AI-product manager : от вайбкодинга к production

  • За 8 недель создадите AI-продукт с метриками и презентуете бизнес-заказчику: от идеи до MVP - без программирования

  • Заберете 7 проектов для портфолио
Проектируйте AI‑продукты как системы, а не «фичи с LLM» 
практический онлайн-курс
сроки
8 апреля - 17 июня 2026
формат
Воркшопы, задания с проверкой, менторские сессии
документ
УПК
уровень
midlle, midlle+

Почему AI-product manager — это уже не тренд, а стандарт

Кто проектирует AI-продукт как систему — тот задаёт стандарты внедрения в компании
На рынке дефицит специалистов с гибридными компетенции (продукт + AI), спрос на вакансии вырос в 2,5 раза в 2025 году

85% компаний хотят внедрять AI, но не знают как.

Согласно исследованию востребованность специалистов, проектирующих AI-продукты, превышает предложение на рынке.

AI Product Manager

Одна из самых востребованных ролей в продуктовых командах

Крупные компании в поиске AI-специалистов

которые умеют идентифицировать возможности AI в бизнес-процессах, проектировать решения на no-code и создавать AI-продукты от идеи до MVP без команды разработчиков.

Сегодня многие компании испытывают трудности с поиском людей, которые умеют управлять продуктом и одновременно разбираются в AI. Я жду, что этот дефицит будет только увеличиваться.

— из заметки признанного лидера в области искусственного интеллекта Эндрю Ын.
Dr. Andrew Ng (Эндрю Ын) — основатель DeepLearning. AI, основатель и генеральный директор Landing AI, генеральный партнер AI Fund, председатель и сооснователь Coursera. Профессор кафедры компьютерных наук Стэнфордского университета

Для кого курс

Product Managers (1+ год опыта)

Product Managers (1+ год опыта)

Хочу применять ИИ в своей работе, но не понимаю, как. Нет технического бэкграунда
Пройдёте практический путь от нуля до первого AI-продукта: 7 проектов в портфолио, no-code инструменты
Бизнес-аналитики и системные аналитики

Бизнес-аналитики и системные аналитики

Пишу требования, но не знаю, как формулировать задачи для AI/LLM и какие процессы автоматизировать первыми.
Научитесь находить возможности AI в бизнес-процессах (AI Use Case Map), проектировать решения без кода и готовить обоснования для стейкхолдеров
Бизнес-аналитики и системные аналитики

Маркетологи и growth-специалисты

Читаю про AI, но не знаю, с чего начать практику. Хочу использовать нейросети в рабочих процессах и в продукте.
Поймёте, как автоматизировать процессы, где AI даёт максимум эффекта. А также сможете перейти в продуктовую роль
Бизнес-аналитики и системные аналитики

Менеджеры проектов в IT

Нужно консультировать бизнес по AI-внедрению и интегрировать AI в процессы — не хватает системной картины и инструментов.
Получите практические инструменты, менторскую поддержку и разборы кейсов на каждом блоке, поймёте, как выстроить систему, чтобы внедрять AI в процессы компаний и получать поток клиентов
Курс не требует программирования и знания ML — достаточно опыта в продукте/проектах от 1 года, понимания базовых IT-процессов и желания создавать AI-продукты.

Не уверены, хватит ли знаний для курса?

Запишитесь на консультацию, мы свяжемся с вами и расскажем подробнее
Получить консультацию
1

Находить возможности применения AI в бизнес-процессах

Определите процессы в компании, где AI может помочь, и оформите AI Use Case. Создадите персонального AI-помощника под свои задачи
2

Системно проектировать AI-продукты

Поймете, как превратить идею в рабочую гипотезу для ИИ-продукта. Узнаете особенности жизненного цикла AI-фичи/продукта и выберите способ взаимодействия пользователя с ИИ
3

Применять вайбкодинг на всех этапах работы и интегрировать AI в процессы

Поймете, как превратить идею в рабочую гипотезу для ИИ-продукта. Узнаете особенности жизненного цикла AI-фичи/продукта и выберите способ взаимодействия пользователя с ИИ
4

