica com a diferença que ele encontrou trabalhando.

A frase que melhor resume a relação é dele. O PMP entrega uma base ampla de entrega de projetos, e a PMI-CPMAI adapta e estende essa base para a natureza iterativa e baseada em dados das iniciativas de IA. As lacunas que ele nomeia são três, o preparo dos dados, o não saber se um modelo serve até você testar, e a obrigação de construir iterando.

Há ainda uma frase que incomoda quem estudou o PMP de memória. Diz que está tudo bem voltar atrás no processo e que você não precisa passar ao passo seguinte só porque o PMP disse. Não é uma crítica ao PMP, é um aviso de que o reflexo de avançar em ordem joga contra você quando o resultado ainda não é conhecido. Aí está a pergunta de fundo. Quanto do que você já sabe fazer continua servindo quando você não pode prometer o resultado?

As seis fases e onde o PMP já deixou meio caminho andado

Os nomes das seis fases são os da metodologia publicada pela PMI na página do PMI-CPMAI, traduzidos do original em inglês. A marca da direita é leitura nossa, não vem da fonte.

A primeira fase pede ajustar a solução de IA a uma necessidade real de negócio, avaliar a viabilidade, definir o retorno e fixar o escopo. Isso você reconhece, é o business case e o escopo de sempre. A quarta pede iterar o desenvolvimento e a entrega, e o conteúdo do exame PMP já pede recomendar uma abordagem preditiva, adaptativa ou híbrida. A quinta pede testar e avaliar, que é qualidade com outro nome. A sexta pede colocar o sistema em operação, e ali o conteúdo do PMP já pede validar que a transição para operações está pronta.

As duas fases sem marca são a segunda e a terceira, identificar as necessidades de dados e gerenciar o preparo deles. Pense nisso como uma semeadura. Você pode ser impecável com o arado e com o calendário, e se a semente vier ruim não há colheita. Esse terreno o PMP não cobre, e não por descuido, mas porque em um projeto comum os dados são mais um insumo e aqui eles são o projeto.

Os dados deixam de ser uma entrega

O gerente de programas diz de um jeito que fica. Nos projetos de sempre os dados são uma entrega. Nos de IA os dados são o sangue do projeto, e entender de onde vêm e por que valem passa a ser parte do trabalho do gerente de projetos, não algo que se delega ao time técnico.

Pense no último projeto com modelos que passou perto de você. Quem decidiu que os dados estavam prontos, e com que critério?

Olhe também para como você decide que um projeto terminou. Com o PMP o marco é a entrega e depois vem o encerramento. Com um modelo em produção a entrega não encerra nada, porque o modelo se degrada e alguém precisa responder por isso daqui a seis meses. Quem assume quando o patrocinador original já mudou de papel é a pergunta que a entrada do blog deixa no ar.

Voltemos ao seu caso, quando faz sentido e quando não

Faz sentido se você já está dentro de iniciativas de IA e fica sabendo das decisões em vez de participar delas, e faz sentido se a sua renovação do PMP está perto, porque as PDU do curso contam igual.

Não faz sentido como atalho, porque não substitui o PMP nem o deixa velho e ninguém na PMI colocou a coisa assim. Se você está preparando o PMP, termine isso primeiro, que é a base na qual a outra se apoia. E se alguém te vende a certificação como obrigatória para continuar trabalhando, desconfie, porque a fonte oficial a apresenta como uma especialização e não como um requisito.

Para situá-la no mapa do que a PMI está lançando, serve o que já contamos sobre o padrão de inteligência artificial, a certificação avançada que foi anunciada e o caminho para o PMO, que é a outra bifurcação clássica depois do PMP.

O mais difícil dessa certificação não é o que ela acrescenta, é o que ela pede que você solte. O costume de prometer o resultado antes de tê-lo visto. Desaprender isso custa mais do que aprender o que é novo.

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