AI w badaniach produktowych i rozwoju produktu

This course contains the use of artificial intelligence.

Ten kurs wykorzystuje sztuczną inteligencję.

Większość szkoleń z AI dla product managerów kończy się na „oto dwanaście promptów”.

Ten kurs uczy procesu pracy: jak dowody trafiają do systemu AI, o czym system może decydować, jak weryfikuje się jego wyniki i czego obronisz przed interesariuszem, prawnikiem albo regulatorem. Bo różnica między zespołem produktowym, który dobrze korzysta z AI, a takim, który po prostu szybciej zmierza w złą stronę, nie leży w prompcie. Leży w tym, czy ktoś to sprawdził.

Zobaczysz, jak zmyślona cena konkurenta zostaje podłożona w źródle, trafia do zapytania badawczego, wraca z dołączonym cytowaniem i przechodzi przez ręce czterech kompetentnych osób, zanim ktokolwiek to zauważy. Zobaczysz, jak panel syntetycznych użytkowników z entuzjazmem zatwierdza funkcję, którą prawdziwe oddziałowe odrzucają w pierwszych dziesięciu minutach pierwszej sesji. Zobaczysz, jak wyniki priorytetyzacji zmieniają się w trzech identycznych przebiegach. Te lekcje działają jako demonstracje, a jako punkty na slajdzie wyparowują — dlatego kurs jest zbudowany właśnie tak.

Co go wyróżnia

Uczciwie o danych syntetycznych. Cała sekcja o tym, kiedy generowani respondenci są uzasadnieni, a kiedy nie — z oparciem w ustaleniu, że ok. 97% badaczy używa dziś AI w jakimś miejscu swojej pracy, a tylko ok. 8% regularnie korzysta z narzędzi do syntetycznych respondentów. Ta luka to nie opóźnienie technologiczne. To przemyślana ocena zawodowa ludzi, którzy najwięcej by zyskali, gdyby to działało.

Identyfikowalność jako dyscyplina. Każdy insight prowadzi do prawdziwego cytatu z identyfikatorem źródła. Każde twierdzenie o rynku ma dwa niezależne źródła. Na koniec przejdziesz ten łańcuch w obie strony w niecałą minutę, przy kimś, kto się z tobą nie zgadza.

Regulacje naprawdę aktualne. Co wiąże cię już teraz na mocy art. 50 AI Act, a co przesunięto na grudzień 2027 i sierpień 2028 — i dlaczego wniosek „AI Act został odłożony” może wpędzić zespół w kłopoty.

Jeden ciągły przypadek. Brightline Software — firma B2B z sektora planowania grafików w ochronie zdrowia, 480 osób, 14 000 nieprzeczytanych zgłoszeń do supportu i jedenastotygodniowa droga od pomysłu do prototypu — niesie historię, która posuwa się naprzód w każdej sekcji. Ich cykl kończy się na trzech tygodniach — a ta liczba pojawia się w wykładzie 50, a nie w wykładzie 1, bo szybkość bez dyscypliny tylko szybciej dostarcza te same błędy.