ИИ в исследовании продукта: как за 1 час собрать карту проверяемых гипотез

Разберём, как с помощью ИИ превращать идеи в проверяемые гипотезы, выбирать способ проверки и принимать решения на основе данных, а не интуиции
бесплатный воркшоп
30 марта 2026 в 18:00 мск
ЗАПИСАТЬСЯ

Для кого курс

Этот воркшоп для вас, если вы:

Управляете продуктом и устали от «идей из головы», которые сгорают в спринтах без результата — 70% гипотез проваливаются зря.

Занимаетесь маркетингом и хотите проверять гипотезы о сегментах, офферах и сообщениях в 5 раз быстрее и на 80% дешевле.

Работаете бизнес- или системным аналитиком и формулируете требования, но хотите чётко понимать, какие гипотезы стоит проверять на деле.

Ведёте ИТ-проекты и вам нужно говорить с бизнесом на языке фактов и проверок, а не только на языке сроков и оценок.

1

Запускать ИИ-дискавери

Научитесь проводить быстрое исследование с помощью ИИ: собирать данные, анализировать интервью, выявлять паттерны и формулировать выводы — в разы быстрее, чем вручную.
2

Фильтровать, формулировать и оформлять гипотезы с ИИ

Поймёте, как генерировать широкую выборку гипотез и использовать ИИ для их оценки и отбора. Научитесь превращать сырые идеи в чёткие, измеримые гипотезы с понятной структурой: проблема → аудитория → эффект → метрика. Сможете уверенно приходить к команде и руководству с обоснованными решениями.
3

Формировать план по проверке гипотез

Научитесь составлять чёткий план проверки гипотез: расставлять приоритеты по рискам и потенциалу, определять ресурсы, сроки и ключевые метрики успеха. Планировать мероприятия, чтобы быстро валидировать идеи, минимизировать риски и масштабировать только то, что работает на 100%.

Чему вы научитесь

Зачем приходить

Навык ИИ-дискавери

анализ интервью и паттернов за минуты (вместо дней)

10+ гипотез в структуре

проблема → аудитория → эффект → метрика

Готовый план проверки

с приоритетами, сроками и метриками

записаться на консультацию
Протестируйте на своём кейсе во время вебинара — увидите результат сразу!

Программа курса

  • 17 часов теории. 66 часов практики
  • Все занятия проходят онлайн 2 раза в неделю: понедельник, среда после 19:00 МСК
  • Домашние задания с проверкой выполняются на собственном проекте, рабочем или личном. 
  • Записи занятий и  другие полезные материалы хранятся в личном кабинете
Модуль 1

Погружение в ИИ

1/

Ландшафт ИИ и первые промпты

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

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

2/

Кейсы успешных ИИ-продуктов + ИИ Maturity (ИИ зрелость) 

Лекция: Как определить готовность организации к внедрению ИИ

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

Проект 1. Карта сценариев использования ИИ (AI Use Case Map)

ИИ карта вариантов использования: где ИИ может помочь в вашей компании

  • выявите процессы в компании, где ИИ даст максимальный эффект.
  • сформулируете ИИ-решение

3/

Продвинутая инженерия запросов (Advanced Prompt Engineering)

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

  • ролевые инструкции (Role-playing), 
  • логические цепочки рассуждений (Chain-of-Thought), 
  • обучение на примерах (Few-shot examples).
  • структурированный вывод данных: работа с таблицами и форматом JSON.
Практика: Промпт-шаблоны для типовых задач; что такое токены (единицы учета данных), как не тратить впустую и мониторить баланс
Результат: Навык создания сложных многоуровневых инструкций, библиотека промпт-шаблонов.

4/

Создание персональных ИИ-ассистентов (Custom GPTs)

Лекция: Как создать персонального ИИ-помощника под свои задачи

  • что такое персонализированные чат GPT (Custom GPTs) 
  • создание GPT за 30 минут
  • настройка инструкций, база знаний, действия
  • примеры: ассистенты для маркетинга и продуктовых исследований.
Результат: Понимание архитектуры персонализированных чатов GPT. Умение проектировать и запускать специализированных ИИ-агентов.

Проект 2. Ваш первый цифровой сотрудник

Создадите ассистента для ежедневной работы (например, для описания требований к продукту, анализа конкурентов или обработки интервью).
Модуль 2

Проектирование продуктов с ИИ

Как создавать ИИ-решения, которые приносят бизнес-результат

5/

От идеи к ИИ-гипотезе

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

  • жизненный цикл ИИ-фишки/продукта; 
  • фреймворк для оценки и приоритизации ИИ-функций в продукте (AI Opportunity Canvas): бизнес-проблема, ЦА, текущее решение, ИИ-решение, метрики, риски; 
Практика: Оценка трех идей через шаблон и взаимное рецензирование (Peer Review) работ в группе.
Результат: Навык формулирования проверяемых гипотез, владение инструментами визуализации бизнес-моделей, понимание жизненного цикла ИИ-фишки/продукта.

