مدیریت محصول هوش مصنوعی: یک مسترکلاس کسب و کار

آنچه یاد خواهید گرفت:

• توضیح اصول AI ،ML و Generative AI به زبان ساده کسب و کار
• شناسایی افسانه‌ها، باورهای غلط و کاربردهای صنعتی هوش مصنوعی
• تشخیص تفاوت نقش مدیر محصول هوش مصنوعی (AI PM) با مدیر محصول سنتی (PM)
• نشان دادن مهارت‌های مورد نیاز برای مدیریت محصولات هوش مصنوعی (شم کسب و کار، درک داده‌ها، اخلاق)
• ارزیابی فرصت‌های سازمانی برای هوش مصنوعی با استفاده از چارچوب‌های تناسب مشکل و امکان‌پذیری
• همسوسازی ابتکارات هوش مصنوعی با اهداف کسب و کار و تعریف استراتژی محصول هوش مصنوعی
• تصمیم‌گیری آگاهانه درباره ساخت، خرید یا مشارکت برای راهکارهای هوش مصنوعی
• ارزیابی اهمیت کیفیت داده‌ها، حاکمیت و انطباق در پروژه‌های هوش مصنوعی
• به‌کارگیری اصول طراحی انسان‌محور در ویژگی‌های هوش مصنوعی و مدیریت انتظارات کاربران
• همکاری موثر با تیم‌های هوش مصنوعی چندتخصصی (علوم داده، مهندسی، حقوقی، عملیات)
• پیمایش چرخه عمر محصول هوش مصنوعی از MVP تا تولید و مقیاس‌دهی
• تعریف و ردیابی معیارهای موفقیت فراتر از دقت (ROI، پذیرش، اعتماد)
• درک مدل‌های درآمدزایی و استراتژی‌های قیمت‌گذاری برای محصولات هوش مصنوعی
• شناخت مسائل اخلاقی، نظارتی و مدیریت ریسک در پذیرش هوش مصنوعی
• توسعه دیدگاهی آینده‌نگر درباره آینده مدیریت محصول هوش مصنوعی
• به‌کارگیری چارچوب‌ها و بینش‌های مطالعه موردی برای ارزیابی ایده‌های محصول هوش مصنوعی خود

پیش‌نیازهای دوره

• اشتیاق و اراده برای تأثیرگذاری در جهان!

توضیحات دوره

خوش‌آمدگویی گرم به دوره مدیریت محصول هوش مصنوعی: یک مسترکلاس کسب و کار توسط Uplatz

هوش مصنوعی در حال دگرگونی هر صنعتی است، اما ساخت محصولات موفق مجهز به هوش مصنوعی به چیزی بیش از دانش فنی نیاز دارد. این امر نیازمند ترکیبی منحصر‌به‌فرد از استراتژی کسب‌وکار، درک داده‌ها و مهارت‌های مدیریت محصول است.

این دوره طراحی شده است تا به دانشجو کمک کند به یک رهبر محصول مسلط به هوش مصنوعی تبدیل شود که بتواند فرصت‌ها را شناسایی کند، راهکارهای هوش مصنوعی کاربرمحور طراحی نماید و تیم‌های چندتخصصی را برای ارائه ارزش کسب و کار واقعی مدیریت کند.

از طریق ترکیبی از مطالعات موردی دنیای واقعی، چارچوب‌های عملی و بینش‌های کاربردی، دانشجو یاد می‌گیرد که مدیریت محصول هوش مصنوعی چه تفاوتی با نقش‌های سنتی PM دارد، چگونه ابتکارات هوش مصنوعی را با اهداف کسب و کار همسو کند و چگونه چالش‌های داده، اخلاق و مقیاس‌دهی سیستم‌های هوش مصنوعی را مدیریت نماید.

در پایان دوره، دانشجو یک راهنمای جامع مدیریت محصول هوش مصنوعی خواهد داشت تا شغل یا کسب‌وکار خود را به سطح بالاتری ببرد.