Создавать AI-ассистентов с базой знаний

Разберётесь с архитектурой RAG, научите ИИ создавать системы поиска по документам, поймёте диалоговый UX и создадите полноценный AI-продукт с RAG
5

Измерять эффективность AI-решений

Поймете, как превратить идею в рабочую гипотезу для ИИ-продукта. Узнаете особенности жизненного цикла AI-фичи/продукта и выберите способ взаимодействия пользователя с ИИ
6

Презентовать AI-продукт заказчикам

Соберёте полноценный ИИ-продукт от идеи до запуска и защитите Capstone перед экспертами и бизнес-заказчиками.

Чему вы научитесь

Программа курса

17 часов теории. 66 часов практики
Модуль 1

Погружение в ИИ

1/ Ландшафт AI и первые промпты

Лекция: Как начать не только применять, но и управлять ИИ в своих рабочих задачах (быстрый старт)

  • что такое AI (AI — ML/CV — NN — DL)
  • какие LLM под какие задачи (презентации, текст, видео, картинки, поиск);
  • безопасность при работе с AI (что можно/нельзя передавать, использование в корпоративном контексте);
  • ChatGPT vs Claude vs GigaChat — отличия и настройки;
Практика: От плохих промптов к хорошим; разбор промптов для разных задач.
Результат: Понимание принципов LLM, умение писать эффективные промпты, знание различий между моделями.

2/ Кейсы успешных AI-продуктов + AI Maturity 

Лекция: Как определить готовность организации к внедрению ИИ

  • Кейсы Perplexity, GitHub Copilot, Manus, Loveable, Replit и др.; 
  • Применимость к вашему бизнесу.  
Результат: Понимание парадигм AI-взаимодействия, способность находить AI-возможности в своей области

Проект 1. AI Use Case Map

Карта возможностей: где ИИ может помочь в вашей компании

  • Найдете процессы в компании, где AI может помочь.
  • Сформулируете AI-решение

3/ Advanced Prompt Engineering

Лекция: Как создавать запросы, которые дают нужный результат с первого раза

  • role-playing промпты, 
  • Chain-of-Thought, 
  • few-shot examples, 
  • structured outputs (JSON, таблицы);
Практика: Промпт-шаблоны для типовых задач; что такое токены, как не тратить впустую и мониторить баланс
Результат: Навык создания сложных промптов, библиотека промпт-шаблонов.

4/ Custom GPTs

Лекция: Как создать персонального ИИ-помощника под свои задачи

  • Что такое Custom GPTs
  • Создание GPT за 30 минут
  • Настройка инструкций, база знаний, действия
  • Примеры: GPT для маркетинга, Продуктовые исследования с GPT 
Практика: Умение создавать специализированных AI-ассистентов, понимание архитектуры Custom GPTs

Проект 2. Ваш первый Custom GPT

Создаем ИИ-ассистента для ежедневной работы

  • Специализированный ассистент для вашей работы (Product Requirements Writer, Competitor Analyzer, User Interview Synthesizer)
Модуль 2

Проектирование продуктов с ИИ

Как создавать ИИ-решения, которые приносят бизнес-результат

5/ От идеи к AI-гипотезе

Лекция: Как превратить идею в рабочую гипотезу для ИИ-продукта

  • жизненный цикл AI-фичи/продукта; 
  • фреймворк AI Opportunity Canvas (бизнес-проблема, ЦА, текущее решение, AI-решение, метрики, риски); 
Практика: Заполнение Canvas для 3 идей; peer review
Результат: Навык формулирования AI-гипотез, использование Canvas, понимание жизненного цикла AI-фичи/продукта.

6/ AI UX Patterns

Лекция: Как выбрать способ взаимодействия пользователя с ИИ

  • 5 парадигм — Co-pilot, Autopilot, Conversational, Generative, Predictive; 
  • когда какую парадигму выбирать; 
  • кейсы успешных продуктов; 
  • управление ожиданиями, обработка ошибок
Практика: Разбор паттернов, кейс-стади
Результат: Понимание UX-паттернов для AI, выбор подходящей парадигмы.

