The Technical Program Manager's Guide to Practical AI : Workflows and Frameworks for Smarter, Faster, Higher-Impact TPM Execution
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Vendedor de IberLibro desde 14 de agosto de 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Master AI tools and methodologies to transform from a traditional TPM into an AI-enabled leader, unlocking scale, speed, and impact beyond human capacity limitsKey Features:- AI Foundations, Prompts and Agents frameworks you need as a TPM- Practical AI use cases across the Program Lifecycle, Leadership, and Career Management- Balance human judgment (EQ) with AI execution through responsible AI practicesBook Description:Technical Program Managers operate in increasingly complex environments where scale, speed, and cross-functional coordination often exceed human capacity. AI is rapidly transforming how this work gets done, and TPMs need practical ways to apply it in their day-to-day workflows.This book shows you how to use AI across the TPM lifecycle to reduce operational overhead, accelerate decision-making, and increase strategic impact. Each chapter combines hands-on practical AI use cases, frameworks (inputs ¿ AI assist ¿ human verification ¿ output), and practical guidance tailored to TPM workflows, helping you navigate tools, understand trade-offs, and apply AI effectively and responsibly. You'll learn how to apply AI for planning, technical reviews, dependency management, risk analysis, status reporting, stakeholder communication, workflow automation, portfolio health reporting, hiring, talent growth, and career management. The book also covers prompt engineering, AI agents, governance considerations, and how to evaluate AI tools effectively in enterprise environments.What You Will Learn:- AI tools, concepts and methodologies- AI agents, workflows and their creation- Effective and responsible prompt engineering frameworks- AI strategies throughout the program lifecycle- AI strategies supporting TPM leaders- AI automations for career management- Human input (EQ) vs AI driven automation balanceWho this book is for:This book is for Technical Program Managers, Engineering Program Managers, Project Managers, Program Leads, and technology professionals (Engineering Managers, Product Managers and others) who want to apply AI to improve execution, decision-making, and impact across complex environments. A basic understanding of TPM practices, initiation, planning, execution, closure, maintenance, stakeholder communication, and risk management is recommended. No deep AI expertise is required. Table of Contents- How AI is Changing the TPM Role- AI Fundamentals and Core Concepts- Modalities of AI Interactions- From TPM Challenges to AI Use Cases- AI for Initiation and Planning- AI for Program Execution- AI for Delivery and Closure- AI for TPM Leadership- AI for Career Management- Responsible AI- The Growing Importance of EQ in a World of AI- Staying Relevant and Leading the Way.…
N° de ref. del artículo 9781807302634
- Título
- The Technical Program Manager's Guide to Practical AI : Workflows and Frameworks for Smarter, Faster, Higher-Impact TPM Execution
- Autor
- James Dayhuff
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1807302636
- ISBN 13
- 9781807302634
- Peso del artículo
- 654 gramos
- Dimensiones
- 235x191x19 mm
Master AI tools and methodologies to transform from a traditional TPM into an AI-enabled leader, unlocking scale, speed, and impact beyond human capacity limits
Key Features
- AI Foundations, Prompts and Agents frameworks you need as a TPM
- Practical AI use cases across the Program Lifecycle, Leadership, and Career Management
- Balance human judgment (EQ) with AI execution through responsible AI practices
Book Description
Technical Program Managers operate in increasingly complex environments where scale, speed, and cross-functional coordination often exceed human capacity. AI is rapidly transforming how this work gets done, and TPMs need practical ways to apply it in their day-to-day workflows.
This book shows you how to use AI across the TPM lifecycle to reduce operational overhead, accelerate decision-making, and increase strategic impact. Each chapter combines hands-on practical AI use cases, frameworks (inputs → AI assist → human verification → output), and practical guidance tailored to TPM workflows, helping you navigate tools, understand trade-offs, and apply AI effectively and responsibly. You’ll learn how to apply AI for planning, technical reviews, dependency management, risk analysis, status reporting, stakeholder communication, workflow automation, portfolio health reporting, hiring, talent growth, and career management. The book also covers prompt engineering, AI agents, governance considerations, and how to evaluate AI tools effectively in enterprise environments.
What you will learn
- AI tools, concepts and methodologies
- AI agents, workflows and their creation
- Effective and responsible prompt engineering frameworks
- AI strategies throughout the program lifecycle
- AI strategies supporting TPM leaders
- AI automations for career management
- Human input (EQ) vs AI driven automation balance
Who this book is for
This book is for Technical Program Managers, Engineering Program Managers, Project Managers, Program Leads, and technology professionals (Engineering Managers, Product Managers and others) who want to apply AI to improve execution, decision-making, and impact across complex environments. A basic understanding of TPM practices, initiation, planning, execution, closure, maintenance, stakeholder communication, and risk management is recommended. No deep AI expertise is required.
