Enterprise AI Implementation Specialist
200 Hours / 4 Months, Part Time Program
This part-time Enterprise AI Implementation Specialist Program features expert instruction, hands-on projects, and a real connection to the industry to get graduates hired.
AI is reshaping every industry and every profession. According to the World Economic Forum, 92 million jobs may disappear, and 170 million new roles are expected to emerge by 2030. The need to implement AI in large organizations is imminent and meaningful: AI implementation specialists are needed to make sure that employees and companies benefit from AI while safeguarding data.
Wawiwa’s reskilling program prepares participants to become job-ready Enterprise AI Implementation Specialists – professionals capable of leading AI adoption in the business from functional diagnosis to actual deployment.
Profundizar en los conocimientos técnicos más necesarios
Graduates will become indispensable to organizations by bridging business needs with AI solutions across the enterprise. They’ll design, implement, and optimize AI workflows, systems, and integrations that drive smarter decisions and business impact.
Abrir puertas con conexiones industriales
Equip students to succeed in a rapidly expanding field with help from our network of AI experts, instructors, hiring partners, and alumni. The Enterprise AI Implementation Specialist curriculum was created in collaboration with the empresas líderes del sector para que nuestros programas respondan lo mejor posible a las necesidades de la industria local, garantizando que los graduados estén preparados para trabajar en cuanto terminen el programa.
Guiar a los estudiantes para que realicen un proyecto profesional
Throughout the program, participants gain practical experience by completing large-scale projects that reinforce the concepts and tools learned in each module. They diagnose organizational needs, identify high-impact AI opportunities, and design end-to-end enterprise AI solutions. They build AI workflows, assistants, or agentic systems, while applying architecture, security, and governance best practices. They also use AI tools throughout the process to design and prototype solutions faster and more effectively. The program culminates in a final project, where participants deliver a complete enterprise AI solution – including diagnosis, architecture, a working prototype, governance framework, ROI model with KPIs, and an executive presentation and demo.
¿A quién va dirigido el programa?
- Business analysts
- IT professionals
- Operations managers
- Digital transformation leaders
- Consultores
- Tech-savvy professionals transitioning into AI roles
No prior coding background is required!
Cómo funciona el programa
200 total learning hours designed for skill-building:
- 150 academic hours - clases en directo con un instructor experto y prácticas guiadas
- 50 independent project work hours – hands-on practice and real-world project development to apply and reinforce learned skills
We Develop the Soft Skills that
Enterprise AI Implementation Specialists Need
Technical skills matter just as much as soft skills for an Enterprise AI Implementation Specialist. You need both to succeed.
Resolución de problemas
Afrontar los retos con lucidez y encontrar formas prácticas de avanzar
Trabajo en equipo
Colaborar con los demás, aprovechar los puntos fuertes de cada uno y respetar las responsabilidades.
Comunicación
Explicar las ideas y el trabajo de forma sencilla, hacer las preguntas adecuadas y mantener a todos alineados.
Adaptabilidad
Adaptarse rápidamente cuando cambian las prioridades, las tareas y las herramientas, y seguir siendo eficaz a pesar de todo.
Pensamiento crítico
Cuestionar la información y los supuestos, hacer preguntas y tomar decisiones acertadas.
En Wawiwa, los alumnos adquieren habilidades interpersonales de forma natural a lo largo del programa. Como nuestra formación es práctica, los alumnos aprenden trabajando en equipo, resolviendo problemas reales y practicando cómo actúan los profesionales en lugares de trabajo reales. Este enfoque les ayuda a desarrollar sólidas capacidades técnicas y las habilidades interpersonales esenciales necesarias para prosperar en el trabajo desde el primer día.
Profesionales de primera categoría
This unique program was built by a professional team made up of the leading experts in AI, with vast knowledge and experience in training too.
Eran Lasser
Director General de Wawiwa
Eran es un emprendedor de la educación tecnológica con más de 20 años de experiencia. Eran fundó y dirigió cuatro empresas de formación en TI: Formación John Bryce (Israel), TRIG (China), JB-IQsoft (Hungría), KocBryce (Turquía). Eran también se asoció para establecer DAN.IT Educación (Ucrania), Techub (Georgia), etc. Además, Eran dirigió Mentergy, que ofrece soluciones de aprendizaje electrónico y a distancia. A lo largo de los años, fue responsable de la reconversión profesional de más de 50.000 personas que ahora trabajan como profesionales de la tecnología.
