AI-Native Product Team
Соберите команду, где люди и AI-агенты работают как одно целое
Соберите операционную систему вашей продуктовой команды за 5 сессий: единая база знаний, общая библиотека рабочих процессов, движок прототипирования, автоматический контроль качества AI и единый онбординг для людей и AI-агентов из одного источника правды.
На выходе — рабочий прототип с публичной ссылкой и готовый план внедрения на 90 дней для руководства. Возврат денег в течение 14 дней — без вопросов. 80% практики, 0% кода.
Что такое AI-Native Product Team?
AI-Native Product Team — это продуктовая команда, где AI-агенты выполняют 20-80% рутинных задач (исследование, прототипирование, тестирование качества, аналитика), а сотрудники и агенты онбордятся одинаково — из одного источника правды. Курс построен вокруг 6-уровневой модели автономии команды (L0-L5) и заканчивается готовой операционной системой вашей команды (Team OS) — рабочей системой со слоями знаний, способностей, прототипирования, контроля качества и онбординга. Результат: рабочий прототип с публичной ссылкой и готовый план внедрения на 90 дней для руководства. Возврат денег в течение 14 дней — без вопросов. 5 сессий по 2 часа биweekly + 2 встречи Office Hours, 80% практики, 0% кода. Для CPO, VP of Product и продуктовых лидеров команд 3-15 человек.
Чему вы научитесь
- ▸Собрать единую базу знаний команды: общий контекст, к которому подключаются и сотрудники, и AI-агенты
- ▸Построить общую библиотеку повторяющихся рабочих процессов команды — один раз настроили, используют все
- ▸Запустить движок прототипирования: от идеи до кликабельного прототипа с публичной ссылкой за 2 часа — без программистов
- ▸Настроить автоматический контроль качества AI-результатов: что уходит в продакшен, а что нет
- ▸Организовать единый онбординг новых членов команды — людей и AI-агентов — из одного источника правды
- ▸Получить готовый план внедрения на 90 дней с метриками для руководства
Что потребуется
- ✓Роль: CPO, VP of Product, Head of Product или продуктовый лидер
- ✓Управляете командой 3-15 продакт-менеджеров, дизайнеров и/или инженеров
- ✓Хотите перестроить работу всей команды, а не только свою личную
Расписание занятий
Что вы получите
Операционная система команды
Рабочая система со слоями знаний, способностей, прототипирования, контроля качества и онбординга — настраивается под вашу команду и масштабируется на новых сотрудников и AI-агентов одинаково
Рабочий прототип
Live URL с кликабельным прототипом, автономно улучшенным AI за 3 раунда во время курса
План внедрения на 90 дней для руководства
Готовый документ: текущее состояние → целевое → план миграции → этапы на день 10/30/60/90 → метрики успеха + честный параграф о рисках
Собственный скилл и архитектура контекста
Один рабочий скилл из ваших чатов + перестроенная архитектура контекста, готовая к распространению на команду
Набор проверок качества AI
Работающие проверки для контроля результатов AI: что уходит в продакшен, что нет — критически важно для AI-native продуктов
Радар команды до и после
Объективное измерение роста по 6 дисциплинам — пред/пост-замер показывает, на сколько уровней выросла команда за время курса
Сообщество выпускников и AI Natives pathway
Доступ к Telegram-сообществу продуктовых лидеров и пути в AI Natives membership
Программа курса
Неделя 1: Где находится ваша команда — и куда двигаться
6 уровней автономии продуктовой команды (L0-L5) — как у беспилотных автомобилей, но для product development. Field Wins reel: что выпускники прошлого потока запустили в продакшен за 90 дней — три производственных агента у фаундера easyphotobook, командная библиотека скиллов в Larixon, виртуальная команда лидеров для построения стратегии в etoplatezhi. Софтвер 3.0 и кейс реорганизации Coinbase как иллюстрация L4-L5. Практика: радар команды по 6 дисциплинам + общий контекст-документ + черновик трансформационной панели