Домашние задания с проверкой

Проект 3. AI Product Concept

Концепция ИИ-продукта для реальной проблемы

  • Спроектируете AI-продукт для реальной проблемы.
  •  AI Opportunity Canvas + User Journey Map + Mockups + описание AI-логики + метрики 

7/ Метрики AI-продуктов

Лекция: Как измерять эффективность ИИ-решений

  • трёхуровневая система (бизнес, продукт, AI); 
  • связь метрик (дерево метрик);
Практика: Построение дерева для вашего проекта
Результат: Навык проектирования системы метрик для AI-продуктов

8/ AI Economics

Лекция: Как выбрать способ взаимодействия пользователя с ИИ

  • cost modeling (API, инфраструктура, разметка, поддержка); 
  • ROI-калькуляция; 
  • Build vs Buy vs API — decision tree; 
  • кейс: когда API выгоднее своего сервера. 
Практика: Разбор кейсов, практика расчётов
Результат: Понимание экономики AI-решений, умение считать ROI и обосновывать выбор

Проект 4. Business Case для AI

Как посчитать выгоду от внедрения ИИ и обосновать инвестиции

  • обосновать финансово внедрение AI-решения 
  • презентация для стейкхолдеров
Модуль 3

Встраивание AI без программирования

Как автоматизировать процессы с помощью ИИ без технических навыков

9/ Автоматизация с n8n - основы

Лекция: Как связать ИИ с вашими рабочими инструментами

  • введение в n8n; 
  • nodes, connections, triggers, actions; 
  • webhooks и API; 
Практика: Первый workflow за 1 час
Результат: Понимание workflow-автоматизации, умение создавать простые интеграции с AI

10/ Advanced n8n + AI

Лекция: Как настроить сложные сценарии работы с ИИ

  • работа с API (OpenAI, Anthropic, GigaChat); 
  • условная логика, циклы, массивы; 
  • error handling; 
  • агентные системы на no-code/low-code — особенности и отличия от обычного workflow; 
  • когда нужны агенты, а когда достаточно приложения
Практика: Разбор архитектуры
Результат: Навык сложных AI-workflow, понимание обработки ошибок и логики.

Проект 5. AI-автоматизация процесса

Автоматизация рабочего процесса с помощью ИИ

  • Автоматизировать рабочий процесс (анализ фидбека, генерация контента, скрининг резюме, персонализация писем).
  • workflow в n8n (минимум 5 узлов) + документация + видео-демо 2 мин

11/ RAG-системы на no-code

Лекция: Как научить ИИ работать с вашими документами и базой знаний

  • что такое RAG и зачем; 
  • knowledge base, semantic search, context injection; 
  • инструменты: Pinecone, OpenAI Embeddings, n8n; 
Практика: Простой RAG
Результат: Понимание архитектуры RAG, умение создавать поиск по документам

12/ Building Chatbots

Лекция: Как создать агента, под ваши задачи и вывести его в мессенджер

  • мультиагентные системы; 
  • платформы для ботов (в т.ч. n8n); 
  • интеграция с Telegram/WhatsApp; live demo: ; диалоговые сценарии.
Практика: Чат-бот с RAG за 1 час
Результат: Навык создания чат-ботов с AI, понимание диалогового UX

Проект 6. AI-ассистент с базой знаний

ИИ-помощник с доступом к вашей базе знаний

  • Создать чат-бота, отвечающего на вопросы по вашим документам (документация продукта, корп. политики, продуктовая информация).
  •  работающий бот (Telegram/Web) + база знаний 
Модуль 4