Daniel Anderson
Jefe de Formación
Daniel es responsable de la actualización de los temas de vanguardia en los programas de formación técnica de la empresa y del mantenimiento de sus metodologías de formación. Daniel fue formador jefe en el Centro de Formación Técnica de las Fuerzas de Defensa de Israel y se graduó en el proceso de formación de las FDI. Desarrolla e imparte una amplia gama de cursos de programación, y es Desarrollador Full-Stack y Científico de Datos.
Oded Israelí
Jefe de Programas de IA
Oded is an AI evangelist since the onset of the AI revolution in 2022. He boasts over two decades of expertise in marketing, strategy, and product management across both large enterprises and successful startups. Oded also advised Fortune 500 companies as a Strategy Consultant at the Boston Consulting Group, and founded several companies as an entrepreneur. Oded holds LL.B. and LL.M. degrees (cum laude) from Tel Aviv University and an MBA from INSEAD Business School.
Programa
Objective
Build foundations in AI thinking, solution architecture, and implementation planning – even without a technical background.
Topics Covered
- AI fundamentals for enterprises
- Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), embeddings – practical business implications
- From business idea to executable AI roadmap
- Process modeling and workflow mapping
- Enterprise AI architecture patterns and documentation standards
- Data flows and integration logic
- Build vs buy decisions
- Prompt engineering for structured systems
Hands-On
- Translate a business case into an AI architecture diagram
- Design an AI workflow and implementation canvas
Objective
Diagnose organizational needs and identify high-impact AI opportunities across core business functions.
Topics Covered
- Business diagnostics frameworks and process analysis
- Use-case libraries by department: Marketing, Sales, HR, Finance, Customer Support, Operations, Product
- Root Cause Analysis (RCA) and bottleneck identification
- ROI estimation and prioritization matrix for AI initiatives
- AI readiness assessment and data sensitivity checks
- Change management basics for adoption
Hands-On
- Run a discovery workshop and build an AI opportunity map
- Create an ROI hypothesis and quick-win shortlist
Objective
Build practical solutions using vibe coding and automation platforms, with enterprise-ready documentation and handoffs.
Topics Covered
- Automation design patterns (Zapier/Make/n8n) and system thinking
- Internal assistants and workflow using the leading vibe coding platforms
- Knowledge assistants fundamentals (RAG when needed)
- Human-in-the-loop workflows and escalation paths
- Evaluation basics: tests, edge cases, and quality checks
- Deployment and documentation for handoff
Hands-On
- Build an end-to-end automation that improves a real business process
- Build an internal assistant prototype and document it for deployment
Objective
Design and implement agentic workflows that handle complex tasks reliably and safely.
Topics Covered
- Agent design patterns and tool usage
- Orchestration and multi-step workflows
- Memory, context, and knowledge access patterns
- Monitoring and evaluation of agent outputs
- When to use agents vs simpler automation
Hands-On
- Build a single-agent workflow for a business function use case
- Extend to multi-agent collaboration with evaluation checkpoints
Objective
Operate AI solutions safely in real organizations with security guardrails, governance, testing, and stability practices.
Topics Covered
- Zero Trust AI security principles and data handling
- Prompt safety, injection awareness, and guardrails
- Testing checklists and evaluation workflows
- Governance models: committees, policies, and review cycles
- Operational stability: monitoring, incident basics, and maintenance routines
Objective
Lead adoption inside the organization through stakeholder alignment, champions, rollout strategy, and measurable impact.
Topics Covered
- Stakeholder mapping and resistance management
- Building an internal AI champions network
- Rollout strategy: communications, enablement, and training
- Adoption and impact metrics
Objective
Deliver a complete enterprise AI solution: diagnosis, architecture, prototype, governance, ROI, and executive presentation.
Project Deliverables
- Organizational AI diagnosis and opportunity selection
- Solution architecture and implementation roadmap
- Working prototype (automation, assistant, or agentic workflow)
- Security and governance pack
- ROI model and success KPIs
- Executive presentation and demo
¿Qué opinan los estudiantes?
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