ИНТехнО • Повышение квалификации
ИИ для продуктовых и проектных команд
Освойте современные инструменты искусственного интеллекта и научитесь применять их в управлении продуктами, проектами, исследованиями, аналитикой, командными коммуникациями и рабочими процессами.
Актуальность программы
Искусственный интеллект становится важным рабочим инструментом специалистов, отвечающих за разработку продуктов, реализацию проектов, исследование потребностей пользователей, управление требованиями и принятие решений.
Генеративные модели позволяют быстрее анализировать большие объёмы информации, готовить документы, формировать и проверять гипотезы, структурировать требования, проектировать исследования, планировать проекты, оценивать риски и автоматизировать повторяющиеся операции.
Программа помогает встроить ИИ в реальные процессы продуктовых и проектных команд, сохраняя человеческий контроль над подготовкой и принятием решений.
Цель программы
Сформировать у слушателей комплексные знания и практические навыки применения искусственного интеллекта для решения профессиональных задач в сфере управления продуктами и проектами.
Участники научатся использовать ИИ для подготовки и обоснования решений, исследований пользователей и рынка, продуктовой стратегии, планирования, бэклога, требований, командных коммуникаций, экспериментов и аналитики.
Задачи программы
- Сформировать понимание принципов работы современных систем искусственного интеллекта.
- Научиться ставить задачи генеративному ИИ и составлять качественные запросы.
- Освоить работу с текстами, документами, таблицами, изображениями и презентациями.
- Выявлять процессы и операции, пригодные для автоматизации.
- Познакомиться с архитектурой ИИ-ассистентов и агентных систем.
- Применять ИИ в продуктовой стратегии, исследованиях, планировании, требованиях, бэклоге и аналитике.
- Оценивать качество результатов ИИ и принимать решения с обязательным человеческим контролем.
Целевая аудитория
- Руководители проектов, менеджеры и владельцы продуктов.
- Руководители продуктовых и проектных команд.
- Бизнес-аналитики и системные аналитики.
- Специалисты проектных офисов и исследователи пользовательского опыта.
- Маркетологи, специалисты по развитию продуктов и цифровой трансформации.
- Руководители подразделений, предприниматели, основатели проектов и специалисты, планирующие перейти в продуктовый или проектный менеджмент.
Кто может поступить
- Лица, имеющие среднее профессиональное образование.
- Лица, имеющие высшее образование.
- Лица, получающие среднее профессиональное или высшее образование.
Для обучения не требуется углублённая подготовка в программировании или анализе данных. Программа ориентирована на практическое применение доступных инструментов искусственного интеллекта в профессиональной деятельности.
Итог обучения
Каждый слушатель подготовит обоснованное продуктовое или проектное решение на основе показателей, результатов эксперимента и анализа возможных последствий.
Итоговый результат может включать продуктовую инициативу, исследовательский отчёт, план проекта, приоритизированный бэклог, аналитическую модель метрик или сценарий внедрения ИИ-ассистента в работу команды.
После обучения вы будете знать
- Основные понятия и этапы развития искусственного интеллекта.
- Особенности машинного обучения, генеративных, языковых и мультимодальных моделей.
- Возможности, ограничения, галлюцинации и смещения в результатах ИИ.
- Критерии выбора ИИ-инструмента и структуру качественного запроса.
- Правила безопасной работы с персональными и конфиденциальными данными.
- Принципы работы ИИ-ассистентов и агентных систем.
- Возможности применения ИИ в продуктовой и проектной деятельности.
После обучения вы сможете
- Формировать продуктовые гипотезы, оценивать эффект и использовать ИИ в разработке стратегии.
- Анализировать пользовательскую обратную связь, рынок и конкурентную среду.
- Готовить проектную документацию, требования, технические задания и критерии приёмки.
- Планировать ресурсы, сроки, зависимости и загрузку команды.
- Выявлять проектные риски, готовить меры реагирования и анализировать изменения.
- Структурировать, деталировать и приоритизировать продуктовый бэклог.
- Диагностировать метрики, проектировать эксперименты и готовить обоснованные решения.
Перспективы трудоустройства и карьерного роста
Освоение программы позволяет повысить эффективность работы в действующей должности и расширить компетенции в области цифрового управления, продуктов и проектов.
- Менеджер продукта.
- Руководитель проекта.
- Владелец продукта.
- Бизнес-аналитик или системный аналитик.
- Специалист проектного офиса.
- Координатор цифровых проектов.
- Специалист по внедрению искусственного интеллекта.