آنچه خواهید آموخت

• درک اصول AI ،ML و Generative AI به زبان ساده کسب و کار
• شناسایی فرصت‌های هوش مصنوعی و ارزیابی امکان‌پذیری کسب و کار در مقابل فنی
• تعریف استراتژی محصول هوش مصنوعی همسو با اهداف سازمانی
• مدیریت چرخه عمر محصول هوش مصنوعی از MVP تا تولید و مقیاس‌دهی
• همکاری با دانشمندان داده، مهندسان و ذینفعان کسب و کار
• به‌کارگیری اصول طراحی هوش مصنوعی انسان‌محور برای ایجاد اعتماد و پذیرش
• سنجش موفقیت با استفاده از KPIهای صحیح: تأثیر، ROI و اعتماد مشتری
• بررسی مدل‌های درآمدزایی و استراتژی‌های قیمت‌گذاری هوش مصنوعی
• رسیدگی به اخلاق، ریسک و انطباق در مدیریت محصول هوش مصنوعی
• کسب بینش از مطالعات موردی شرکت‌های پیشرو هوش مصنوعی محور (Netflix ،Amazon ،Tesla ،OpenAI)

مخاطبان این دوره

• مدیران محصولی که می‌خواهند وارد نقش‌های محصول هوش مصنوعی شوند.
• رهبران کسب‌وکار، کارآفرینان و مشاورانی که فرصت‌های هوش مصنوعی را بررسی می‌کنند.
• دانشمندان داده، مهندسان و طراحانی که به دنبال درک جنبه کسب و کار هوش مصنوعی هستند.
• دانشجویان MBA و متخصصانی که به دنبال مشاغلی در تقاطع هوش مصنوعی، کسب و کار و فناوری هستند.
• هر کسی که علاقه‌مند به ساخت، مقیاس‌دهی و مدیریت محصولات responsible AI است.

چرا این دوره را بگذرانید؟

• یادگیری از داستان‌های موفقیت و شکست محصولات هوش مصنوعی در دنیای واقعی
• تسلط به چارچوب‌های مورد استفاده شرکت‌های برتر فناوری برای ارزیابی و راه‌اندازی ابتکارات هوش مصنوعی
• ساخت مجموعه مهارت‌هایی که کارفرمایان برتر در مدیران محصول هوش مصنوعی به دنبال آن هستند.
• آماده‌سازی خود برای آینده مدیریت محصول در دنیایی که اولویت با هوش مصنوعی است.

الزامات

• بدون نیاز به کدنویسی یا دانش فنی پیشرفته
• درک اولیه از مدیریت محصول یا مفاهیم کسب و کار مفید است اما اجباری نیست.
• کنجکاوی در مورد اینکه چگونه هوش مصنوعی ارزش کسب و کار ایجاد می‌کند، ضروری است.

مدیریت محصول هوش مصنوعی چیست؟

مدیریت محصول هوش مصنوعی رشته‌ای است که به تعریف، ساخت و مقیاس‌دهی محصولات مجهز به هوش مصنوعی (AI) می‌پردازد، در حالی که تعادلی میان اهداف کسب و کار، نیازهای مشتری، محدودیت‌های داده و ملاحظات اخلاقی ایجاد می‌کند.

این فقط مدیریت محصول سنتی با افزودن هوش مصنوعی نیست - بلکه تمرکز آن بر پل زدن میان کسب و کار، فناوری و علم داده است تا قابلیت‌های هوش مصنوعی را به محصولاتی واقعی، کاربرپسند و ارزشمند تبدیل کند.

مدیران محصول هوش مصنوعی به عنوان مترجم بین کسب و کار، داده و فناوری عمل می‌کنند و اطمینان می‌دهند که محصولات هوش مصنوعی نه تنها از نظر فنی سالم هستند، بلکه قابل استفاده، ارزشمند، اخلاقی و مقیاس‌پذیر نیز می‌باشند.

مدیریت محصول هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

شناسایی فرصت‌ها

• شناسایی مشکلات کسب و کار که در آن‌ها هوش مصنوعی می‌تواند ارزش معناداری ایجاد کند.
• ارزیابی اینکه آیا مشکل تناسب خوبی با هوش مصنوعی دارد و آیا هوش مصنوعی امکان‌پذیر است.

تعریف استراتژی محصول

• همسوسازی ابتکارات هوش مصنوعی با اهداف و اولویت‌های سازمانی
• تصمیم‌گیری درباره ساخت داخلی، خرید راهکارهای موجود یا مشارکت

داده به عنوان هسته

• تضمین در دسترس بودن، کیفیت و حاکمیت داده‌ها.

• همکاری با تیم‌های داده برای منبع‌یابی، پاکسازی و مدیریت پایپ لاین های داده 

همکاری چندتخصصی

• کار با دانشمندان داده، مهندسان ML، طراحان، بخش حقوقی و عملیات
• ترجمه مفاهیم فنی به ارزش کسب و کار برای ذینفعان

طراحی برای کاربران

• به‌کارگیری اصول طراحی هوش مصنوعی انسان‌محور: شفافیت، قابلیت توضیح، اعتماد
• مدیریت انتظارات کاربران درباره آنچه هوش مصنوعی می‌تواند و نمی‌تواند انجام دهد.

