ИИ-продакт отвечает за инструменты, где основную работу выполняет нейросеть. Например, чат-бот, который общается с клиентами, или алгоритм, предлагающий товары на основе прошлых покупок.
Даже изучив множество примеров, нейросети могут неверно понять запрос или дать неточный ответ. Здесь начинается работа менеджера по ИИ-продукту: от его решений зависит успех проекта.
Задачи эксперта
Определение сценария: какие задачи можно решить с помощью нейросети.
Постановка задач: что должна делать модель, какая информация ей нужна и какие ответы считать правильными.
Проектирование алгоритма при сбое: предупреждение, перевод вопроса на оператора или ответ по скрипту.
Расчет расходов на запросы, вычисления, хранение и разметку данных.
Учет ограничений: проверка на соответствие закону о персональных данных и правилам отрасли.
Отслеживание качества после запуска: контроль точности ответов нейросети, регулярное обновление.
Необходимые навыки
ИИ-продакт должен понимать само приложение, сервисы, отдельные функции, уметь тестировать мини-версии, работать с метриками. Для него важна точность формулировок: способность объяснить инженерам, что требуется от модели, а руководству — во сколько обходится работа системы и какую пользу она приносит.
Для обучения модели нужны примеры. Менеджер по работе с ИИ-продуктом оценивает, хватает ли их и насколько они подходят для нужного сценария. Также необходимо знать показатели качества и уметь принимать решения, когда полной картины еще нет.
Где пройти обучение
Освоить специальность можно в магистратуре или на курсах, например:
- Магистратура «Управление ИИ-продуктами» в НИУ ВШЭ. Обучение построено вокруг действующих проектов и работы с данными.
- Курс AI Product Manager от Product Live. В основе — реальные ситуации и тренинги с экспертами.
- Курс «Управление ИИ-продуктами» от «Нетологии». Практика включает четыре проекта для портфолио и подготовку к собеседованию.
- Симулятор GenAI от GoPractice. Здесь нужно решить бизнес-кейс: автоматизировать анализ отзывов пользователей с помощью нейросети.
- Курс «Нейросети для работы с продуктом» от Яндекс Практикума. Обучающиеся получат до пяти решений в портфолио, включая ИИ-агента для обработки возвратов и ассистента для поиска по документам.
Как войти в профессию
Специалистам из смежных сфер сделать это проще — база у них уже есть.
- Продакт-менеджер обладает продуктовым мышлением и опытом работы с метриками. Нужно добавить изучение данных, метрик модели и расчет ее стоимости.
- Аналитик разбирается в данных и статистике. Предстоит узнать, какие задачи важны для клиентов и бизнеса.
- Разработчик — эксперт в технических ограничениях. Важно также уметь принимать решения, когда нет полной ясности, каким получится продукт.
- Маркетолог понимает аудиторию и знает, как компании получить выгоду. Задача — освоить техническую часть и глубже разобраться в работе с массивами информации.
- Дизайнер отвечает за то, как выглядит и воспринимается проект. Однако необходимо знать продуктовые инструменты и устройство работы модели.
Начать карьеру можно и без опыта работы в ИИ-компании, зато с собственным кейсом. Например, на своей должности автоматизировать отчет, собрать чат-бота для ответов на вопросы клиентов, настроить подбор рекомендаций.
Еще один способ — следить за предложениями ИТ-компаний, маркетинговых агентств и образовательных платформ. Некоторые из них проводят дистанционные стажировки или предлагают участие в проектах: например, обучить модель распознавать поддельные отзывы или настроить систему, которая подбирает подходящие курсы.