Обучение членов продуктовой команды навыкам работы с ИИ для сертификации AIF-I + вопросы с экзамена

1. AI Fluency и создание продукта

• Разберитесь, что означает AI Fluency — компетентное использование искусственного интеллекта — и чем этот навык отличается от простого умения пользоваться AI-инструментами.
• Понятие искусственного интеллекта и AI Fluency.
• Взаимосвязь ИИ и разработки продукта.
• Жизненный цикл создания продукта.
• Знакомство с AI Fluency Journey Map.
• Осознанное применение ИИ в среде Scrum.
• Роль фактических данных, обратной связи и эмпирического обучения в разработке продуктов в условиях неопределённости.

2. Домен понимания (Understanding)

• Развивайте способность понимать возможности и ограничения ИИ, распознавать ошибки и выбирать подходящие инструменты для конкретных задач.
• Типичные ошибки ИИ, влияющие на разработку продукта.
• Распознавание неточных, недостоверных и вводящих в заблуждение ответов.
• Развитие здорового критического отношения к результатам работы ИИ.
• Выбор подходящего AI-инструмента для конкретной задачи.
• Выявление потенциальных ошибок до того, как они приведут к реальным проблемам.
• Понимание того, почему уверенно сформулированный ответ ИИ не обязательно является правильным.

3. Домен управления (Direction)

• Научитесь эффективно взаимодействовать с ИИ и направлять его к получению релевантных и полезных результатов.
• Знакомство с шаблоном Direction Template первого уровня.
• Структурирование промптов с использованием чётких целей и контекста.
• Определение информации, необходимой ИИ для подготовки качественного ответа.
• Улучшение промптов посредством последовательных итераций.
• Применение техник составления промптов на разных этапах жизненного цикла продукта.
• Формирование устойчивых привычек эффективной работы с ИИ.

4. Домены оценки и ответственности (Evaluation & Responsibility)

• Изучите, как оценивать результаты работы ИИ и сохранять ответственность за их использование.
• Оценка качества, релевантности и точности результатов ИИ.
• Выявление пробелов, противоречий и утверждений без достаточных оснований.
• Проверка сгенерированного контента перед его использованием или распространением.
• Ответственность за работу и решения, созданные с помощью ИИ.
• Соблюдение этических принципов и требований ответственного использования ИИ.
• Понимание рисков чрезмерного доверия к ИИ в условиях нехватки времени.
• Сохранение человеческого контроля и ответственности на всех этапах работы.

5. Практическое применение AI Fluency

• Примените изученные принципы к реалистичным сценариям создания и развития продукта.
• Совместное применение доменов Understanding, Direction, Evaluation и Responsibility.
• Интеграция ИИ в процессы исследования, разработки и поставки продукта.
• Использование ИИ на этапе Discovery — исследования потребностей и возможностей.
• Применение ИИ на этапе Delivery — разработки и поставки продукта.
• Использование ИИ при поддержке и сопровождении продукта.
• Оценка результатов работы с ИИ на практических примерах.
• Определение признаков того, что базовые практики работы с ИИ стали устойчивой частью рабочего процесса и можно переходить к следующему уровню.