6/

Модели взаимодействия пользователя с ИИ (UX Patterns)

Лекция: Как выбрать способ взаимодействия пользователя с ИИ

  • 5 парадигм — Co-pilot (ИИ чат-бот), Autopilot (структурированные рабочие процессы), Conversational (разговорный ИИ), Generative (генеративный), Predictive (предиктивный); 
  • когда какую парадигму выбирать; 
  • кейсы успешных продуктов; 
  • управление ожиданиями, обработка ошибок
Практика: Изучение сценариев использования и разбор конкретных примеров (Case Study).
Результат: Понимание моделей пользовательского взаимодействия с ИИ, выбор подходящей парадигмы.

Проект 3. Концепция ИИ-продукта. 
Концепция ИИ-продукта для реальной проблемы

Концепция ИИ-продукта для реальной проблемы

  • разработка детального решения для реальной проблемы: от карты пути пользователя (User Journey Map) до макетов интерфейса (Mockups) и описания логики работы нейросети.

7/

Метрики ИИ-продуктов

Лекция: Как измерять эффективность ИИ-решений

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

8/

Экономика ИИ-решений

Лекция: Как выбрать способ взаимодействия пользователя с ИИ

  • моделирование затрат: расходы на облачные сервисы (API), инфраструктуру и подготовку данных.
  • расчет рентабельности инвестиций (ROI).
  • стратегия выбора: своя разработка - покупка готового - использование API.
Практика: Разбор кейсов, практика расчётов
Результат: Умение финансово обосновывать выбор технологий перед руководством или инвесторами.

Проект 4. Бизнес-кейс для ИИ

Как посчитать выгоду от внедрения ИИ и обосновать инвестиции

  • обосновать финансово внедрение ИИ-решения 
  • презентация для заказчиков
Модуль 3

Встраивание ИИ без программирования

Как автоматизировать процессы с помощью ИИ без технических навыков

9/

Автоматизация с n8n - основы

Лекция: Как связать ИИ с вашими рабочими инструментами

  • знакомство с платформой автоматизации n8n.
  • основные элементы: узлы (nodes), связи, триггеры и действия.
  • работа с вебхуками (webhooks) и программными интерфейсами (API).
Практика: Создание первого автоматизированного сценария (workflow) за 1 час.
Результат: Понимание логики автоматизации и навык настройки простых интеграций с ИИ.

10/

Продвинутая автоматизация и ИИ-агенты

Лекция: Как настроить сложные сценарии работы с ИИ

  • прямое подключение к нейросетям: OpenAI, Anthropic, GigaChat.
  • условная логика, циклы и работа с массивами данных.
  • безопасная обработка ошибок (Error Handling).
  • разработка автономных агентов на инструментах без кода (no-code / low-code).
Практика: Разбор архитектуры
Результат: Навык создания сложных ИИ-сценариев и систем, способных принимать решения.

Проект 5. ИИ-автоматизация процесса

Автоматизация рабочего процесса с помощью ИИ

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

11/

Системы поиска по базе знаний (RAG-системы) без кода

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

  • архитектура генерации с расширенным поиском (RAG): зачем она нужна бизнесу.
  • подготовка баз знаний, семантический поиск и передача контекста в модель.
  • инструменты: Pinecone, OpenAI Embeddings, n8n.
Практика: Простая генерация с расширенным поиском (RAG)
Результат: Понимание архитектуры поиска по документам и умение внедрять собственные базы знаний в ИИ.

12/

Создание чат-ботов

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

  • мультиагентные системы (системы с несколькими агентами); 
  • платформы для ботов в т.ч. n8n; 
  • интеграция с мессенджерами; диалоговые сценарии.
Практика: Запуск чат-бота с доступом к базе знаний за 1 час.
Результат: Навык создания чат-ботов с ИИ, понимание диалогового пользовательского опыта

Проект 6. ИИ-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/Веб) + база знаний 
Модуль 4

Итоговый проект

Как собрать полноценный ИИ-продукт от идеи до запуска

13/

Запуск итогового проекта (Capstone Kickoff)

Практика: Запуск итогового проекта: выбор идеи и технологий

14/

Экспертная оценка концепции

Практика: Валидация дизайна проекта

Проект 7. Разработка первой версии продукта (MVP)

Сборка функционального прототипа на базе изученных инструментов для решения вашей бизнес-задачи.