Неделя 2: Контекст-инжиниринг и библиотека скиллов команды
Пирамида контекста: от общего документа команды до согласованных правил, скиллов, суб-агентов и команд агентов. Multi-model thinking: когда сильнее одна AI-модель, когда другая — живая демонстрация дебатов между ними. Синтетические пользовательские интервью: когда они экономят недели исследований, когда вводят в заблуждение. Anthropic FDE как ориентир новой роли в команде. Практика: собственный рабочий скилл из истории чатов + перестроенная архитектура контекста под вашу команду
Неделя 3: Движок прототипирования — от спецификации до живого прототипа
Generator-Evaluator: автономный цикл итераций над прототипом по архитектуре Anthropic. Описали фичу — получили рабочий прототип с публичной ссылкой, улучшенный AI за 3 независимых раунда. Автоматизация браузера для проверки прототипов в реальных сценариях. Anchoring bias в оценке — почему критика должна идти из независимого контекста. Концепция "Builder PM" — продакта, который сам собирает первую версию. Практика: рабочий прототип + парный юзер-тест прототипа коллеги по курсу
Неделя 4: Software Factory и контроль качества как ремесло
Полный цикл от тикета в Linear до пулл-реквеста на GitHub через управляемых агентов — живая демонстрация. Lifecycle-хуки: 6 точек контроля рабочего процесса. Контроль качества как ремесло: PM в роли проектировщика проверок качества — новая дисциплина для продактов. Swiss Cheese 100/10/1: детерминированные проверки + LLM-судья + человек как многослойная защита. Golden datasets и автономная оптимизация промптов. Практика: настроенные хуки на один рабочий процесс + работающий набор проверок + результат автоисследования
Неделя 5: Сборка операционной системы вашей команды
5 слоёв Team OS: знания, способности, прототипирование, доверие, распространение. Единый онбординг для людей и AI-агентов — из одного источника правды. На этой неделе вы собираете рабочую систему, которая бутстрапит любого нового члена команды одинаково — человека или агента. Обновлённый плейбук от Coinbase, Meta, Block и Anthropic FDE. Trust UX: уверенность, цитаты, рассуждения, override, эскалация. Финал: рабочая операционная система команды + готовый план внедрения на 90 дней с этапами на день 10/30/60/90 для руководства
Видео материалы
Демо День: что построили участники AI-Native Product Team
AI Native Product: как меняется роль продакта в 2026 году
AI в продуктовой команде: 70% PR делает AI — миф или правда?
Стоимость участия
Загрузка цен...
Гарантия возврата: 14 дней после старта — вернём 100% без вопросов
Чем курс отличается от альтернатив
| Критерий | Empatika | Reforge AI for Product Managers | Maven AI for PMs (Aakash Gupta) | Product School AI Certification |
|---|---|---|---|---|
| Аудитория | CPO/VP/Head of Product, команды 3-15 | Senior PM (личные навыки) | Senior PM (личные навыки) | PM любого уровня |
| Фокус | Трансформация всей команды от L0 до L5 | Личные AI-навыки PM | Личные AI-навыки PM | Общий AI для PM |
| Конкретный результат | Готовая операционная система команды + план на 90 дней для руководства | Сертификат | Сертификат | Сертификат |
| Уникальная позиция | Единый онбординг людей и AI-агентов из одного источника правды | Нет | Нет | Нет |
| Язык преподавания | Русский (материалы на английском) | Английский | Английский | Английский |
| Гарантия возврата | Возврат денег в течение 14 дней — без вопросов | Нет | Нет | Нет |
| Цена | $400-600 | ~$2,000-2,495 | ~$1,200-1,500 | ~$4,000 |
Сравнение на основе публичной информации. Цены и программы конкурентов могут меняться.
Частые вопросы
Остались вопросы? Напишите в Telegram или свяжитесь с нами
Готовы начать обучение?
Присоединяйтесь к сообществу профессионалов, которые уже используют AI для ускорения своей работы
Если оплата не открывается, откройте страницу в Safari или Chrome.