Перейти к основному содержимому

Полный учебный курс

Product Manager + AI

AI product discovery, метрики, экономика и lifecycle

Траектория для PM: discovery AI-функций, capabilities, evaluation, AI UX, unit economics, experimentation, safety и lifecycle management.

Завершите курс с управляемым AI product dossier, а не презентацией про «AI-first»: проблема, capability fit, прототип с evidence, evaluation contract, unit economics, границы риска, rollout, telemetry, rollback и критерии sunset.

0%0/10 уроков

Прогресс сохраняется локально в вашем браузере.

8–14 недель3 модулей10 уроков2 assessment

Система работы с курсом

Как проходить курс, чтобы остался проверяемый результат

1. Начать с проблемы, а не с модели

Для каждой темы зафиксируйте user или job, частоту, baseline текущего процесса, impact отказа и критерий, показывающий, что AI действительно лучше более простой автоматизации.

2. Определить evidence до prototype

До demo опишите representative cases, acceptance thresholds, forbidden outcomes и бизнес-метрику. Иначе prototype убедительно доказывает в основном то, что prototype существует.

3. Экспериментировать через evals

Каждое изменение model, prompt, context или tool сравнивайте с одним evaluation contract и baseline. Online experiment запускайте только после offline quality и safety gates.

4. Запускать как операционную систему

Canary, budget, monitoring, human review, incident path, rollback и sunset — часть product design. «Operations разберётся после launch» для AI обычно означает передать им сюрприз.

Правила курса

Не просто прочитал — а доказал

  • Не начинайте discovery с выбора модели. Сначала проблема, baseline, evidence и failure impact.
  • Не используйте A/B test, чтобы выяснить, безопасна ли система вообще: high-severity failures должны отсекаться offline gates.
  • Считайте cost per successful task вместе с retries, review и failure handling — цена токена сама по себе почти ничего не говорит PM.
  • Не переносите vendor-reported adoption, accuracy или revenue uplift в свой forecast без проверки attribution и transfer assumptions.
  • Каждая high-impact production correction обновляет eval set, а каждое изменение model/prompt/context/tool проходит version-bound release decision.

Модуль 1

Общий AI Core

Границы моделей, structured outputs и evaluation для продуктовых решений.

РезультатProduct manager понимает, что можно обещать пользователю и как проверять эти обещания.

  1. AI-грамотность и границы моделей

    Основной

    Возможности, галлюцинации, ограничения контекста, приватность и ответственное использование.

    Материал →

  2. Prompt и context engineering

    Основной

    Инструкции, примеры, ограничения, контекст и проверка результата.

    Предпосылки: AI-грамотность и границы моделей

    Материал →

  3. Structured outputs и evaluation

    Основной

    Схемы ответов, детерминированные проверки, тестовые сценарии и критерии приёмки.

    Предпосылки: Prompt и context engineering

    Материал →Ресурс →

Checkpoint после модуля

Product evidence baseline

  • ✓ проблема и user segment сформулированы без привязки к конкретной модели
  • ✓ success metric имеет baseline и owner
  • ✓ для high-impact failure определён unacceptable outcome

Scenario transfer lab

Transfer lab: от AI-кейса к problem/evidence contract

Возьмите inbound-sales кейс OpenAI как референс бизнес-процесса. Не копируйте reported metrics в собственный business case. Для другой компании постройте problem tree, baseline funnel, evidence plan и причины, по которым тот же workflow может не перенестись.

Deliverable

Одностраничный problem/evidence contract: user/job, baseline, target outcome, non-goals, representative cases, unacceptable failures и attribution plan.

ChatGPT/OpenAI AI кейс →AI² Business →Карта знаний →Roadmap Product Manager + AI →
  • ✓ vendor-reported metric не используется как собственный baseline
  • ✓ есть минимум три transfer-risk hypotheses
  • ✓ бизнес-метрика отделена от model-quality metric
  • ✓ определён источник ground truth для outcome

Модуль 2

AI product discovery

Постановка проблемы, соответствие возможностей и гипотезы ценности.

РезультатAI-функция имеет чётко определённую проблему, пользователя и измеримые метрики успеха.

  1. Capability fit и выбор проблемы

    Основной

    Определить, где AI создаёт ценность, а где добавляет лишний риск.

    Материал →

  2. AI UX, доверие и неопределённость

    Основной

    Feedback, explainability, approvals, failures и контроль пользователя.

    Материал →

  3. Проект: dossier discovery AI-функции

    Проектpractice + assessment

    Определить проблему, прототип, метрики, риски, экономику и план эксперимента.

