Advertisements

AI cho nghiên cứu và phát triển sản phẩm

Advertisements
Dùng AI tạo sinh cho cả chu trình sản phẩm: khám phá, dữ liệu tổng hợp, PRD, nguyên mẫu, thử nghiệm và rào chắn đạo đức
1
1/5
(18) Ratings
0 students
Created by Dr. Amar Massoud
Advertisements

What you'll learn

  • Xây dựng mẫu prompt dùng lại được với vai trò, bối cảnh, ràng buộc và định dạng đầu ra rõ ràng, và hiểu vì sao đưa bằng chứng luôn tốt hơn mô tả bằng chứng
  • Rà soát thị trường và đối thủ có kiểm chứng nguồn trong chín mươi phút, áp dụng quy tắc hai nguồn để bắt số liệu bịa đặt trước khi vào slide
  • Quyết định khi nào dữ liệu tổng hợp có căn cứ bằng một phép thử phân luồng, và thử bảng hỏi với người trả lời tổng hợp trước khi chi ngân sách tuyển
  • Biến hàng nghìn bản ghi phi cấu trúc thành tập cơ hội được xếp hạng, truy vết đầy đủ tới trích dẫn, và kiểm tra mã hóa của máy bằng mã hóa lại mù 10%
  • Viết PRD vượt qua người phản biện đối kháng, và tạo user story bao phủ trường hợp biên tốt hơn chính bạn
  • Chuyển một đặc tả thành nguyên mẫu bấm thử được và chạy kiểm thử ý tưởng ba biến thể trong một ngày làm việc
  • Chẩn đoán phễu chuyển đổi đang hỏng, tính cỡ mẫu thử nghiệm cho đúng (cả câu hỏi về phân phối mà mô hình hay sai âm thầm) và xây bộ đánh giá đầu tiên
  • Áp dụng yêu cầu về bảo mật, thiên lệch, sở hữu trí tuệ, sự đồng ý và minh bạch theo Đạo luật AI của EU, và ban hành chính sách sử dụng AI một trang cho đội
This course includes:
5 total hours on-demand video
0 articles
15 downloadable resources
51 lessons
Full lifetime access
Access on mobile and TV
Certificate of completion
Advertisements

Course content

Requirements

  • Không cần lập trình và không cần kiến thức kỹ thuật trước
  • Có quyền dùng một trợ lý AI đa năng (Claude, ChatGPT hoặc Gemini)
  • Với hai bài thực hành, một công cụ tạo nguyên mẫu bản miễn phí
  • Dữ liệu thật của chính bạn. Mọi bài tập đều hỏi về sản phẩm của bạn, không phải tình huống mẫu. Sự vướng víu của dữ liệu thật chính là phần lớn bài học

Description

Khóa học này có sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Phần lớn các khóa đào tạo AI cho quản lý sản phẩm dừng lại ở mức “đây là mười hai prompt”.

Khóa học này dạy quy trình làm việc: bằng chứng đi vào hệ thống AI như thế nào, AI được phép quyết định điều gì, đầu ra được kiểm chứng ra sao, và bạn có thể bảo vệ điều gì trước một bên liên quan, một người rà soát pháp lý hay một cơ quan quản lý. Bởi vì khác biệt giữa một đội ngũ sản phẩm dùng AI tốt và một đội chỉ đơn giản là đi nhanh hơn theo hướng sai không nằm ở prompt. Nó nằm ở chỗ có ai đã kiểm tra hay chưa.

Bạn sẽ thấy một mức giá đối thủ bịa đặt bị cài vào một nguồn, được kéo vào một truy vấn nghiên cứu, được lặp lại kèm trích dẫn, rồi lọt qua bốn người có năng lực trước khi có ai nhận ra. Bạn sẽ thấy một nhóm người dùng tổng hợp hào hứng tán thành một tính năng mà các điều dưỡng trưởng khoa thật từ chối ngay trong mười phút đầu của buổi đầu tiên. Bạn sẽ thấy điểm ưu tiên thay đổi qua ba lần chạy giống hệt nhau. Những bài học này đọng lại khi được trình diễn và tan biến khi chỉ là gạch đầu dòng, và đó là lý do khóa học được xây dựng theo cách này.

