Стратегия построения и развития GenAI продуктов

Курс помогает продакт-менеджерам понять, как генеративный ИИ усиливает ценностные рычаги продукта: упрощает UX через разговорные интерфейсы, расширяет продуктовый охват, усиливает human-in-the-loop сценарии и генерирует персонализированный мультимодальный контент.

Вы научитесь находить точки, где GenAI может дать наибольший рост, связывая возможности моделей с ключевыми драйверами ценности продукта и формируя сильное AI-value proposition.

Курс разбирает фундаментальные концепции генеративного ИИ: устройство foundation-моделей, принципы обучения, вероятностную природу выхода и ограничения технологии.

Вы изучите четыре техники внедрения LLM: prompt engineering, Retrieval Augmented Generation (RAG), fine-tuning и обучение моделей с нуля, — и научитесь выбирать оптимальную под конкретный use case.

Узнаете, как строится AI loop — цикл генеративного ИИ, ускоряющий продуктовые петли (loops) за счёт обратной связи от пользовательских действий и улучшения модели со временем.

Определите стартовую нишу применения GenAI в своём продукте и сформулируете собственный цикл генеративного ИИ для создания компаунд-эффекта.

Разберёте класс проблем, возникающих при внедрении вероятностных моделей: нестабильность выходов, отсутствие детерминизма, проблемы доверия и масштабирования успешных AI-опытов.

Проведёте аудит технических, продуктовых и организационных рисков, включая вопросы этики, безопасности, юридических ограничений и корректной обработки пользовательских данных.

Сформируете целостную GenAI-стратегию: от формулировки пользовательских проблем и картирования use cases до определения AI value proposition и способов снижения рисков исполнения.

На финальном шаге вы создадите продуктовую дорожную карту, проведёте конкурентный аудит и увидите пример построения AI-стратегии на реальном продукте.