15/

Tech Review (техническая проверка)

Практика: Решение технических проблем перед запуском

16/

Мастерство презентации ИИ-продукта

Практика: Как презентовать ИИ-продукт заказчикам

18/

Финальная защита 

Добавите 7 проектов в портфолио

Освоите инструменты

Концепция ИИ-продукта
Бизнес-кейс для ИИ
Пользовательская GPT
AI Use Case Map (карта сценариев использования ИИ)
ИИ-ассистент с базой знаний
ИИ-автоматизация процесса в n8n 
Capstone — полноценный ИИ-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 (промпт инжиниринг)
AI Use Case Map (карта сценариев использования ИИ)
AI Opportunity Canvas (шаблон для оценки функций продукта)
Advanced prompts (продвинутые промпты)
Агентные системы
Автоматизация рабочих процессов
LLM (большие языковые 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 ИИ-агентов с фокусом на безопасность данных, кастомных NLP-решений и интеграции моделей МО в продукты.

Руководил проектами в Aleph Zero, IronChain Capital и Rmrk: мультичейн-системы (системы, работающие с несколькими блокчейнами одновременно) на технологиях разработки; Kubernetes/Nest.js, NFT-маркетплейсы (маркетплейсы уникальных цифровых активов) на технологиях разработки: React/Next.js serverless-инфраструктуры на AWS/GCP/Yandex Cloud с Terraform/ArgoCD/Prometheus.
Многократный победитель ИИ-хакатонов(ИТ-марафонов), спикер конференций по ИИ/машинному обучению/разработки и эксплуатации ПО

Артем Астапенко

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
менеджер продукта в Альфа‑Банке, отвечает за внедрение ИИ в процессы и сервисы Альфа Академии для сотрудников.

Дамир Байжуминов

основатель AgentArea и Jamakase Technologies, эксперт в ИИ, машинном обучении (МО) и облачных технологиях.

Кто ведёт программу

RAG (генерация с расширенным поиском)
Системы с несколькими агентами
AI Opportunity Canvas (шаблон для оценки функций продукта), жизненный цикл ИИ-фишки
AI UX Patterns (типовые решения пользовательского опыта)
Дерево метрик
Экономика ИИ-решений
Платформы для ИИ-рабочего пространства и автоматизации
n8n, Dify, Ai Flow
Векторные базы данных, модели эмбеддингов (векторные модели)
Supabase, Pinecone

Примеры задач для менеджера продукта, 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 обратной связи, 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 финтех-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 сигналы.
3/3
1

Онлайн, практика на каждом занятии

Каждое занятие будет максимально насыщенным. Вас ждут мастер-классы, разборы кейсов, вопросы и ответы, пошаговая практика. Вы сможете задать вопросы экспертам. В личном кабинете сохранятся записи занятий, гайды, шаблоны, программные инструменты, калькулятор, подборки промптов 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 личном проекте. Опытные эксперты в сфере ИИ дадут подробную обратную связь
3

Поддержка менторов и команды

Получите обратную связь и консультацию по итоговому проекту на созвоне с экспертом

Принципы программы:

  • Проектное обучение: 7 практических проектов; каждый готов для портфолио; прогрессия от простого к сложному.
  • Приоритет инструментов без кода (No-Code First): фокус на инструментах без программирования (Custom GPTs, n8n, Voiceflow); быстрый путь к результату.
  • Менторская поддержка: рецензирование (ревью) проектов, обратная связь по проектам, подготовка к защите итогового проекта — вы не остаётесь один на один с проблемами.
  • Профессиональное сообщество: общий чат группы, взаимные 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 ИИ 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 ИИ-продукты быстрее: Обучите менеджеров по продукту, аналитиков и архитекторов единому подходу к проектированию интеллектуальных систем. Отработка навыков происходит на реальных примерах из практики (бизнес-кейсах) вашей компании — от поиска точек автоматизации до внедрения масштабируемых решений.

Программа «Менеджер ИИ-продуктов» (AI Product Manager) даст вашей команде ключевые компетенции: 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 ИИ, 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 ИИ
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
Повышение цены через
00:00:00
140 000 ₽
110 000 ₽
140 000 ₽
Стоимость курса при 100% оплате
20 917 ₽/мес
при рассрочке на 6 месяцев
Оплатить полностью со скидкой
оплатить
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
магистратура по искусственному интеллекту от ИТМО х Napoleon IT