Управление ИИ-продуктами

32 недели. Формат смешанный: вебинары и задания с проверкой в ключевых точках, а также асинхронные материалы — видео, лонгриды, квизы и задания для самопроверки.

Менеджер ИИ‑продуктов (AI Product Manager) фокусируется на моделях, данных и специфике ИИ, а классический продакт‑менеджер — на пользовательских потребностях и бизнес‑метриках продукта.

Понимание машинного обучения (ML), работа с данными, промпт‑инжиниринг (prompt engineering), оценка выводов ИИ, ответственный ИИ (Responsible AI), управление жизненным циклом продукта (product lifecycle), связь метрик ИИ с бизнес‑показателями, коммуникация между командами. Актуальные инструменты на сегодня: генеративный ИИ (GenAI) и инструменты для больших языковых моделей (LLM), SQL (Structured Query Language), инструменты для RAG (Retrieval-Augmented Generation) и ИИ-агентов (AI agents), квази‑А/В дизайн (quasi‑A/B design), фреймворки расчёта окупаемости инвестиций (ROI) и юнит‑экономики (unit economics) для ИИ.

Управление ИИ-продуктами (AI Product Management) сейчас — одна из самых «горячих» специализаций. Специалисты с опытом работы с большими языковыми моделями (LLM, например GPT-4.5, Claude), RAG-пайплайнами (Retrieval-Augmented Generation pipelines) или дообученными моделями (fine-tuned models) получают премию к зарплате в 22−28% по сравнению с обычными старшими продакт-менеджерами (Senior Product Managers). В этой статье есть свежие данные на 2026 год.

Ориентируйтесь не только на опыт, но и на свои цели. Если вы хотите начать с нуля или у вас есть небольшой опыт, базовая траектория будет лучшим выбором. Если же у вас уже есть определённый опыт и вы хотите углубить знания и получить новые навыки, расширенный курс станет отличным вариантом.