AI dla Product Ownera: praktyczne narzędzia do discovery, Product Backlogu i komunikacji

Dlaczego warto

Twój backlog rośnie szybciej niż czas na research, analizę feedbacku i dobre przygotowanie refinementu? Na jednym case study nauczysz się wykorzystywać generatywną AI jako asystenta, krytyka i partnera do myślenia, od discovery po
komunikację z interesariuszami. AI nie zdejmie z Ciebie odpowiedzialności za produkt, ale może zdjąć sporą część żmudnej pracy.

Czego się nauczysz

Po ukończeniu szkolenia będziesz potrafił:

• wybierać zadania Product Ownera do wsparcia przez AI, uwzględniając jakość wyniku, ryzyko i czas weryfikacji, oraz rozpoznawać zadania, których nie warto delegować AI,
• budować powtarzalne instrukcje dla AI, zawierające właściwy kontekst, cel, ograniczenia i oczekiwany format odpowiedzi,
• porządkować notatki, feedback i materiały researchowe w fakty, obserwacje, hipotezy oraz pytania otwarte,
• projektować opisy problemu, hipotezy produktowe, pytania badawcze i scenariusze wywiadów,
• tworzyć i ulepszać epiki, User Stories, kryteria akceptacji, przypadki brzegowe oraz pytania na refinement,
• porównywać warianty priorytetyzacji i ujawniać założenia, ryzyka oraz zależności stojące za rekomendacją,
• przygotowywać agendy, podsumowania, decyzje i komunikaty dopasowane do zespołu, interesariuszy oraz kadry zarządzającej,
• weryfikować odpowiedzi AI, chronić dane i budować workflow niezależny od jednego dostawcy narzędzia.

Dla kogo

To szkolenie jest idealne dla Ciebie, jeśli:

• pracujesz jako Product Owner lub Product Manager i chcesz ograniczyć czas poświęcany na powtarzalne analizy, dokumentowanie i przygotowywanie materiałów,
• jesteś analitykiem biznesowym, Business Ownerem lub członkiem zespołu produktowego i wspierasz discovery, pracę z wymaganiami albo refinement,
• przygotowujesz się do roli Product Ownera, znasz podstawy Scrum i chcesz od początku wypracować świadomy sposób pracy z AI,
• korzystasz już z narzędzi generatywnych, ale Twoja praca nadal opiera się głównie na pojedynczych, przypadkowych promptach.To szkolenie nie jest dla Ciebie, jeśli szukasz pełnego wprowadzenia do roli Product Ownera, kursu programowania, budowania własnych modeli AI lub technicznej automatyzacji poprzez API.

Zakres szkolenia

Moduł 1. AI bez magii: deleguj zadania, nie odpowiedzialność

Po tym module będziesz potrafić: wybrać zadania, w których AI może realnie wesprzeć Product Ownera, oraz ustawić bezpieczne granice jego wykorzystania.

• model, narzędzie, kontekst i źródła informacji: minimum pojęć potrzebnych do pracy z generatywną AI,
• mocne i słabe strony generatywnej AI,
• AI jako asystent, recenzent, krytyk i partner do myślenia,
• macierz zadań: wykonaj samodzielnie, wesprzyj się AI, nie deleguj; ocena jakości, ryzyka i czasu weryfikacji wyniku,
• halucynacje, nadmierna pewność odpowiedzi i brak kontekstu,
• podstawowe zasady ochrony informacji i danych firmowych.

Moduł 2. Dobry prompt zaczyna się przed promptem

Po tym module będziesz potrafić: przygotować powtarzalną instrukcję, która prowadzi AI do użytecznego i możliwego do zweryfikowania rezultatu.

• cel, kontekst, materiał wejściowy, ograniczenia i format odpowiedzi w jednym szablonie briefu dla AI,
• wzorce pracy: generowanie, synteza, porównanie, krytyka i ulepszanie,
• stosowanie przykładów i kryteriów jakości,
• iteracyjne doprecyzowywanie wyniku,
• projektowanie procesu weryfikacji i sprawdzenie tej samej instrukcji na różnych materiałach wejściowych.

Moduł 3. Discovery z AI: od materiału do hipotezy, bez dorabiania faktów

Po tym module będziesz potrafić: przekształcić nieuporządkowane materiały w plan discovery, hipotezy produktowe i zestaw pytań wymagających dalszej weryfikacji.

• formułowanie problemu i oczekiwanego rezultatu biznesowego,
• przygotowanie pytań badawczych i scenariuszy wywiadów,
• porządkowanie feedbacku oraz notatek ze spotkań,
• oddzielanie faktów, interpretacji, hipotez i brakujących informacji oraz przypisywanie wniosków do źródeł,
• analiza przygotowanych materiałów rynkowych z kontrolą źródeł,
• ćwiczenie: przygotowanie briefu discovery dla przykładowego produktu na podstawie pakietu materiałów zawierających braki i sprzeczności.

Moduł 4. Product Backlog: AI jako współautor i recenzent

Po tym module będziesz potrafić: przygotować spójny zestaw elementów Product Backlogu i wykorzystać AI do wykrywania luk przed refinementem.

• przejście od problemu i celu do epika oraz mniejszych elementów backlogu,
• User Stories i kryteria akceptacji,
• format Given, When, Then jako wsparcie precyzowania zachowania rozwiązania,
• przypadki brzegowe i scenariusze negatywne,
• pytania o wymagania niefunkcjonalne, dane, integracje, uprawnienia i zależności; odróżnianie propozycji AI od ustaleń potwierdzonych z zespołem,
• „red team backlogu”, czyli AI w roli wymagającego recenzenta.

Moduł 5. Decyzje i komunikacja: szybciej, ale nie na autopilocie

Po tym module będziesz potrafić: wykorzystać AI do porównywania wariantów i

przygotowania komunikacji, zachowując odpowiedzialność za ostateczną decyzję.

• porównywanie wariantów i kryteriów priorytetyzacji,
• ujawnianie ukrytych założeń, ryzyk i zależności,
• przygotowanie rekomendacji wraz z argumentami „za” i „przeciw”,
• dopasowanie komunikatu do zespołu, biznesu i kadry zarządzającej,
• agendy, podsumowania spotkań, rejestr decyzji (decision log) i lista kolejnych działań; ćwiczenie wokół jednej decyzji i komunikacji do dwóch odbiorców.

Moduł 6. Twój system pracy z AI: zbuduj workflow, który zostaje

Po tym module będziesz potrafić: zaprojektować i sprawdzić powtarzalny workflow, czyli

sposób pracy z AI dopasowany do rzeczywistych zadań Product Ownera.

• sekwencja pracy: materiał wejściowy, analiza, krytyka, decyzja i artefakt,
• budowa osobistej biblioteki promptów oraz szablonów,
• zasady wersjonowania i ponownego wykorzystania instrukcji,
• checklista jakości, bezpieczeństwa i weryfikacji źródeł oraz wskazanie miejsc kontroli człowieka,
• ćwiczenie podsumowujące: połączenie materiałów z poprzednich modułów w
• proces od problemu produktowego do gotowego pakietu materiałów i sprawdzenie go na zmienionych danych wejściowych,
• indywidualny plan wdrożenia po szkoleniu.