Điều gì làm khóa học khác biệt

Trung thực về dữ liệu tổng hợp. Cả một phần nói về chỗ người trả lời do máy tạo ra là có căn cứ và chỗ không, dựa trên phát hiện rằng khoảng 97% nhà nghiên cứu hiện dùng AI ở đâu đó trong quy trình, trong khi chỉ khoảng 8% thường xuyên dùng công cụ người trả lời tổng hợp. Khoảng cách đó không phải là độ trễ công nghệ. Đó là một phán đoán nghề nghiệp có cân nhắc của chính những người được lợi nhiều nhất nếu công cụ ấy hiệu quả.

Khả năng truy vết là một kỷ luật. Mỗi insight đều gắn với một trích dẫn thật có mã nguồn. Mỗi nhận định về thị trường đều có hai nguồn độc lập. Khi kết thúc, bạn có thể lần theo chuỗi đó theo cả hai chiều trong chưa đầy một phút, trước mặt một người không đồng ý với bạn.

Quy định thực sự cập nhật. Điều gì ràng buộc bạn ngay bây giờ theo Điều 50 của Đạo luật AI của EU, điều gì đã lùi sang tháng 12 năm 2027 và tháng 8 năm 2028, và vì sao kết luận “đạo luật đã bị hoãn” có thể khiến một đội gặp rắc rối.

Một tình huống xuyên suốt. Brightline Software, một công ty B2B 480 người làm phần mềm xếp lịch nhân lực y tế, với 14.000 phiếu hỗ trợ chưa ai đọc và chu kỳ từ ý tưởng đến nguyên mẫu kéo dài mười một tuần, mang một câu chuyện tiến triển qua từng phần. Chu kỳ của họ kết thúc ở ba tuần, và con số đó xuất hiện ở bài giảng 50 chứ không phải bài giảng 1 vì tốc độ thiếu kỷ luật chỉ mang những sai lầm cũ đến sớm hơn.

Những gì bạn mang về

15 tài nguyên tải về, xuất hiện đúng ở bài giảng mà bạn cần đến lần đầu:

Thư viện prompt (12 prompt) · Biểu mẫu rà soát thị trường và bóc tách đối thủ · Nhật ký kiểm chứng nguồn · Phép thử quyết định dữ liệu tổng hợp · Hướng dẫn phỏng vấn kèm danh mục kiểm tra câu hỏi dẫn dắt · Thang tiêu chí mã hóa theo chủ đề và phiếu kiểm tra · Biểu mẫu PRD có chú giải cho việc soạn bằng AI · Bộ prompt rà soát đặc tả đối kháng · Bản tóm tắt nguyên mẫu và kịch bản kiểm thử ý tưởng · Phiếu thiết kế thử nghiệm · Bộ đánh giá khởi đầu (30 trường hợp kèm thang tiêu chí) · Danh sách dữ liệu cấm đưa vào prompt · Biểu mẫu chính sách sử dụng AI · Danh mục kiểm tra minh bạch theo Đạo luật AI của EU · Sổ tay dự án cuối khóa

Cùng với 10 bài kiểm tra, 9 bài tập, một bài thi thử cuối khóa 30 câu và một dự án cuối khóa đủ chất lượng để đưa vào hồ sơ năng lực.

Khóa học không dành cho ai

  • Người tìm một gói prompt. Các prompt có ở đây, nhưng bài thực hành buộc bạn viết lại cả mười hai
  • Người hy vọng thay thế nghiên cứu người dùng bằng người tham gia mô phỏng. Phần 4 lập luận điều ngược lại, một cách kỹ lưỡng, kèm bằng chứng

Ghi chú của người hướng dẫn

Nội dung về quy định lỗi thời nhanh nhất. Phần 9 nêu rõ các mốc thời gian và nhắc bạn kiểm tra tình hình hiện hành trước khi dựa vào chúng, bởi một khóa học kết thúc bằng những dự đoán tự tin về tương lai đã dạy bạn sai tư thế ngay trong bảy phút cuối.

Who this course is for:

  • Quản lý sản phẩm muốn đưa AI vào quy trình làm việc chứ không chỉ vào bản demo
  • Nhà nghiên cứu UX và nghiên cứu thị trường muốn mở rộng nghiên cứu định tính mà không mất khả năng truy vết
  • Lãnh đạo sản phẩm cần trả lời câu hỏi “con số đó lấy từ đâu ra?”
  • Bất kỳ ai phải bảo vệ một phát hiện có AI hỗ trợ trước một người hoài nghi
Advertisements
52FAFF2924072ACA777C
Advertisements
Advertisements
Free Online Courses with Certificates
Logo
Register New Account