Managing AI Projects

🤖 موفقیت در تحویل پروژه‌های AI فقط به مهارت فنی وابسته نیست — بلکه به یک مدل جدید از Project Management نیاز داره. کتاب Managing AI Projects یک راهنمای عملی برای مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی از مرحله ایده تا پروداکشنه. این کتاب توسط مالینی جین رانتاسوی و آدریان گونزالس سانچز نوشته شده و اصول سنتی مدیریت پروژه رو با واقعیت‌های توسعه AI ترکیب میکنه تا بتونی پروژه‌ها رو ساختاربندی کنی، عدم قطعیت رو مدیریت کنی و خروجی واقعی بگیری.

⚙️ چه Project Manager باشی، چه Engineer یا Product Lead، داخل این کتاب یاد میگیری چطور Initiativeهای AI رو برنامه‌ریزی کنی، ریسک رو مدیریت کنی، از Experimentهای Iterative پشتیبانی کنی و تیم‌های فنی و بیزینسی رو همسو نگه داری.

🧩 کتاب با استفاده از ابزارهای عملی، مثال‌های واقعی و تمرکز روی AI سنتی و Generative AI کمک میکنه پروژه‌هات فقط در حد Prototype و Pilot باقی نمونن و واقعاً به نتیجه و Impact برسن.

📌 داخل این کتاب یاد میگیری:

🧱 پروژه‌های AI رو از مرحله Ideation تا Deployment ساختاربندی کنی

🔄 عدم قطعیت، Experiment و Requirementهای در حال تغییر رو مدیریت کنی

🤝 بین تیم‌های فنی و غیرفنی ارتباط مؤثر ایجاد کنی

🛡️ با استفاده از Practiceهای اثبات‌شده، ریسک رو کم و شانس موفقیت رو بیشتر کنی

📊 Initiativeهای AI رو همسو با Goalهای بیزینسی و Timeline تحویل بدی

📘 یک Handbook عملی برای مدیریت پروژه‌های AI در کارهای روزمره خودت بسازی

📑 فهرست مطالب

فصل 1: مقدمه‌ای بر مدیریت پروژه‌های AI

فصل 2: بررسی عمیق AI برای Project Managerها

فصل 3: نقش AI Project Manager

فصل 4: رویکرد عملی به مدیریت پروژه‌های AI

فصل 5: ملاحظات PM در طول Lifecycle فنی AI

فصل 6: ابزارهای مدیریت پروژه‌های AI

فصل 7: داستان‌هایی از نوآوری در پروژه‌های AI

👨‍💻 این کتاب برای چه کسانیه؟

🛠️ این کتاب یک راهنمای عملی برای مدیریت پروژه‌های AI هست. برخلاف کتاب‌هایی که فقط مفاهیم AI و Project Management رو کنار هم قرار میدن، این کتاب عمیقاً وارد Lifecycle پروژه و Lifecycle فنی میشه و تکنیک‌هایی رو آموزش میده که برای اجرای موفق Initiativeهای AI از مرحله ایده تا تحویل نهایی لازمن.

📌 به همین خاطر، این کتاب برای افراد زیر منبع بسیار ارزشمندیه:

📋 Project Managerهای باتجربه که به Frameworkهای عملی برای Planning، Scope کردن، De-Risk کردن و تحویل پروژه‌های AI در محیط واقعی نیاز دارن

🔄 Scrum Masterها و Product Ownerهایی که میخوان Practiceهای Agile رو با عدم قطعیت، Experiment و وابستگی داده‌ای پروژه‌های AI تطبیق بدن

🧠 متخصص‌های فنی مثل Data Scientistها، ML Engineerها، AI Engineerها و Developerها که میخوان Governance، مدیریت Stakeholder، ساختار Delivery و ارتباط کارشون با Outcomeهای بیزینسی رو بهتر درک کنن

⚙️ Managerهای اجرایی مثل Product Managerها، Operations Managerها، IT Managerها و Leadهای Innovation و Transformation که مسئول اجرای Initiativeهای AI و هماهنگی تیم‌های Cross-Functional هستن

📊 مدیران و Executiveهایی که دنبال راهنمایی برای Hiring، Processها، Roleها، طراحی تیم و Governance مربوط به Lifecycle هستن

🎯 Coachها و Consultantهایی که سازمان‌ها رو در مسیر AI Transformation همراهی میکنن و به مدل‌های Delivery ساختاریافته و تست‌شده نیاز دارن

🚀 افراد Junior یا کسانی که قصد تغییر مسیر شغلی دارن و دنبال یک معرفی ساختاریافته و عملی از نحوه اجرای واقعی پروژه‌های AI در سازمان‌ها هستن

📘 ساختار کتاب

🧩 این کتاب یک رویکرد End-to-End برای مدیریت پروژه‌های AI ارائه میده. کتاب در هفت فصل سازمان‌دهی شده و تمام دانشی که برای موفق شدن در شغلت نیاز داری رو پوشش میده؛ حتی اگر هدفت گرفتن موقعیت شغلی جدید در بازار رقابتی امروز باشه.

💡 علاوه بر این، کتاب پر از نکته، توصیه و پاسخ به سؤال‌هایی مثل:

• «چرا این موضوع برای AI Project Managerها مهمه؟»
• «این چه تفاوتی با Project Management سنتی داره؟»

هست.

