隨著人工智慧（AI）技術在企業中的應用越來越廣泛，企業對於既懂 專案管理 又理解 人工智慧技術應用 的專業人才需求快速增長。為了幫助專案經理適應 AI 時代的數位轉型需求，Project Management Institute（PMI）推出了 **PMI Certified Professional in AI Project Management（PMI-CPMAI）認證。

PMI-CPMAI 是 PMI 面向未來推出的一項新型專業認證，專門針對 AI 專案管理能力，幫助專案經理掌握人工智慧專案的規劃、實施、風險管理與交付能力。

一、PMI 認證體系介紹

PMI 是全球最具影響力的專案管理專業機構之一，其推出的多項認證已經成為專案管理領域的國際標準。

PMI 的主要認證包括：

• Project Management Professional（PMP）

• Certified Associate in Project Management（CAPM）

• PMI Agile Certified Practitioner（PMI-ACP）

• PMI Risk Management Professional（PMI-RMP）

而 PMI-CPMAI 則是針對 AI 專案管理領域 推出的新型認證，主要面向：

• AI 專案經理

• 數據科學專案負責人

• IT 專案經理

• 數位轉型顧問

• 產品經理

該認證旨在幫助專業人士掌握 AI 專案從需求分析到落地部署的完整管理流程。

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二、PMI-CPMAI 認證是什麼？

PMI-CPMAI（Certified Professional in AI Project Management）是一項針對 人工智慧專案管理能力 的專業認證。

與傳統專案管理不同，AI 專案具有以下特點：

• 數據驅動

• 不確定性高

• 迭代速度快

• 模型訓練與部署流程複雜

因此，AI 專案需要專案經理具備 AI 技術理解能力 + 專案管理能力。

PMI-CPMAI 認證的核心目標包括：

• 管理 AI 專案生命周期

• 協調資料科學與工程團隊

• 控制 AI 專案風險

• 確保 AI 模型交付與落地

隨著企業 AI 應用不斷增加，PMI-CPMAI 已逐漸成為 AI 專案管理領域的重要專業認證。

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三、PMI-CPMAI 考試基本資訊

PMI-CPMAI 考試主要用於評估考生在 AI 專案管理框架、流程與治理 方面的專業能力。

考試基本資訊

項目	詳細資訊
認證名稱	PMI-CPMAI
全稱	Certified Professional in AI Project Management
考試題型	單選題 / 情境題
題目數量	約 60 題
考試時間	約 90 分鐘
考試方式	線上監考或考試中心
考試語言	英文
認證有效期	3 年

PMI-CPMAI 的考試內容更加偏向 實際 AI 專案場景與案例分析。

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四、PMI-CPMAI 考試內容詳解

PMI-CPMAI 考試主要圍繞 AI 專案管理框架與實踐能力，知識點主要包括以下幾個模組。

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1、AI 專案管理基礎

這部分主要介紹 AI 專案的基本概念與管理方法。

主要內容包括：

• AI 專案生命周期

• AI 專案角色分工

• AI 專案治理框架

• AI 專案價值評估

考生需要理解 AI 專案與傳統 IT 專案的差異。

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2、資料管理與數據治理

AI 專案的核心是數據，因此數據管理是考試的重點。

主要知識點包括：

• 數據收集與清洗

• 數據標註流程

• 數據治理

• 數據隱私與安全

• 數據品質控制

專案經理需要確保 資料來源合法且品質可靠。

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3、AI 模型開發與部署管理

AI 專案通常包含模型訓練與部署流程。

主要包括：

• Machine Learning 工作流程

• 模型訓練管理

• 模型評估指標

• MLOps 概念

• AI 模型部署

專案經理需要協調 資料科學家與工程團隊。

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4、AI 專案風險管理

AI 專案風險通常比普通 IT 專案更高。

主要風險包括：

• 模型偏差（Bias）

• 數據問題

• 技術不確定性

• 合規風險

考試會測試考生如何制定 AI 風險管理策略。

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5、AI 專案倫理與合規

AI 技術涉及大量倫理與法律問題，因此 PMI-CPMAI 也會考察相關內容，例如：

• AI Ethics

• Responsible AI

• 隱私保護

• 法規合規

這部分是近年 AI 領域非常重要的考點。

五、PMI-CPMAI 備考建議

如果想順利通過 PMI-CPMAI 考試，建議採用以下備考方法。

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1、學習 AI 專案管理框架

建議重點學習：

• AI 專案生命周期

• 數據治理

• AI 風險管理

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2、理解 AI 基礎技術

專案經理不需要成為 AI 工程師，但需要理解：

• Machine Learning 基本概念

• AI 模型流程

• MLOps

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3、使用題庫進行考試練習

在備考後期，建議考證寶（KaozhengPro）PMI-CPMAI 考古題進行模擬測試

考證寶題庫提供：

• 最新 PMI-CPMAI 考試題型

• 高頻考點解析

• 模擬考試系統

• 詳細答案解析

未來展望

展望未來，PMI-CPMAI 將持續演進以追蹤快速變化的 LLM（大語言模型）與自主代理技術。預計未來的更新將會納入更多關於生成式 AI 工作流（Generative AI Workflows）與向量數據庫管理的管理實務。隨著各國政府對人工智慧監管政策的完善，合規性管理將在考試中佔據更高比重。對於專業人士而言，獲得此認證僅是起點，持續參與 PMI 的 AI 實務社群並掌握最新的工具集成（如 AI 輔助的專案管理軟體）將是維持專業領先地位的關鍵。