[Scrum.org] Как использовать AI в работе Владельца продукта

[Aноним]

Ссылка на картинку

Professional Scrum Product Owner - AI Essentials Training

PSPO-AI Essentials — практический курс для Product Owners, Product Managers, Business Analysts и других product-профессионалов, который показывает, как использовать искусственный интеллект в повседневной работе Product Owner и готовит к экзамену по сертификации от Scrum.

Главная идея курса:

AI не заменяет Product Thinking — он помогает Product Owner работать быстрее, исследовать больше вариантов, улучшать качество решений и создавать больше ценности.
Курс посвящён не столько теории AI, сколько практическому применению AI в Product Ownership.

Курс подходит для:

• Product Owners
• Product Managers
• Business Analysts
• Scrum Masters
• Agile Leaders
• других специалистов, участвующих в создании и улучшении продуктов.

Особенно он рассчитан на людей, которые хотят:

• добавить AI-инструменты в свою ежедневную работу;
• использовать AI для Product Discovery;
• быстрее проверять гипотезы;
• улучшить анализ рынка и пользователей;
• автоматизировать рутинные задачи;
• улучшить взаимодействие с командой и stakeholders;
• использовать AI не просто как чат-бот, а как рабочий инструмент Product Owner.

Формат курса:

Продолжительность: При очном обучении курс обычно проводится за один день.
В формате Live Virtual Class его могут разбивать на несколько более коротких сессий.

Курс interactive + hands-on:

• обсуждения;
• практические упражнения;
• работа с AI-инструментами;
• реальные Product Owner use cases.

То есть это не просто лекция о том, "что такое ChatGPT".

Главная концепция курса:

Scrum.org рассматривает AI через различные stances Product Owner — профессиональные "позиции" или роли, которые Product Owner должен уметь занимать в зависимости от ситуации.
Курс показывает, как AI может помогать в каждой из них.

Основные Product Owner stances:

1. Customer Representative
2. Visionary
3. Experimenter
4. Decision Maker
5. Collaborator
6. Influencer

Кроме них, курс добавляет ещё одну важную область:

• Security & Ethics

То есть вопрос уже не только:
"Как использовать AI?"
но и:
"Как использовать AI безопасно, ответственно и этично?"

После курса Scrum.org ожидает, что участник сможет:

AI fundamentals

• объяснить, что такое AI;
• понимать Machine Learning;
• понимать Deep Learning;
• понимать Generative AI;
• понимать Agentic AI.

Product work

• использовать AI для market research;
• создавать User Personas;
• работать с Product Vision;
• ускорять prototyping;
• ускорять testing;
• работать с hypotheses;
• поддерживать decision-making;
• автоматизировать routine tasks;
• улучшать collaboration.

Practical AI

• пользоваться современными AI tools;
• писать эффективные prompts;
• превращать AI output в практически применимый результат.

Responsible AI

• распознавать риски;
• учитывать security;
• учитывать ethics;
• использовать AI ответственно.

ПРОГРАММА:

1. AI Fundamentals
Базовое понимание AI и его применения в работе Product Owner.

Важно понимать:

• основные концепции AI;
• где AI применяется в разработке продуктов;
• какие задачи он способен выполнять;
• какие у него есть ограничения.

Machine Learning
Понимание того, как ML использует данные для выявления закономерностей, predictions, classifications и recommendations.

Для Product Owner важно знать:

• какие задачи можно решать с помощью ML;
• какие данные для этого нужны;
• какие ограничения есть у результатов;
• где ML создаёт ценность для продукта.

Deep Learning
Базовое понимание Deep Learning и его применения в продуктах.

Generative AI
Особенно важная часть курса. GenAI может создавать:

• текст;
• изображения, аудио и видео;
• идеи и варианты решений;
• summaries;
• прототипы и другой контент.

Примеры инструментов: ChatGPT, Synthesia.

