Курс AI for Product Managers

Протягом двох місяців ви опануєте цифровий інструментарій продакт-менеджера - від генерації UI-концептів у Figma і Cursor до аналітики та roadmapping у Notion і Miro - і навчитеся застосовувати програмні AI-інструменти на кожному етапі циклу продукту.

Програма курсу

Знайомство та AI Fundamentals

• Як працюють сучасні AI-моделі (токени, контекстне вікно, різонінг)
• Ландшафт AI-інструментів для продактів
• MСP, агенти, AI toolkit
• Основи промптингу та структурованих запитів
• Практика: налаштування AI PM Toolkit

Брифінг курсового проєкту

• Огляд AI Strategy Deck
• Q&A щодо курсового проєкту
• Формування бачення продукту на основі AI
• Практика: вибір продукту або фічі для курсового проєкту

Product strategy та AI Thinking

• Що змінилося в продуктовій стратегії у GenAI-епоху
• Стратегічне мислення PM-а з AI
• Трансформація майндсету: реактивний → проактивний
• Які частини стратегії можна делегувати AI
• Трансформаційні vs інкрементальні AI-можливості
• AI-first стратегія
• Практика: AI opportunity assessment

Discovery з AI

• AI-дослідження користувачів
• Автоматизація конкурентного аналізу
• User & competitor insights
• Формування reusable AI research frameworks
• Пошук патернів у якісних даних
• Практика: research для майбутнього AI Strategy Deck (персони, аналіз конкурентів, інсайти)

QA-сесія: strategy та discovery

• Відповіді на питання
• Розбір кейсів
• Корекція підходів до досліджень

Вимоги та roadmapping з AI

• Трансформація інсайтів у вимоги
• Пріоритизація з AI
• Оцінка ризиків та edge cases за допомогою AI
• Адаптивне планування з AI
• Практика: PRD та roadmap для продукту/фічі

Rapid Prototyping

• Створення концептів з AI
• PM-level прототипування (Cursor, Antigravity, Claude Code)
• Оцінка технічної feasibility
• Підходи до швидкого тестування
• Практика: робочий концепт ключової фічі

QA-сесія: requirements та prototyping

• Відповіді на питання
• Розбір кейсів
• Корекція підходів до досліджень

GTM та маркетинг з AI

• Чому AI-фічі складно просувати
• AI у go-to-market стратегіях
• Позиціонування та меседжинг для AI
• launch-артефакти для AI-фіч
• Що таке AI-агенти як продуктова категорія
• Практика: створення value proposition, GTM-стратегії та позиціонування AI-фічі

AI-аналітика та підтримка

• Data-driven рішення з AI
• Джерела інсайтів для оптимізації
• Knowledge management з AI
• Метрики для AI-фіч
• Пошук патернів у support-зверненнях
• Практика: AI-фреймворк для аналітики та стратегія підтримки

QA-сесія: GTM та аналітика

• Відповіді на питання
• Розбір кейсів
• Корекція підходів до досліджень

AI Governance та етичне використання AI

• Коли не треба використовувати AI
• Етичні міркування та упередження
• Побудова AI-first культури
• Бізнес-кейси та прорахунок ROI
• Ризики, комплаєнс, безпека даних
• Аргументація AI-рішень та запобігання помилкам
• Практика: завершення AI Strategy Deck

Передзахист

• Фідбек від одногрупників
• Фінальні правки перед презентацією

Гостьовий вебінар або панельна дискусія

(Тема - уточнюється. Формат: практичний досвід AI PM.)

Випускний

• Неформальний факап-івнінг
• Рефлексія, аналіз прогресу, закриття навчального циклу

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Вебінари та відеолекції
• Домашні завдання
• Курсовий проєкт
• Спільнота та нетворкінг
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Вероніка Тамайо Флорес - Product Lead at Railsware