📈 همچنین رویکرد Incremental کتاب باعث میشه مرحله‌به‌مرحله دانشت رو بسازی و مفاهیم رو تدریجی یاد بگیری.

✍️ درباره نویسنده‌ها

👩‍💻 مالینی جین به‌عنوان Senior Cloud & Data Project Manager در Toptal فعالیت میکنه و مدرس دانشگاه برای دوره‌های مدیریت پروژه Data و AI در EOI و EIP International Business School هم هست. اون همچنین هم‌نویسنده یک کتاب درباره مفاهیم پایه AI با ANAYA Multimedia بوده و پروژه‌هایی در سطح بین‌المللی برای سازمان‌هایی در کانادا و آمریکا مدیریت کرده.

👨‍💻 آدریان گونزالس سانچز یک AI Architect در Microsoft هست و نویسنده سه کتاب برای O’Reilly Media شامل:

• KCNA Study Guide
• Azure OpenAI Service for Cloud Native Applications
• Generative AI on Microsoft Azure

و همچنین دو گزارش تخصصی:

• Cloud Migration for AI Readiness
• Linux and Open Source on Azure

هست.

🎓 اون همچنین مدرس Ecole des Dirigeants در HEC Montreal و IE Business School بوده و دوره‌های آنلاین متعددی برای LinkedIn Learning، O’Reilly Media، The Linux Foundation و DeepLearning.ai تولید کرده. علاوه بر این، با 2U / GetSmarter برای دوره‌های Executive مربوط به AI و Blockchain در MIT Sloan و همچنین دوره Fintech دانشگاه Harvard VPAL همکاری داشته.

Successfully delivering AI projects requires more than technical expertise—it demands a new kind of project management. Managing AI Projects is your practical guide to leading artificial intelligence initiatives from idea to production. Written by seasoned experts Malini Jain Runtasewee and Adrián González Sánchez, this book blends traditional project management principles with the realities of AI development, helping you structure projects, manage uncertainty, and drive real outcomes.

Whether you’re a project manager, engineer, or product lead, you’ll learn how to plan AI initiatives, manage risk, support iterative experimentation, and align technical and business teams. With practical tools, real-world examples, and a focus on both traditional and generative AI, this book helps ensure your AI projects deliver impact beyond just initial pilots and prototypes.

• Structure AI projects from ideation through deployment
• Manage uncertainty, experimentation, and changing requirements
• Bridge technical and nontechnical teams effectively
• Reduce risk and increase success using proven practices
• Deliver AI initiatives that align with business goals and timelines
• Develop an applied AI project management handbook for your day-to-day initiatives

Table of Contents

Chapter 1: Introduction To AI Project Management

Chapter 2: A Deep Dive Into AI For Project Managers

Chapter 3: The Role Of The AI Project Manager

Chapter 4: Applied Approach To AI Project Management

Chapter 5: PM Considerations During The Technical AI Lifecycle

Chapter 6: Tools For Managing AI Projects

Chapter 7: Tales Of AI Project Innovation

Who This Book Is For

This book is a practical guide to AI project management. Instead of simply combining AI and traditional project management concepts, it goes deep into project and technical lifecycles and the techniques required to successfully implement AI initiatives from initial ideation through final delivery. For that reason, this book is a great resource for:

• Experienced project managers who need practical frameworks to plan, scope, de-risk, and deliver AI projects in real-world environments
• Scrum masters and product owners who want to adapt Agile practices to the uncertainty, experimentation, and data dependency of AI work
• Technical professionals (e.g., data scientists, machine learning [ML] engineers, AI engineers, developers) who want to better understand governance, stakeholder management, delivery structures, and how their work fits into larger business outcomes
• Other tactical managers (e.g., product, operations, and IT managers; innovation and transformation leads) responsible for executing AI initiatives and coordinating cross-functional teams
• Executives and managers looking for guidance on hiring and needing clarity on processes, roles, team design, lifecycle governance, etc.
• Coaches and consultants who support organizations through AI transformations and need structured, field-tested delivery models to guide clients effectively
• Entry-level professionals and career switchers who seek a practical, structured introduction to how organizations’ AI projects are actually run

How This Book Is Organized

This book presents an end-to-end approach to AI project management. Organized into seven chapters, it offers all the knowledge you will need to succeed in your job and, if desired, to land another position in today’s competitive job market. It also provides plenty of notes, advice, and answers to questions like “Why is this relevant for AI project managers?” and “How is this different from regular project management?” Moreover, you’ll appreciate the incremental approach we take, allowing you to build your knowledge step-by-step.

About the Author

Malini Jain is a Senior Cloud & Data Project Manager at Toptal, and a university lecturer with EOI and EIP International Business School for data & AI project management courses. She is also co-author of an AI fundamentals book with ANAYA Multimedia. She has managed projects and international level with organizations in Canada and USA.

Adrián González Sánchez is an AI Architect at Microsoft, and an O’Reilly author of three books (KCNA Study Guide, Azure OpenAI Service for Cloud Native Applications, Generative AI on Microsoft Azure) and two reports (Cloud Migration for AI Readiness, Linux and Open Source on Azure). He is a trainer for the Ecole des Dirigeants at HEC Montreal and IE Business School, and he has authored online courses for LinkedIn Learning, O’Reilly Media, The Linux Foundation, and DeepLearning.ai. He also collaborates with 2U / GetSmarter for MIT Sloan’s AI and Blockchain executive courses, and Harvard VPAL’s Fintech course.