Szkolenia

A A A

AI Product Discovery - interaktywne warsztaty szkoleniowe

Zobacz najbliższe terminy szkolenia

OPIS I GŁÓWNE CELE WARSZTATÓW SZKOLENIOWYCH

Product Discovery jest kluczowym elementem nowoczesnego zarządzania produktem, odpowiadającym za minimalizację ryzyka biznesowego poprzez weryfikację potrzeb Klientów, testowanie hipotez oraz podejmowanie decyzji produktowych w oparciu o dane, eksperymenty oraz — coraz częściej — narzędzia sztucznej inteligencji (AI).

W dobie wysokiej zmienności rynkowej, presji na szybkie dostarczanie rozwiązań oraz rosnącej dostępności danych, AI staje się istotnym wsparciem procesu Product Discovery: od analizy sygnałów rynkowych, przez badania użytkowników, po formułowanie hipotez, prototypowanie i podejmowanie decyzji. Zdolność do skutecznego odkrywania „właściwego produktu” przy wsparciu narzędzi AI staje się dziś przewagą konkurencyjną organizacji.

Szkolenie jest dwudniowym, intensywnym warsztatem praktycznym, którego celem jest rozwinięcie kompetencji niezbędnych do prowadzenia Product Discovery w sposób:

  • uporządkowany i empiryczny,
  • oparty na danych,
  • wspierany przez narzędzia AI (w tym GenAI),
  • ukierunkowany na realną wartość biznesową.

Program koncentruje się na integracji perspektywy biznesowej, użytkowej, technologicznej i analitycznej oraz na praktycznym wykorzystaniu AI w codziennej pracy Product Ownerów, Product Managerów, zespołów developerskich i interesariuszy.

GŁÓWNE CELE SZKOLENIA

  • Zrozumienie roli Product Discovery w cyklu życia produktu w kontekście AI i data-driven decision making.
  • Rozwinięcie umiejętności identyfikowania rzeczywistych problemów Klientów z wykorzystaniem danych i narzędzi AI.
  • Nabycie kompetencji w zakresie formułowania i testowania hipotez produktowych wspieranych przez AI.
  • Poznanie narzędzi AI do badań użytkowników, analizy insightów i walidacji rozwiązań.
  • Zmniejszenie ryzyka nietrafionych decyzji produktowych poprzez wykorzystanie AI i eksperymentów.
  • Budowanie kultury eksperymentowania, uczenia się i świadomego wykorzystania AI w organizacji.

KORZYŚCI DLA ORGANIZACJI I UCZESTNIKÓW

Korzyści dla organizacji:

  • Ograniczenie kosztów budowy niepotrzebnych funkcjonalności dzięki szybszej walidacji z użyciem AI.
  • Lepsze wykorzystanie danych rynkowych i użytkowych w decyzjach produktowych.
  • Skrócenie czasu od pomysłu do zweryfikowanej koncepcji produktu.
  • Wzmocnienie kompetencji organizacji w obszarze AI-assisted Product Management.
  • Zwiększenie efektywności współpracy biznes–IT–UX–data.

Korzyści dla uczestników:

  • Praktyczne umiejętności wykorzystania AI w procesie Product Discovery.
  • Umiejętność definiowania problemów w oparciu o dane i insighty generowane przez AI.
  • Zdolność pracy z hipotezami, eksperymentami i metrykami wspieranymi przez AI.
  • Lepsze zrozumienie ograniczeń, ryzyk i etyki wykorzystania AI w produktach cyfrowych.
  • Większa pewność w podejmowaniu decyzji produktowych w warunkach niepewności.

METODYKA WARSZTATÓW

Szkolenie realizowane jest w formule intensywnych warsztatów praktycznych, z wykorzystaniem:

  • studiów przypadków produktów cyfrowych wykorzystujących AI,
  • pracy na rzeczywistych problemach uczestników,
  • narzędzi AI (np. GenAI do analizy, syntezy i prototypowania).

Proporcje zajęć:

  • Teoria: ok. 30%
  • Praktyka (w tym praca z AI): ok. 70%

Czas trwania: 2 dni (16 godzin)

Koszt uczestnictwa w warsztacie: 4.820 zł netto plus 23% VAT.

Termin szkolenia: ustalany indywidualnie prosimy o kontakt: biuro@kmdc.pl

PROGRAM MERYTORYCZNY SZKOLENIA

I. WPROWADZENIE DO PRODUCT DISCOVERY I ROLI AI

  • Product Discovery – definicja i znaczenie biznesowe.
  • Product Discovery vs Product Delivery.
  • Dlaczego organizacje budują niewłaściwe produkty.
  • Rola danych i AI w ograniczaniu ryzyka produktowego.
  • Przegląd zastosowań AI w Product Discovery. 