Table of Contents
- How AI is Changing the TPM Role
- AI Fundamentals and Core Concepts
- Modalities of AI Interactions
- From TPM Challenges to AI Use Cases
- AI for Initiation and Planning
- AI for Program Execution
- AI for Delivery and Closure
- AI for TPM Leadership
- AI for Career Management
- Responsible AI
- The Growing Importance of EQ in a World of AI
- Staying Relevant and Leading the Way
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Acerca del autor
Liana Gevorgyan is a TPM leader with over 20 years of experience driving complex machine learning, data science, infrastructure and platform programs at companies such as Block (Square, Cash App), Meta (Instagram), Oura, and McKinsey. She began her career as a software engineer focused on big data and algorithm optimization in Armenia, building a strong foundation in scalable systems. As a TPM leader, she has built and led TPM teams, fostered TPM communities, and delivered mission-critical AI platform initiatives, impacting billions of users. She is passionate about advancing AI-native technical leadership and helping organizations operationalize innovation at scale. She is also a board chair of the Feminno Global nonprofit organization, a coach at Aced (Exponent), and an exhibiting painter based in NYC.
Joshua is the author of The Technical Program Manager's Handbook and the founder of TPM Events, a nonprofit organization that produces the annual TPM Summit, regional chapter gatherings, and a dedicated podcast for the TPM community. He currently serves as a Technical Program Manager at Blue Origin, contributing to programs that advance humanity's return to the Moon. Before joining Blue Origin, Joshua spent twelve years at Amazon leading complex, cross‑functional initiatives and delivering scalable systems that served millions of customers worldwide. He holds a PMP® certification along with degrees in Information Technology and Earth and Space Sciences. Based in the Seattle area, Joshua is raising two children—and three cats—with his partner. He brings a pragmatic, real‑world perspective to technical program management, drawing on deep industry experience to help practitioners excel in high‑impact, technology‑driven environments.
James Dayhuff is a seasoned tech professional with a career spanning product management, engineering, and technical program management. With a master's degree in Information Systems Management, he started his career building software, then led cross-functional teams to solve infrastructure problems, and now focuses on enabling product growth through compliance and security strategy. Through these experiences, he knows what it takes to connect strategy to execution to outcomes. His approach combines technical credibility with strategic product thinking. He can dive into architecture decisions while staying focused on customer problems and business impact. He's led teams through multi-million-dollar initiatives, drastically improved regulatory compliance posture, and opened new revenue opportunities. His consistent theme: bridging the gap between establishing the why behind what we build and how we actually ship it.
Malvika Sinha is a technology and AI leader with 14+ years of experience driving end-to-end programs across healthcare and digital pharmacy at Walmart, payments at Stripe, middleware at Intel, gaming at Electronic Arts, and now AI transformation at Google as an AI Solutions Consultant, with a growing focus on Responsible AI. She began her career as a systems engineer and automation expert and has remained deeply involved in the product development lifecycle, combining technical depth with strong execution. Passionate about AI, particularly agentic AI and Responsible AI, she is dedicated to ensuring artificial intelligence is developed and deployed safely, ethically, and responsibly so that the coming era of AI serves to uplift humanity. She is continually excited by how the field is transforming the way products are built, teams operate, and businesses scale through intelligent automation.
Aadil Maan is a Technical Program Manager with 16+ years of experience leading complex, zero-to-one hardware and software programs across mobile, IoT, and desktop platforms. He has worked at BlackBerry, Apple, Google, and Nike, led Software Program Management at Humane, and now drives Airbnb's first major push into AI products. Aadil believes great TPMs are systems thinkers who blend technology with psychology, philosophy, and design. He writes The Art of Doing Technical Program Management on Substack, sharing practical insights for product, engineering, and TPM leaders.
Michael Götz is a TPM leader with 8+ years at Celonis, where he was one of the company's first Product Managers, building out the team and then moving into a strategic role leading the CTO Office in a hypergrowth phase. He is leading and building the Technical Program Management function from scratch, scaling it to a global organization of 20+ TPMs across New York, Munich, and India. With a background in Aerospace Engineering, he treats program management as a systems engineering problem: optimize for velocity, clarity, and architectural alignment. He has led AI and Data Platform programs at scale, driving AI adoption with his teams, and served as the connective tissue between Product Strategy and Engineering Execution. He believes that everyone in Technology needs a Technical Program Management mindset. Michael co-hosts the TPM Ridge Podcast, writes TPM Breakdowns on Substack, and organizes TPM community events across New York, Munich, Madrid, and London.
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última actualización: 07/12/2017
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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última actualización: 25/04/2018