ساخت و مقیاس‌دهی

• تعریف MVPها برای محصولات هوش مصنوعی، که اغلب نیاز به آزمایش تکراری دارند.
• مدیریت پایلوت‌ها و سپس مقیاس‌دهی به تولید با نظارت و حاکمیت

سنجش موفقیت

• فراتر رفتن از دقت برای سنجش تأثیر کسب و کار، پذیرش، ROI و اعتماد
• اصلاح مداوم بر اساس بازخورد و عملکرد مدل

اخلاق و انطباق

• رسیدگی به ریسک‌هایی مانند تعصب، انصاف و انطباق نظارتی
• جایگاه‌دهی به responsible AI به عنوان بخشی از مزیت رقابتی محصول

مدیریت محصول هوش مصنوعی: یک مسترکلاس کسب و کار - سرفصل دوره

ماژول 1 – اصول هوش مصنوعی برای کسب‌وکار

• مقدمه: چرا هوش مصنوعی امروز در کسب‌وکار مهم است
• هوش مصنوعی چیست (و چه نیست) – ابهام‌زدایی از کلمات پرمخاطب
• توضیح ساده AI در مقابل ML در مقابل Generative AI
• افسانه‌ها و باورهای غلط درباره هوش مصنوعی
• هوش مصنوعی در صنایع مختلف: بانکداری، خرده‌فروشی، بهداشت و درمان و غیره
• مطالعه موردی: استفاده Netflix ،Uber یا Amazon از هوش مصنوعی

ماژول 2 – نقش مدیر محصول هوش مصنوعی

• تفاوت PM سنتی و PM هوش مصنوعی – چه چیزی متفاوت است؟
• مسئولیت‌های اصلی یک مدیر محصول هوش مصنوعی
• مهارت‌های مورد نیاز: کسب و کار + درک داده + اخلاق
• کار با تیم‌های چندتخصصی (علم داده، مهندسی، حقوقی، عملیات)
• معیارهای موفقیت برای مدیران محصول هوش مصنوعی
• مسیر شغلی و فرصت‌ها در مدیریت محصول هوش مصنوعی

ماژول 3 – شناسایی فرصت‌های هوش مصنوعی

• چگونه فرصت‌های هوش مصنوعی را در سازمان خود شناسایی کنید؟
• تناسب مشکل در مقابل تناسب هوش مصنوعی – چارچوب‌هایی برای ارزیابی
• تعادل امکان‌پذیری در مقابل ارزش کسب و کار
• مثال: ویژگی‌های هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های مصرف‌کننده در مقابل راهکارهای سازمانی
• دلایل رایج شکست محصولات هوش مصنوعی
• نگاشت نقاط درد مشتری به راهکارهای هوش مصنوعی محور

ماژول 4 – استراتژی محصول هوش مصنوعی

• استراتژی محصول هوش مصنوعی چیست؟
• همسوسازی ابتکارات هوش مصنوعی با اهداف کسب و کار
• تصمیم‌گیری درباره ساخت، خرید یا مشارکت
• نقشه‌های راه برای محصولات هوش مصنوعی – تفاوت آن‌ها چیست؟
• مزیت رقابتی از طریق پذیرش هوش مصنوعی
• مطالعه موردی: Amazon ،OpenAI یا Tesla

ماژول 5 – داده به عنوان هسته محصولات هوش مصنوعی

• چرا داده سوخت هوش مصنوعی است؟
• توضیح ساده کیفیت داده و آمادگی داده
• استراتژی‌های اکتساب داده – داخلی در مقابل خارجی
• مسائل حریم خصوصی، انطباق و حاکمیت
• هزینه داده‌های ضعیف: پیامدهای کسب و کار
• مطالعه موردی: شکست‌های سیستم هوش مصنوعی دارای تعصب

ماژول 6 – طراحی محصولات هوش مصنوعی برای کاربران

• اصول طراحی هوش مصنوعی انسان‌محور
• قابلیت توضیح، شفافیت و اعتماد در هوش مصنوعی
• مدیریت انتظارات کاربران از سیستم‌های هوش مصنوعی
• ملاحظات طراحی UI/UX برای ویژگی‌های هوش مصنوعی
• توضیح مشکل «جعبه سیاه» برای رهبران کسب‌وکار
• مطالعه موردی: تکامل تجربه کاربری (UX) در ChatGPT

