Как использовать AI в работе Владельца продукта Product Owner

Name: Как использовать AI в работе Владельца продукта Product Owner
Price: 3500 RUB
Availability: PreOrder

2 участника

О чём курс

О курсе

Вы примените технологии искусственного интеллекта в управлении продуктом на практике. В программе показаны способы использовать ИИ для поиска, определения, валидации и вывода на рынок ценных решений, чтобы повысить эффективность работы команды.

В дополнение к стандартным обязанностям владельца продукта рассматриваются вопросы безопасности, этики и ответственного внедрения инструментов искусственного интеллекта в организационные процессы.

Для кого

Материал рассчитан на продуктовых специалистов из любых отраслей:

владельцев продуктов и менеджеров по продукту, планирующих интегрировать современные инструменты в рабочие процессы;
бизнес-аналитиков, заинтересованных в оптимизации процессов исследования и валидации идей;
Scrum-мастеров, Agile-коучей и руководителей, стремящихся поддержать продуктовые команды;
специалистов в сфере разработки, желающих освоить практическое применение ИИ.

Что внутри

В рамках курса изучаются фундаментальные концепции ИИ, включая машинное и глубокое обучение, генеративный ИИ и агентные системы. Участники разбирают реальные кейсы использования технологий для понимания потребностей клиентов, формирования Product Vision, ускорения прототипирования и проведения экспериментов.

Отдельные блоки программы посвящены составлению эффективных запросов (prompt engineering), работе с бэклогом продукта, автоматизации рутинных задач, взаимодействию со стейкхолдерами, а также анализу рисков информационной безопасности и этическим ограничениям.

Формат курса

Обучение рассчитано на один день при очном формате либо разбивается на несколько коротких сессий при проведении онлайн (Live Virtual Class). Курс носит интерактивный и практический характер: участники вовлекаются в дискуссии, выполняют практические упражнения и работают с конкретными инструментами, такими как ChatGPT и Synthesia.

Программа обучения

AI Fundamentals
- Базовое понимание AI и его применения в работе Product Owner. Важно понимать: основные концепции AI; где AI применяется в разработке продуктов; какие задачи он способен выполнять; какие у него есть ограничения.
- Machine Learning: Понимание того, как ML использует данные для выявления закономерностей, predictions, classifications и recommendations. Для Product Owner важно знать: какие задачи можно решать с помощью ML; какие данные для этого нужны; какие ограничения есть у результатов; где ML создаёт ценность для продукта.
- Deep Learning: Базовое понимание Deep Learning и его применения в продуктах.
- Generative AI: Особенно важная часть курса. GenAI может создавать: текст; изображения, аудио и видео; идеи и варианты решений; summaries; прототипы и другой контент. Примеры инструментов: ChatGPT, Synthesia.
- Agentic AI: AI, который может не только отвечать на запросы, но и выполнять последовательность действий для достижения поставленной цели. Для Product Owner особенно интересен для: automation; delegation; research; analysis; выполнения routine tasks.
AI для Customer Understanding
- AI помогает Product Owner: анализировать большое количество информации; проводить и структурировать market research; сравнивать competitors; выявлять patterns; формировать hypotheses; создавать и уточнять User Personas. Важно: AI создаёт гипотезы, а не автоматически предоставляет достоверную информацию о пользователях.
AI для Product Vision
- AI можно использовать для: формирования вариантов Product Vision; поиска противоречий; улучшения формулировок; генерации альтернативных вариантов; проверки Vision с разных перспектив.
AI для Product Discovery
- AI может ускорять: Research; Ideation; формирование hypotheses; Analysis; подготовку вариантов экспериментов и validation.
AI для Prototyping и Experimentation
- AI помогает: быстрее создавать прототипы; готовить варианты экспериментов; формулировать hypotheses; анализировать результаты; находить альтернативные объяснения; подготавливать вопросы для validation. Главная идея: AI ускоряет экспериментальный цикл, но Product Owner отвечает за качество решений.
AI для Decision Making
- AI может выступать как decision-support tool и помогать: анализировать варианты; находить pros/cons; выявлять assumptions; определять риски; проводить scenario analysis; рассматривать альтернативные точки зрения. AI не принимает решение вместо Product Owner.
AI для Product Backlog
- AI можно применять для: анализа backlog items; улучшения формулировок; поиска дубликатов; группировки items; выявления пробелов; подготовки acceptance criteria; refinement; суммирования информации. AI-generated output не означает автоматически хороший Product Backlog. Результат должен проверять Product Owner.
AI для Routine Tasks
- AI может брать на себя часть рутинной работы: meeting summaries; подготовку документов и drafts; структурирование заметок; research; классификацию информации; подготовку вопросов; преобразование информации между форматами. Ценность AI часто заключается не только в принятии решений, но и в сокращении рутинной работы.
Prompt Engineering
- Курс учит создавать effective AI prompts, учитывая: context; role; objective; constraints; input data; desired output; format; quality criteria. Цель — получать не просто красивый текст, а useful and actionable output.
AI для Collaboration
- AI может помогать Product Owner взаимодействовать с: Developers; Scrum Master; stakeholders; customers; leadership. Например: адаптировать информацию для разных аудиторий; готовить meeting agendas и summaries; выявлять conflicting requirements; готовить вопросы; объяснять сложные концепции простым языком.
AI для Influencing
- AI может помогать Product Owner: готовить аргументацию; рассматривать ситуацию с позиции разных stakeholders; выявлять возможные objections; готовить разные варианты коммуникации; тренировать difficult conversations; адаптировать сообщения под конкретную аудиторию.
Security & Ethics
- Использование AI создаёт дополнительные риски, связанные с: confidential information; customer и personal data; intellectual property; incorrect AI-generated information; hallucinations; bias; inappropriate automation; security. Поэтому Product Owner должен оценивать не только "Can AI do this?", но и "Should we use AI for this?" и "How can we use it safely?"
Responsible AI
- Основная идея курса: AI следует использовать там, где он создаёт реальную ценность, при этом учитывая связанные с ним риски. Product Owner должен сочетать: возможности ИИ; потребности продукта; бизнес-ценность; оценка рисков; суждение человека; ответственное использование.

