AI для менеджеров продуктов и аналитиков

AI помогает продактам и аналитикам быстрее готовить документы, разбирать данные и собирать прототипы. Но хороший результат требует контекста, понятной задачи и проверки.

На курсе вы разберётесь, как использовать AI в продуктовой работе и не принимать его ответы на веру.

Вместо набора промптов — один сквозной кейс. Вы пройдёте путь от идеи руководителя до решения о запуске и на каждом этапе будете получать результат, который можно проверить.

Что за история

Настя работает над «Чемоданом» — сервисом, который подбирает поездки по бюджету, датам и пожеланиям. Пользователь пишет: «Хочу на море в октябре, на неделю, до 180 тысяч на двоих и без ночных пересадок». Сервис должен предложить реальные варианты и честно показать компромиссы.

В понедельник утром руководитель приносит идею: давайте добавим умный поиск, конкуренты уже показывают похожее. Через две недели нужен план.

Можно сразу рисовать интерфейс. Но Настя сначала проверит, где на самом деле ломается путь пользователя и поможет ли здесь новый поиск. AI будет рядом: соберёт черновик, разберёт интервью, напишет SQL, покритикует решение и проверит эксперимент. А ещё несколько раз уверенно ошибётся — ради этого мы здесь и собрались.

Что вы сделаете сами

• соберёте контекст о продукте, процессах и данных, без которого AI только красиво гадает;
• превратите идею руководителя в проверяемую продуктовую задачу;
• разберёте интервью и не перепутаете слова пользователей со своими догадками;
• исправите запрос AI прямо в SQL-тренажёре Stepik и получите автоматическую проверку;
• выберете решение, сверите его с ограничениями API и соберёте прототип;
• проверите качество умного поиска до того, как это сделают пользователи;
• спланируете эксперимент, поймаете поспешный «победный» вывод и примете решение о запуске;
• соберёте итог в короткую записку и три слайда для руководителя.

Как проходит курс

Одна короткая сцена — одна мысль — одно действие. Вы принимаете решение и сразу получаете обратную связь. Там, где тексту тесно, будут схемы, таблицы «хорошо / плохо» и простые иллюстрации. Нужный файл появляется только рядом с понятным заданием. Архивы без инструкции оставим археологам.

Все данные и документы вымышлены. Рабочую базу загружать не придётся. SQL с нуля писать тоже: в тренажёре уже есть база и запрос AI, который нужно проверить и исправить.

Кому подойдёт

Продакт-менеджерам, аналитикам, исследователям и дизайнерам, которые уже участвуют в продуктовой работе и хотят использовать AI как сильного помощника, а не как самого уверенного человека на созвоне.

Управлению продуктом с нуля курс не учит. Зато учит важному продолжению фразы «AI сказал»: «а вот как мы это проверили».

Что останется после курса

Рабочий маршрут, который можно перенести на свой продукт:

задача → контекст → факты → SQL → решение → прототип → эксперимент → контроль после запуска

И набор материалов, с которым можно прийти к команде не с просьбой «посмотрите, что выдал AI», а с проверенным предложением и понятными границами решения.

Курс подготовлен продакт-менеджером с опытом в аналитике данных и внедрении AI в продукты и бизнес-процессы. В основе — практика: быстрые черновики доверяем AI, решения — только фактам.