Итоговый проект

Как собрать полноценный ИИ-продукт от идеи до запуска

10/ Capstone Kickoff

Практика: Запуск итогового проекта: выбор идеи и технологий

11/ Design Review

Практика: Валидация дизайна проекта

12/ Разработка MVP

Практика: Создание рабочего прототипа

13/ Tech Review

Практика: Решение технических проблем перед запуском
Результат: Навык создания чат-ботов с AI, понимание диалогового UX

Проект 6. AI-ассистент с базой знаний

ИИ-помощник с доступом к вашей базе знаний

  • Создать чат-бота, отвечающего на вопросы по вашим документам (документация продукта, корп. политики, продуктовая информация).
  •  работающий бот (Telegram/Web) + база знаний 

14/ Presentation Skills

Практика: Как презентовать ИИ-продукт заказчикам

14/ Финальная защита 

Добавите 7 проектов в портфолио

Освоите инструменты

 AI Product Concept
Business Case для AI
Custom GPT
AI Use Case Map
AI-ассистент с базой знаний
AI-автоматизация процесса в n8n
Capstone — полноценный AI-продукт от идеи до защиты перед экспертами и заказчиками

Вы можете получить полную программу и расписание занятий, чтобы убедиться, что обучение вам подходит

получить программу и расписание в pdf
Prompt engineering
AI Opportunity Canvas
AI Use Case Map
Advanced prompts
Агентные системы
Workflow-автоматизация
LLM-модели и чат-боты
GigaChat, DeepSeek, Qwen,YandexGPT, Kimi K2,
Claude, OpenAI, Gemini, Monica, Perplexity, GitHub, Copilot, Manus, Loveable, Replit, OpenRouter 
Специализируется на разработке платформ AI-агентов с фокусом на безопасность данных, кастомных NLP-решений и интеграции ML-моделей в продукты.

Руководил проектами в Aleph Zero, IronChain Capital и Rmrk: мультичейн-системы на Kubernetes/Nest.js, NFT-маркетплейсы на React/Next.js, serverless-инфраструктуры на AWS/GCP/Yandex Cloud с Terraform/ArgoCD/Prometheus.
Многократный победитель AI-хакатонов, спикер конференций по AI/ML/DevOps

Артем Астапенко

Бизнес-аналитики и системные аналитики
Развивал b2b‑направление в «Школе 21»

Имеет опыт международных запусков, построения продуктовой линейки и коробочных решений для корпораций, а также технического и контентного сопровождения крупных федеральных образовательных проектов с аудиторией более 9 000 участников
product manager в Альфа‑Банке, отвечает за внедрение ИИ в процессы и сервисы Альфа Академии для сотрудников.

Дамир Байжуминов

Product Managers (1+ год опыта)
основатель AgentArea и Jamakase Technologies, эксперт в AI, ML и облачных технологиях.

Кто ведёт программу

RAG
Мультиагентные системы
AI Opportunity Canvas, жизненный цикл AI-фичи
AI UX Patterns 
Дерево метрик
AI Economics
Платформы для AI-воркфлоу и автоматизации
n8n, Dify, Ai Flow
Векторные базы данных, модели эмбеддингов
Supabase, Pinecone

Примеры задач Product-manager, которые можно решить помощью ИИ

Автоматизация анализа обратной связи пользователей
Продуктовая команда получает 200+ отзывов еженедельно, но аналитик успевает обработать только 40% вручную за 8 часов, упуская критические инсайты и допуская субъективность. Это приводит к задержкам в выявлении проблем, разрозненным данным и потере сигналов оттока пользователей.

ИИ-решение автоматизирует категоризацию и анализ всего объема фидбека, обеспечивая единую картину и приоритетные инсайты.
1/3
ИИ-ассистент для ТЗ
Продакт тратит 3−4 часа на одно ТЗ, теряя N часов в месяц на рутину, с частыми доработками (40%) из-за неполноты, потери контекста и отсутствия стандартов. Новички тратят ещё больше времени, а разработка задерживается.