Складчина создана 20 сентября 2026 г.

Теги курса

Другие материалы школы 11

S Scrum.org Все материалы

Product Backlog Refinement: управление и уточнение бэклога продукта на английском языке 5 000 ₽

Вопросы и ответы реального экзамена на международную сертификацию PSPO II - продвинутый уровень - владелец продукта Product Owner в Scrum 3 500 ₽ 22 500 ₽ −84%

Вопросы и ответы реального экзамена на международную сертификацию PSPO-AI essential - использование AI - владелец продукта Product Owner 3 000 ₽ 20 000 ₽ −85%

Продвинутый - Профессиональный владелец продукта Product Owner в Scrum для сертификации PSPO II + вопросы с экзамена 17 639 ₽ 60 000 ₽ −71%

Профессиональный владелец продукта Product Owner в Scrum для сертификации PSPO I + вопросы с экзамена 16 553 ₽ 27 900 ₽ −41%

Пакет тренингов для международной сертификации для Product Owner Владельца продукта + вопросы с экзамена 3 500 ₽ 57 900 ₽ −94%

Оценка и планирование в Scrum-командах на английском языке 15 000 ₽

Эффективное управление бэклогом продукта для сертификации PSPBM + вопросы с экзамена 9 908 ₽ 25 000 ₽ −60%

Развитие лидерских навыков для управления Agile-командами 11 945 ₽ 20 000 ₽ −40%

Продвинутый - Профессиональный Scrum Master для сертификации PSM-II + вопросы с экзамена 17 778 ₽ 30 000 ₽ −41%

Обучение членов продуктовой команды навыкам работы с ИИ для сертификации AIF-I + вопросы с экзамена 8 889 ₽ 30 000 ₽ −70%

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Как получить курс?

Влада Администратор сайта

Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.

Финальный взнос будет ниже, чем 34 300 ₽?

Влада Администратор сайта

Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.

Как я могу ускорить сбор складчины и уменьшить взнос?

Влада Администратор сайта

Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.