    Предпосылки: Capability fit и выбор проблемы, AI UX, доверие и неопределённость

    Материал →Практикум →Assessment →

Checkpoint после модуля

Validated discovery package

  • ✓ prototype проверен на representative cases
  • ✓ quality/safety acceptance thresholds определены до теста
  • ✓ human review и authority boundaries описаны для consequential actions

Scenario transfer lab

Transfer lab: AI feature discovery с kill criteria

Выберите consumer или internal AI feature и проведите discovery так, чтобы команда могла не только одобрить идею, но и вовремя её закрыть. Добавьте capability fit, prototype, eval set, human-review boundary, abuse cases и более простую non-AI альтернативу.

Deliverable

AI feature discovery dossier + таблица AI vs deterministic automation + заранее зарегистрированные go/iterate/kill criteria.

AI² Consumer →AI product discovery →Практикум discovery dossier →Human in the loop →
  • ✓ есть non-AI baseline
  • ✓ representative eval cases покрывают happy path и high-impact failures
  • ✓ kill criterion задан до результатов теста
  • ✓ human review привязан к risk, а не случайному проценту traffic

Модуль 3

Метрики, экономика и lifecycle

Качество, безопасность, стоимость, эксперименты и эксплуатация.

РезультатAI-функция управляется через измеримые gates от прототипа до вывода из эксплуатации.

  1. Метрики качества и безопасности

    Основной

    Task success, groundedness, latency, cost, failure rate и trust.

    Материал →

  2. AI unit economics

    Основной

    Стоимость задачи, model routing, бюджет и маржа.

    Материал →

  3. Evaluation-driven experimentation

    Основной

    Offline evals, online tests, release gates и rollback.

    Материал →

  4. Milestone: управляемый запуск AI-функции

    Контрольная точкаpractice + assessment

    Метрики, безопасность, стоимость, rollout, monitoring и incident plan.

    Предпосылки: Метрики качества и безопасности, AI unit economics, Evaluation-driven experimentation

    Материал →Практикум →Assessment →

Checkpoint после модуля

Governed launch readiness

  • ✓ unit economics считаются на successful task, а не только на token cost
  • ✓ rollout имеет canary/rollback/stop criteria
  • ✓ production feedback превращается в eval/regression backlog

Scenario transfer lab

Transfer lab: eval → economics → staged rollout → incident

Превратите готовый prototype в launch decision. Посчитайте cost per successful task, задайте quality/safety gates и спроектируйте canary, telemetry, escalation, rollback и post-incident regression loop.

Deliverable

Launch control sheet: eval baseline, release thresholds, unit-economics budget, rollout stages, telemetry dashboard spec, rollback trigger и incident-to-regression workflow.

Production evaluation →Cost optimization →AI incident response →AI² Government →
  • ✓ quality, safety, latency и cost имеют отдельные thresholds
  • ✓ стоимость нормализована на successful task
  • ✓ canary имеет explicit rollback trigger
  • ✓ production incident или high-severity correction создаёт regression case

Capstone contract

Capstone: governed AI feature launch dossier

Спроектируйте запуск одной AI-функции от problem framing до production lifecycle. Результат должен позволять другой команде принять go/no-go решение без веры в магию модели и без «с рисками разберёмся после beta».

Что сдать

  • — problem brief с user/job, baseline workflow, non-goals и измеримым business outcome
  • — capability-fit decision: AI, deterministic automation или hybrid с явными trade-offs
  • — representative evaluation dataset + quality/safety acceptance contract + regression policy
  • — prototype evidence pack с traces, failure taxonomy и human-review decisions
  • — unit economics: cost per attempt, cost per successful task, review cost, expected volume и budget guardrail
  • — risk/authority matrix: data classes, consequential actions, approvals, audit и escalation owner
  • — staged rollout plan: shadow/draft/canary/general availability, telemetry, rollback и kill criteria
  • — 30-day operating plan: metric review, incident loop, eval refresh, model/prompt change control и sunset trigger

Когда это можно считать готовым

  • ✓ business success, model quality и safety metrics не смешаны в один vanity score
  • ✓ go/no-go решение опирается на pre-defined thresholds и representative evidence
  • ✓ high-impact action не получает больше автономности без authority/control evidence
  • ✓ unit economics остаются в budget при ожидаемом volume и human-review rate
  • ✓ rollout можно остановить или откатить по чёткому runtime signal
  • ✓ vendor-reported metrics обозначены как внешний контекст и не выдаются за causal proof собственного ROI

Финальная практика и assessment

Курс завершается практическим артефактом и рубрикой приёмки. Результат считается готовым после прохождения acceptance criteria, а не только после чтения материалов.

Проект: dossier discovery AI-функции →Milestone: управляемый запуск AI-функции →Открыть roadmap →