- Специалист по автоматизации бизнес-процессов.
- Руководитель продуктовой или проектной команды.
- Консультант по цифровой трансформации.
- Руководитель сложных инициатив и масштабных цифровых проектов.
Содержание программы
Общая трудоёмкость программы — 102 часа: общая часть — 40 часов, специальная часть — 62 часа.
8 часов
- 1.1. Понятие искусственного интеллекта и основные этапы развития технологий — 2 часа.Сущность искусственного интеллекта и ключевые этапы развития ИИ-технологий.
- 1.2. Машинное обучение, генеративные, языковые и мультимодальные модели — 2 часа.Основные типы современных моделей и принципы их работы.
- 1.3. Возможности, ограничения и вероятностный характер результатов ИИ — 2 часа.Сильные стороны искусственного интеллекта, его ограничения и причины возможной неточности результатов.
- 1.4. Экосистема ИИ-инструментов и критерии выбора решения под задачу — 2 часа.Многообразие ИИ-инструментов и критерии выбора подходящего решения для конкретной профессиональной задачи.
8 часов
- 2.1. Декомпозиция профессиональной задачи и определение ожидаемого результата — 2 часа.Способы разделения сложной задачи на этапы и формулирования конкретного результата.
- 2.2. Структура качественного запроса: роль, контекст, данные, ограничения и формат — 2 часа.Основные элементы запроса, позволяющие получать более точные и полезные ответы от ИИ.
- 2.3. Методы промптинга: примеры, шаблоны, критерии и пошаговое рассуждение — 2 часа.Практические методы составления запросов для решения различных профессиональных задач.
- 2.4. Итеративный диалог, управление контекстом и проверка качества ответа — 2 часа.Последовательное уточнение запросов, сохранение необходимого контекста и оценка качества полученных результатов.
8 часов
- 3.1. Создание, редактирование, сокращение и структурирование текстов и документов — 2 часа.Применение ИИ для подготовки и улучшения текстовых и документальных материалов.
- 3.2. Поиск, обобщение и проверка информации с использованием ИИ — 2 часа.Использование ИИ для поиска данных, выделения главного и проверки достоверности информации.
- 3.3. Работа с таблицами: первичный анализ, выводы и визуальное представление данных — 2 часа.Базовые приёмы анализа табличных данных, формулирования выводов и создания визуализаций.
- 3.4. Создание и проверка изображений, аудиоматериалов и презентаций — 2 часа.Возможности ИИ при работе с визуальным, аудиальным и презентационным контентом.
8 часов
- 4.1. Описание рабочего процесса и поиск задач, пригодных для автоматизации — 2 часа.Методы анализа рабочих процессов и выявления операций, которые можно автоматизировать.
- 4.2. Архитектура ИИ-ассистента: инструкции, память, знания и инструменты — 2 часа.Основные компоненты ИИ-ассистента и принципы их совместной работы.
- 4.3. ИИ-агенты и многошаговые сценарии в no-code/low-code среде — 2 часа.Создание агентных систем и автоматизированных сценариев без сложного программирования.
- 4.4. Проектирование пилота: метрики эффекта, ограничения и человеческий контроль — 2 часа.Подготовка пилотного ИИ-проекта, оценка его эффективности и организация контроля со стороны человека.
8 часов
- 5.1. Галлюцинации, неполнота, смещения и риски принятия решений на основе ИИ — 2 часа.Типичные ошибки искусственного интеллекта и риски использования его результатов в профессиональной деятельности.
- 5.2. Персональные и конфиденциальные данные: правила безопасной передачи — 2 часа.Требования и практические правила безопасной работы с персональными и закрытыми данными.
- 5.3. Интеллектуальные права и ответственность за материалы, созданные с помощью ИИ — 2 часа.Вопросы авторских прав и ответственности при создании и использовании ИИ-контента.
- 5.4. Проверка источников, человеческий контроль и правила использования ИИ в организации — 2 часа.Проверка результатов, организация человеческого контроля и разработка внутренних правил применения ИИ.
12 часов
- 6.1. Выявление продуктовых возможностей с помощью ИИ — 2 часа.Анализ проблем пользователей, формирование дерева возможностей и определение зон роста.
- 6.2. Подготовка и оценка продуктовых гипотез — 2 часа.Ценностное предложение, целевые сегменты, ожидаемый эффект и критерии проверки гипотез.
- 6.3. Использование ИИ при разработке продуктовой стратегии — 3 часа.Формирование альтернатив, оценка сценариев и выбор стратегического направления.