ماژول 7 – ساخت و مقیاس‌دهی محصولات هوش مصنوعی

• توضیح چرخه عمر محصول هوش مصنوعی (غیر فنی)
• MVPها در هوش مصنوعی – چه چیزی متفاوت است؟
• همکاری با دانشمندان داده و مهندسان
• مدیریت محصول چابک برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• از پایلوت تا تولید: چالش‌های مقیاس‌دهی
• مطالعه موردی: راه‌اندازی چت‌بات هوش مصنوعی در یک شرکت بانکی/خرده‌فروشی

ماژول 8 – سنجش موفقیت در محصولات هوش مصنوعی

• چرا KPIهای سنتی برای هوش مصنوعی کافی نیستند؟
• سنجش تأثیر کسب و کار در مقابل عملکرد فنی
• مصالحه‌های دقت در مقابل پذیرش در مقابل ROI
• اعتماد مشتری و پذیرش به عنوان معیارهای موفقیت
• نظارت بر هوش مصنوعی در تولید – یادگیری مداوم
• مطالعه موردی: هوش مصنوعی در خدمات مشتری (داستان‌های موفقیت و شکست)

ماژول 9 – درآمدزایی و مدل‌های کسب‌وکار هوش مصنوعی

• محصولات بومی هوش مصنوعی در مقابل محصولات بهبودیافته با هوش مصنوعی
• استراتژی‌های قیمت‌گذاری برای هوش مصنوعی (اشتراک، API، مبتنی بر استفاده)
• مدل‌های کسب‌وکار SaaS + AI
• هزینه اجرای محصولات هوش مصنوعی (محاسبات، زیرساخت، استعداد)
• استراتژی‌های اکوسیستم (پلتفرم‌ها، مشارکت‌ها)
• مدل‌های کسب‌وکار نوظهور با Generative AI

ماژول 10 – اخلاق، ریسک‌ها و مقررات

• معضلات اخلاقی در مدیریت محصول هوش مصنوعی
• توضیح ساده تعصب، فراگیری و انصاف
• چارچوب‌های مدیریت ریسک برای هوش مصنوعی
• چشم‌انداز نظارتی: قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا، رویکردهای آمریکا/هند/چین
• Responsible AI به عنوان یک مزیت رقابتی
• مطالعه موردی: شکست‌های اخلاقی هوش مصنوعی (تشخیص چهره، تعصب در استخدام)

ماژول 11 – آینده مدیریت محصول هوش مصنوعی

• تکامل نقش مدیریت محصول هوش مصنوعی
• شکل‌دهی محصولات توسط Generative AI و LLMها
• ترکیب AI + IoT + Edge AI + سیستم‌های خودران
• مهارت‌های مدیر محصول هوش مصنوعی آینده
• آمادگی سازمانی برای دنیایی که اولویت با هوش مصنوعی است
• مطالعه موردی: Microsoft Copilot ،Tesla Autopilot و غیره

ماژول 12 – پروژه نهایی و مطالعات موردی

• مرور: راهنمای جامع مدیریت محصول هوش مصنوعی
• مطالعه موردی 1: داستان موفقیت (مثلاً شخصی‌سازی Spotify)
• مطالعه موردی 2: داستان شکست (مثلاً چت‌بات Microsoft Tay)
• چارچوبی برای ارزیابی ایده محصول هوش مصنوعی خودتان
• سوالات تامل‌برانگیز و طراحی تمرین گروهی
• سخن پایانی: تغییر ذهنیت مدیریت محصول هوش مصنوعی برای رهبران

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مدیران محصول مشتاق که می‌خواهند وارد نقش‌های محصول هوش مصنوعی شوند.
• مدیران محصول فعلی که در حال گذار به مشاغل متمرکز بر هوش مصنوعی هستند.
• مدیران محصول باتجربه که به دنبال تقویت مهارت‌های هوش مصنوعی، داده و استراتژی کسب و کار هستند.
• رهبران کسب‌وکار و مدیران اجرایی که در حال بررسی پذیرش هوش مصنوعی و نوآوری هستند.
• کارآفرینان و بنیان‌گذاران استارتاپ که راهکارهای مجهز به هوش مصنوعی می‌سازند.
• مشاورانی که به مشتریان در زمینه استراتژی هوش مصنوعی، محصول‌سازی و تحول دیجیتال مشاوره می‌دهند.
• دانشجویان MBA و دانشکده‌های کسب‌وکار که برای مشاغل در تقاطع کسب و کار و فناوری آماده می‌شوند.
• دانشمندان داده، مهندسان ML و توسعه‌دهندگانی که قصد دارند وارد حوزه مدیریت محصول شوند.
• طراحان UX/UI و مدیران عملیات که روی محصولات مجهز به هوش مصنوعی کار می‌کنند.
• متخصصان علاقه‌مند به اخلاق، حاکمیت و انطباق هوش مصنوعی