ИИ-ассистент генерирует ТЗ по стандартам компании, учитывая историю решений и архитектуру, ускоряя процесс и повышая качество.
2/3
Автоматизация конкурентного анализа
В fintech-рынке с 8 конкурентами аналитик мониторит обновления раз в месяц за 2 дня, упуская изменения, полагаясь на субъективный анализ без единой системы. Это приводит к устаревшим данным для стратегий и невозможности быстрого ответа на новинки.

ИИ-система непрерывно отслеживает сайты, релизы и отзывы, предоставляя актуальные сравнения и алерты.
3/3
1

Онлайн, практика на каждом занятии

Каждое занятие будет максимально насыщенным. Вас ждут воркшопы, разборы кейсов, Q@A, Guided практика. Вы сможете задать вопросы экспертам.
В личном кабинете сохранятся записи занятий, гайды, шаблоны, фреймворки, калькулятор, подборки промтов и настроек ИИ, сервисы с бесплатным API
2

Домашние задания с проверкой

Работа над проектом — ориентировочно 4 ак. часа в неделю. Выполнять сможете на рабочем или pet-проекте. Опытные эксперты в сфере AI дадут подробный фидбек
3

Поддержка менторов и команды

Получите фидбек и консультацию по итоговому проекту на созвоне с экспертом

Принципы программы:

  • Project-Based Learning: 7 практических проектов; каждый готов для портфолио; прогрессия от простого к сложному.
  • No-Code First: фокус на инструментах без программирования (Custom GPTs, n8n, Voiceflow); быстрый путь к результату.
  • Менторская поддержка: ревью проектов, обратная связь по проектам, подготовка к защите Capstone — вы не остаётесь один на один с проблемами.
  • Комьюнити: общий чат группы, P2P-разборы, обмен опытом с сокурсниками и выпускниками.

Как проходит обучение

Документ
Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём удостоверение о повышении квалификации, которое можно приложить в портфолио для клиента или работодателя

Официальный документ подтвердит вашу экспертизу в AI и повысит вашу вашу ценность в глазах работодателей и заказчиков

Вы можете пройти курс самостоятельно или вместе с командой на ваших реальных бизнес-кейсах

Запускайте AI-продукты быстрее: обучите продуктологов, аналитиков и архитекторов единому подходу к проектированию AI-систем на реальных бизнес-кейсах компании — от поиска точек автоматизации до внедрения масштабируемых решений.

Программа AI-Product Manager даст ключевые навыки: анализ процессов под ИИ, создание агентов под ваши задачи, расчёт экономики внедрения и обучение команд для снижения затрат на 30–50%.

При обучении от 3 сотрудников — корпоративный тариф
Обсудить корпоративное обучение

Почему мы

GIGASCHOOL — Агентство в сфере AI, решаем вызовы бизнеса с помощью образования.

С нами молодые профессионалы прокачивают необходимые бизнесу навыки, а компании находят сильных специалистов и растят своих внутренних экспертов

Эксперты из индустрии: преподаватели и менторы — практики из продукта и AI

Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём документ установленного образца

Нам доверяют обучение сотрудников Альфа-банк, Лемана ПРО, группа компаний Х5, Ситилинк, Ашан, НМЛК и другие (последний пункт пишем, если нельзя будет лого размещать

С нами работают

Повышение цены через
00:00:00
140 000 ₽
110 000 ₽
Стоимость курса при 100% оплате
20 917 ₽/мес
при рассрочке на 6 месяцев
Оплатить полностью со скидкой
Записаться на консультацию
Менеджер перезвонит и ответит на ваши вопросы
при рассрочке на 6 мес

Стоимость курса

Learn more

Вопросы и ответы

Корпоративное обучение
Менеджер перезвонит и ответит на ваши вопросы
Запишитесь на консультацию
Менеджер перезвонит и ответит на ваши вопросы
gigaschool
НАПИШИТЕ НАМ

Остались вопросы?

gigaschool.ru
Политика обработки cookie
Договор-оферта
Политика конфиденциальности
АНО «Гига Школа»‎
ИНН 7453352684,
ОГРН 1237400013950
Сведения об образовательной организации