Продукт Адаптива · Корпоративная программа переподготовки

Продуктовые команды · Новое поколение

AI-Native Product Manager

программа Адаптива

Пятинедельная программа для Product Manager, Product Owner и Delivery Manager. Участники создают ИИ-команду из агентов, строят с её помощью инкременты продукта и выходят с навыком вайбкодинга на Python — с нуля.

Обсудить программу Смотреть программу
5недель программы
3–4 чкаждое занятие
5практических артефактов
Pythonна выходе — вайбкодинг
СертификатАдаптива по итогам экзамена
Ключевые навыки

Что участник умеет
после программы

01
Вайбкодинг на PythonЧитать, корректировать и направлять код, написанный ИИ-командой. Полноценный навык — с нуля до уверенного управления за пять недель.
02
Создание ИИ-командыСпроектировать и запустить команду агентов в Claude: разработчик, аналитик, архитектор. Каждый по нотации, с реальными инструментами через MCP.
03
Управление ИИ-командойОркестрировать агентов, выстраивать цепочки передачи задач, проверять результат и корректировать на уровне кода.
04
Создание инкрементовЗапускать инкременты продукта силами ИИ-команды, собирать обратную связь от пользователей и замыкать цикл самостоятельно.
05
ИИ-дискавери и продуктовая стратегияИсследовать рынок через агентов, строить юнит-экономику и обновлять продуктовую стратегию — быстро и на основе данных.
Для кого

Программа создана для
практикующих продуктовиков

  • Product Manager
  • Product Owner
  • Lead Product Manager
  • Delivery Manager
  • Scrum Master
  • Business Analyst
Обязательное условие — опыт от 2 лет в цифровом продукте. На программе участники впервые пишут код на Python. Это не опционально: вайбкодинг — один из ключевых навыков на выходе.
Сегмент
Enterprise-компании, крупный бизнес, корпоративные цифровые продукты
Формат
Только корпоративный. Задания и кейсы адаптируются под реальные продукты компании-заказчика. Группа до 20 человек.
Формат
Онлайн в Zoom · 1 занятие в неделю · 3–4 часа каждое
Требования к участнику
Подписка Claude Pro — обязательное условие для работы с агентами
Стек
Claude · Python · MCP · Claude API · Perplexity
Программа

Пять недель — пять уровней

Каждая неделя заканчивается артефактом, который участник использует в своей компании. Раскройте любую неделю, чтобы увидеть детали.