Agentic AI
AI, который может не только отвечать на запросы, но и выполнять последовательность действий для достижения поставленной цели.

Для Product Owner особенно интересен для:

• automation;
• delegation;
• research;
• analysis;
• выполнения routine tasks.

2. AI для Customer Understanding
AI помогает Product Owner:

• анализировать большое количество информации;
• проводить и структурировать market research;
• сравнивать competitors;
• выявлять patterns;
• формировать hypotheses;
• создавать и уточнять User Personas.

Важно: AI создаёт гипотезы, а не автоматически предоставляет достоверную информацию о пользователях.

3. AI для Product Vision
AI можно использовать для:

• формирования вариантов Product Vision;
• поиска противоречий;
• улучшения формулировок;
• генерации альтернативных вариантов;
• проверки Vision с разных перспектив.

4. AI для Product Discovery
AI может ускорять:

• Research;
• Ideation;
• формирование hypotheses;
• Analysis;
• подготовку вариантов экспериментов и validation.

5. AI для Prototyping и Experimentation
AI помогает:

• быстрее создавать прототипы;
• готовить варианты экспериментов;
• формулировать hypotheses;
• анализировать результаты;
• находить альтернативные объяснения;
• подготавливать вопросы для validation.

Главная идея: AI ускоряет экспериментальный цикл, но Product Owner отвечает за качество решений.

6. AI для Decision Making
AI может выступать как decision-support tool и помогать:

• анализировать варианты;
• находить pros/cons;
• выявлять assumptions;
• определять риски;
• проводить scenario analysis;
• рассматривать альтернативные точки зрения.

AI не принимает решение вместо Product Owner.

7. AI для Product Backlog
AI можно применять для:

• анализа backlog items;
• улучшения формулировок;
• поиска дубликатов;
• группировки items;
• выявления пробелов;
• подготовки acceptance criteria;
• refinement;
• суммирования информации.

AI-generated output не означает автоматически хороший Product Backlog. Результат должен проверять Product Owner.

8. AI для Routine Tasks
AI может брать на себя часть рутинной работы:

• meeting summaries;
• подготовку документов и drafts;
• структурирование заметок;
• research;
• классификацию информации;
• подготовку вопросов;
• преобразование информации между форматами.

Ценность AI часто заключается не только в принятии решений, но и в сокращении рутинной работы.

9. Prompt Engineering
Курс учит создавать effective AI prompts, учитывая:

• context;
• role;
• objective;
• constraints;
• input data;
• desired output;
• format;
• quality criteria.

Цель — получать не просто красивый текст, а useful and actionable output.

10. AI для Collaboration
AI может помогать Product Owner взаимодействовать с:

• Developers;
• Scrum Master;
• stakeholders;
• customers;
• leadership.

Например:

• адаптировать информацию для разных аудиторий;
• готовить meeting agendas и summaries;
• выявлять conflicting requirements;
• готовить вопросы;
• объяснять сложные концепции простым языком.

11. AI для Influencing
AI может помогать Product Owner:

• готовить аргументацию;
• рассматривать ситуацию с позиции разных stakeholders;
• выявлять возможные objections;
• готовить разные варианты коммуникации;
• тренировать difficult conversations;
• адаптировать сообщения под конкретную аудиторию.

12. Security & Ethics
Использование AI создаёт дополнительные риски, связанные с:

• confidential information;
• customer и personal data;
• intellectual property;
• incorrect AI-generated information;
• hallucinations;
• bias;
• inappropriate automation;
• security.

Поэтому Product Owner должен оценивать не только "Can AI do this?", но и "Should we use AI for this?" и "How can we use it safely?"

13. Responsible AI
Основная идея курса: AI следует использовать там, где он создаёт реальную ценность, при этом учитывая связанные с ним риски.

Product Owner должен сочетать:

• AI capabilities;
• product needs;
• business value;
• risk assessment;
• human judgment;
• responsible use.

Язык курса - Английский.

Читать далее...

Показать больше