II. ZROZUMIENIE PROBLEMU BIZNESOWEGO I POTRZEB KLIENTA

  • Problem vs rozwiązanie – zmiana perspektywy.
  • Identyfikacja problemów biznesowych i użytkowych.
  • Segmentacja Klientów z wykorzystaniem danych i AI.
  • Persony i archetypy użytkowników wspierane przez AI.
  • Analiza kontekstu użycia produktu.

III. BADANIA UŻYTKOWNIKÓW W PRODUCT DISCOVERY (AI-ASSISTED)

  • Badania jakościowe i ilościowe – gdzie AI realnie pomaga.
  • Wywiady z użytkownikami – wsparcie AI w analizie i syntezie.
  • Analiza dużych zbiorów danych feedbackowych (opinie, NPS, support).
  • Generowanie insightów użytkowników z użyciem AI.
  • Etyka, bias i ograniczenia AI w badaniach użytkowników.

IV. MAPOWANIE DOŚWIADCZEŃ I PROPOZYCJA WARTOŚCI

  • Customer Journey Map z wykorzystaniem danych i AI.
  • Identyfikacja pain points i momentów wartości.
  • Mapowanie problemów i szans.
  • Budowa i testowanie propozycji wartości.
  • Dopasowanie produktu do realnych potrzeb Klienta.

V. HIPOTEZY PRODUKTOWE I EKSPERYMENTOWANIE Z AI

  • Myślenie hipotezami w Product Discovery.
  • Formułowanie hipotez problemowych i rozwiązaniowych z pomocą AI.
  • Identyfikacja założeń krytycznych i ryzyk.
  • Projektowanie eksperymentów (w tym eksperymentów wspieranych przez AI).
  • Metryki sukcesu i walidacja oparta na danych.

VI. PROTOTYPOWANIE I TESTOWANIE ROZWIĄZAŃ

  • Rola prototypów w odkrywaniu produktu.
  • Prototypowanie z wykorzystaniem narzędzi AI (UX, content, funkcjonalność).
  • Testy użyteczności i analiza wyników.
  • Walidacja koncepcji przed wdrożeniem.
  • Interpretacja wyników i podejmowanie decyzji.

VII. PRIORYTETYZACJA I DECYZJE PRODUKTOWE (DATA & AI)

  • Ocena wartości, ryzyka i kosztu opóźnienia.
  • Techniki priorytetyzacji pomysłów.
  • Evidence-Based Management wspierany przez AI.
  • Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności.
  • Kiedy kontynuować, a kiedy zrezygnować z pomysłu.

VIII. WSPÓŁPRACA Z ZESPOŁAMI I INTERESARIUSZAMI

  • Product Discovery jako proces zespołowy.
  • Rola zespołu developerskiego, UX, data i AI.
  • Komunikowanie wyników Discovery i analiz AI interesariuszom.
  • Zarządzanie oczekiwaniami i ryzykiem.

IX. INTEGRACJA PRODUCT DISCOVERY Z DELIVERY

  • Przekładanie wyników Discovery na Backlog Produktu.
  • Od hipotez do elementów Backlogu.
  • Definition of Ready w kontekście Discovery i AI.
  • Ciągłe Discovery w Scrumie i Kanbanie.

X. WDROŻENIE PRODUCT DISCOVERY I AI W ORGANIZACJI

  • Modele organizacyjne Product Discovery.
  • Dojrzałość organizacji w obszarze Discovery i AI.
  • Budowanie kultury eksperymentowania i odpowiedzialnego użycia AI.
  • Bariery, ryzyka i antywzorce.
  • Plan wdrożenia Product Discovery wspieranego przez AI.

XI. PODSUMOWANIE I DALSZY ROZWÓJ

  • Kluczowe wnioski.
  • Rekomendacje dalszego rozwoju kompetencji (Product, Data, AI).
  • Sesja pytań i odpowiedzi.
  • Zakończenie szkolenia.

Poleć znajomemu


Informujemy, iż w celu optymalizacji treści dostępnych w naszym aptece, dostosowania ich do Państwa indywidualnych potrzeb korzystamy z informacji zapisanych za pomocą plików cookies na urządzeniach końcowych użytkowników. Pliki cookies użytkownik może kontrolować za pomocą ustawień swojej przeglądarki internetowej. Dalsze korzystanie z naszego serwisu internetowego, bez zmiany ustawień przeglądarki internetowej oznacza, iż użytkownik akceptuje stosowanie plików cookies. Więcej informacji zawartych jest w Polityce prywatności. Rozumiem