01
Дискавери · Исследование рынка
ИИ-дискавери: новый процесс понимания рынка
Как изменился дискавери. Участники создают персонального ИИ-дискавери агента в Claude, который собирает сигналы рынка, синтезирует боли пользователей и готовит структурированные инсайты.
Claude ProjectsИИ-дискавери агентPerplexityСинтез интервьюКонкурентный анализ
Темы занятия
  • Как изменился дискавери с появлением ИИ: что делали руками, что теперь делает агент
  • Архитектура ИИ-дискавери агента: роль, знания, инструменты, ограничения
  • Сборка агента в Claude: первый запуск, первые результаты
  • Инструменты дискавери через агента: сбор сигналов, синтез интервью, анализ отзывов
  • Конкурентный анализ через агентов: как делать его непрерывно и без ручного труда
  • Ловушки ИИ-дискавери: где агент ошибается и как это проверять
Домашнее задание
  • Запустить ИИ-дискавери агента на реальном продукте участника
  • Собрать и синтезировать 5–7 инсайтов о болях пользователей
  • Проверить инсайты: сравнить с тем, что знала команда раньше
✦ Артефакт недели
  • Персональный ИИ-дискавери агент в Claude — работает с реальным продуктом
02
Проектирование · Техническое мышление
От инсайта к инкременту: техническое мышление продукта
Как превращать инсайты в гипотезы и готовить их к реализации ИИ-командой. Первое знакомство с Python: участники пишут первые строки кода прямо на занятии.
Python (первые шаги)Нотация агентаПроектирование сценариевГипотезы инкремента
Темы занятия
  • От инсайта к гипотезе: как формулировать задачу, которую можно реализовать
  • Что такое инкремент в мире ИИ-команды: чем он отличается от классической фичи
  • Техническое мышление PM: что нужно понимать про код, чтобы управлять агентом
  • Python: переменные, функции, структуры данных — на примерах из продуктовой работы
  • Нотация агента: роль, знания, инструменты, ограничения, формат ответа
  • Проектирование пользовательских сценариев с ИИ: как агент воспроизводит путь пользователя
Домашнее задание
  • Сформулировать 3 гипотезы инкремента на основе инсайтов из первой недели
  • Написать нотацию для первого агента своей ИИ-команды
  • Первый самостоятельный Python-скрипт: запустить с Claude рядом, разобрать построчно
✦ Артефакт недели
  • 3 гипотезы инкремента с техническим заданием для ИИ-команды
  • Первый Python-скрипт участника
03
ИИ-команда · Агенты · MCP
ИИ-команда: сборка агентов-разработчика, аналитика, архитектора
Участники создают трёх агентов в Claude по нотации. Агенты пишут код — участники его читают, корректируют, улучшают. MCP подключает реальные инструменты.
Claude APIMCPPythonАгент-разработчикАгент-аналитикАгент-архитектор
Темы занятия
  • Claude API: как работает агент под капотом — на уровне, нужном PM
  • MCP (Model Context Protocol): подключение реальных инструментов — почта, CRM, Google Drive, базы данных
  • Агент-разработчик: создаёт код, исправляет ошибки, пишет тесты
  • Агент-аналитик: обрабатывает данные, строит отчёты, синтезирует выводы
  • Агент-архитектор: проектирует структуру решения, выбирает технический подход
  • Как читать и корректировать код, написанный агентом: разбор реальных примеров
Домашнее задание
  • Доработать каждого из трёх агентов под задачи своего продукта
  • Подключить через MCP минимум один внешний инструмент
  • Исправить 3–5 ошибок в коде агента самостоятельно — без подсказок
✦ Артефакт недели
  • 2–3 работающих агента под задачи реального продукта участника — с кодом, который он умеет читать и менять
04
Оркестрация · Инкремент · Обратная связь
Оркестрация ИИ-команды и первый инкремент
ИИ-команда работает вместе. Участники выстраивают цепочку от задачи до инкремента, запускают его и собирают обратную связь от реальных пользователей.
Оркестрация агентовPythonЦикл обратной связиПервый инкремент
Темы занятия
  • Оркестрация: паттерны передачи задач между агентами — последовательная и параллельная
  • Как ИИ-команда создаёт инкремент: от задачи PM до работающего артефакта
  • Управление качеством: как проверять результат агента и когда не доверять
  • Сбор обратной связи: ИИ-анализ реакций пользователей через агента-аналитика
  • Цикл инкремент → сигнал → следующий инкремент: как запускать непрерывно
  • Python для оркестрации: читаем и дорабатываем код цепочки агентов
Домашнее задание
  • Выстроить полную оркестрацию ИИ-команды под одну из гипотез инкремента
  • Запустить инкремент и собрать первую обратную связь от реальных пользователей
  • Проанализировать обратную связь через агента-аналитика, сформулировать следующий шаг
✦ Артефакт недели
  • Первый инкремент продукта, созданный ИИ-командой — протестирован с реальными пользователями, с результатами обратной связи
05
Стратегия · Юнит-экономика · Бизнес-модель
Продуктовая стратегия с ИИ: быстро и на основе данных
Юнит-экономика, бизнес-модель, продуктовая стратегия — теперь ИИ собирает и обновляет это в разы быстрее. Участники осваивают стратегические инструменты и применяют их с ИИ.
Юнит-экономика с ИИБизнес-модельПродуктовая стратегияИИ-аналитика
Темы занятия
  • Юнит-экономика с ИИ: как агенты считают LTV, CAC, маржинальность — быстро и без таблиц
  • Бизнес-модель продукта через ИИ: как обновлять её в реальном времени по данным
  • Продуктовая стратегия: от набора фич — к системе, которая адаптируется к рынку
  • ИИ-обновление стратегии: как агент отслеживает сигналы и предлагает корректировки
  • Как встроить ИИ-команду в продуктовый ритм компании
  • Разбор итоговых проектов группы: обратная связь от ведущих
Домашнее задание
  • Построить юнит-экономику своего продукта с ИИ
  • Сформулировать продуктовую стратегию на основе данных из дискавери и инкрементов
  • Подготовить итоговый проект к экзамену
✦ Артефакт недели
  • Продуктовая стратегия с юнит-экономикой — собрана с ИИ, готова к презентации стейкхолдерам
Почему Адаптив

Стратегическая экспертиза
встроена в программу

  • Адаптивная стратегия продукта

    Участники используют запатентованный фреймворк «Адаптивная Стратегия», адаптированный к разработке и поддержке стратегии продукта. Практикуемся на пятой неделе.

  • Работающие цифровые сотрудники

    За время обучения участники создают цифровых сотрудников — и для разработки продукта, и для работы с рынком, чтобы понимать как и куда его развивать.

  • Ведущие — практикующие стратеги

    Константин Хохрин и Анатолий Коротков сами строят ИИ-команды и ИИ-агентов в своей работе, создают и обновляют продуктовые стратегии совместно с топ-менеджментом.