- 6.4. Поддержка решений на этапах жизненного цикла продукта — 2 часа.Применение ИИ на этапах запуска, развития, масштабирования, обновления и вывода продукта из эксплуатации.
- 6.5. Практикум: разработка продуктовой инициативы с использованием ИИ — 3 часа.Путь от выявленной проблемы до обоснованного решения и определения ожидаемого эффекта.
12 часов
- 7.1. Проектирование пользовательского исследования — 2 часа.Определение целей, исследовательских вопросов, выбор респондентов и подготовка сценария.
- 7.2. Обработка интервью, обращений и пользовательской обратной связи — 3 часа.Кодирование, кластеризация, выявление мотивов, барьеров и потребностей пользователей.
- 7.3. Формирование пользовательских сегментов, персон и карт клиентского пути — 2 часа.Построение сегментов, персон и customer journey map на основе исследовательских материалов.
- 7.4. Исследование рынка и конкурентов — 2 часа.Сравнительный анализ продуктов, функций, позиционирования и пользовательского опыта конкурентов.
- 7.5. Практикум: подготовка исследовательского отчёта — 3 часа.Подготовка выводов, инсайтов и рекомендаций для продуктовой команды.
12 часов
- 8.1. Преобразование бизнес-цели в структуру проекта — 2 часа.Определение результатов, этапов, работ, зависимостей и контрольных точек проекта.
- 8.2. Подготовка проектной документации с помощью ИИ — 3 часа.Подготовка паспорта проекта, устава, требований, технических заданий и критериев приёмки.
- 8.3. Планирование ресурсов, сроков и загрузки команды — 2 часа.Оценка трудоёмкости, выявление ограничений и моделирование вариантов проекта.
- 8.4. Управление проектными рисками и изменениями — 2 часа.Выявление рисков, оценка последствий, меры реагирования и анализ запросов на изменения.
- 8.5. Практикум: разработка плана реализации инициативы — 3 часа.Подготовка календаря, ответственных, зависимостей, рисков и контрольных показателей.
12 часов
- 9.1. Формирование и структурирование продуктового бэклога — 2 часа.Инициативы, эпики, пользовательские истории, задачи и связи между ними.
- 9.2. Детализация требований — 3 часа.Бизнес-правила, функциональные и нефункциональные требования, ограничения и критерии приёмки.
- 9.3. Приоритизация инициатив и задач — 2 часа.Продуктовые модели оценки, анализ ценности, затрат, рисков и зависимостей.
- 9.4. Поддержка командных коммуникаций — 2 часа.Подготовка повесток, протоколов, фиксация решений, поручений, разногласий и открытых вопросов.
- 9.5. Практикум: подготовка бэклога продуктового спринта — 3 часа.Бэклог с требованиями, приоритетами, критериями готовности и планом командного взаимодействия.
14 часов
- 10.1. Проектирование системы продуктовых и проектных показателей — 3 часа.Определение целей, метрик результата, опережающих индикаторов и контрольных показателей.
- 10.2. Подготовка аналитических заданий — 2 часа.Формулирование вопросов к данным, описание событий, разрезов, выборок и требований к отчётности.
- 10.3. Диагностика изменений показателей — 3 часа.Выявление факторов, сегментный анализ, проверка альтернативных объяснений и подготовка выводов.
- 10.4. Проектирование продуктовых экспериментов — 3 часа.Гипотеза, аудитория, варианты воздействия, метрики, критерии остановки и интерпретация результатов.
- 10.5. Итоговый практикум: обоснование продуктового или проектного решения — 3 часа.Подготовка решения на основе показателей, результатов эксперимента и анализа возможных последствий.
Результат обучения
Участники научатся применять искусственный интеллект не для единичных экспериментов, а для системного решения продуктовых и проектных задач: от исследования пользователей и стратегии до реализации, аналитики и обоснования управленческих решений.
Стоимость обучения
11 800 ₽ 5 900 ₽
Рассрочка платежа — 0%.
Стоимость включает обучение по программе объёмом 102 часа, практические задания и оформление удостоверения о повышении квалификации установленного образца.
Записаться на программу
Оставьте заявку на обучение или получите консультацию по содержанию программы, условиям поступления и формату обучения.
Важная информация
- Формат программы: повышение квалификации.
- Общая трудоёмкость: 102 часа.
- Продолжительность обучения: 1 месяц.
- Документ по завершении: удостоверение о повышении квалификации.
- Сведения о выпускниках и выданных документах вносятся в ФИС ФРДО.