Компании, с которыми работал Адаптив
Яндекс 360 Московская Биржа Naumen Мое Дело Roche Окко Агророс Банк SkyCoach Арлифт БиоВитрум
С 2019 года · 100+ проектов
Стратегический угол

Адаптив занимается стратегическим консалтингом с 2019 года. Пятая неделя программы — это то, в чём партнёры работают ежедневно с топ-командами Enterprise-компаний.

Экзамен и сертификат

Сертификат, который подтверждает
реальный навык

✦ Сертификат Адаптива
Certified AI-Native
Product Manager
Выдаётся по итогам экзамена. Подтверждает практическую компетенцию, а не присутствие на занятиях.
  • Персональная страница с профилем участника
  • Набранный балл и ИИ-описание компетенций
  • Верифицируемая ссылка для проверки
  • Включение в реестр сертифицированных AI-Native PM Адаптива
Практический экзамен
Создать инкремент силами ИИ-команды

После окончания программы участник самостоятельно проходит полный цикл: дискавери через агента — гипотеза — сборка инкремента ИИ-командой — обратная связь. Срок — до двух недель после программы. Экзамен асинхронный.

Что оценивается
Три критерия

Качество ИИ-дискавери и сформулированной гипотезы. Работоспособность ИИ-команды и её агентов. Рабочий инкремент, дошедший до пользователей.

Кто ведёт

Ведущие программы

Анатолий Коротков
Стратег · Визионер
Анатолий Коротков
Основатель Адаптив · Соавтор фреймворка «Адаптивная стратегия»
Стратег в группе компаний. Соавтор подхода «Адаптивная Стратегия», серийный предприниматель. Эксперт в продуктовом подходе и продуктовых трансформациях. Эксперт в ИТ и ИИ. Разрабатывает ИИ-агентов для своих компаний.
ИИ-агенты Продуктовые трансформации Digital Стартапы
Страница Анатолия →
Константин Хохрин
Стратег · Фасилитатор
Константин Хохрин
Со-основатель Адаптив · Основатель OKR Russia · Преподаватель МШУ Сколково
Основатель Адаптивной стратегии. Основатель ассоциации OKR Russia. Преподаватель в МШУ Сколково. Автор книги «OKR в российском бизнесе». Ведёт проекты с ИИ с 2014 года.
OKR Стратегический ритм Фасилитация ИИ в управлении
Страница Константина →
Вопросы

Часто спрашивают

Для кого эта программа?
Product Manager, Product Owner, Lead PM, Delivery Manager, Scrum Master с опытом работы в цифровом продукте от 2 лет. На программе участники пишут код на Python — это часть обучения, а не опция.
Нужен ли опыт программирования?
Нет. К концу пятой недели каждый участник умеет читать, корректировать и направлять код, написанный ИИ-командой. Навык формируется постепенно, начиная со второй недели.
Что такое цифровой сотрудник / ИИ-команда?
Специализированные агенты в Claude: разработчик, аналитик, архитектор. Каждый создаётся участником с нуля по нотации и подключается к реальным инструментам через MCP. Участник управляет ими как PM — ставит задачи, проверяет результат, корректирует код.
Можно ли заказать программу для команды?
Только корпоративный формат. Программа проводится для команды компании-заказчика. Группа до 20 человек. Напишите нам — обсудим состав группы, даты и стоимость.
Как проходит экзамен?
Практическое задание после окончания программы — асинхронно, срок до двух недель. Участник самостоятельно проходит полный цикл: дискавери, гипотеза, создание инкремента ИИ-командой, сбор обратной связи. По итогам выдаётся сертификат с персональной страницей и набранным баллом.
Какой формат проведения и что нужно участнику?
Программа проводится онлайн в Zoom. Занятия проходят раз в неделю по 3–4 часа. Для участия необходима оформленная и доступная подписка Claude Pro — это обязательное условие, без неё работа с агентами невозможна.
Сколько времени нужно в неделю?
3–4 часа на занятие плюс 4–6 часов на домашнее задание. Итого 7–10 часов в неделю на протяжении пяти недель. Программа интенсивная.
Получить КП

Типовое КП
на AI-Native PM

Скачайте типовое коммерческое предложение — программа модулей, формат, стоимость. Детали и кастомизацию обсудим на звонке.

Получить типовое КП Обсудить в Telegram
В типовом КП
  • →Программа всех 5 недель
  • →Артефакты каждой недели
  • →Стоимость программы
  • →Информация о ведущих
  • →Страница подписи и реквизиты

Программа кастомизируется под задачи вашей команды на звонке.