Product Owner az AI korában - workshop
Képzés kód:
Product Owner az AI korában - workshop - Időpontok és jelentkezés
Zártcsoportos képzésre jelentkezem
Jelentkezés időpont nélkül
Hogyan alakítja át az AI a Product Owner munkáját?
Az AI ma már számos olyan tevékenységben képes segítséget nyújtani, amelyek korábban jelentős időráfordítást igényeltek. A kutatási anyagok feldolgozása, az információk rendszerezése, a backlog előkészítése, a dokumentáció készítése, a felhasználói visszajelzések értelmezése vagy akár a riportok összeállítása mind hatékonyabbá tehető megfelelő AI-eszközökkel.
Az automatizálás ugyanakkor nem veszi át a Product Owner valódi felelősségét. A termékstratégia alakítása, a prioritások kijelölése, az üzleti és felhasználói szempontok mérlegelése, valamint a megfelelő döntések meghozatala továbbra is emberi kompetencia. Az AI éppen ezért nem a Product Owner szerepét váltja ki, hanem új lehetőségeket teremt a hatékonyabb munkavégzésre.
Kinek érdemes részt vennie?
A program azoknak szól, akik szeretnék megérteni, hogyan használható az AI a modern termékfejlesztésben, és mely feladatoknál érdemes az emberi döntéshozatalt technológiai támogatással kiegészíteni.
Előfeltétel
A képzéshez nincs szükség programozói, fejlesztői vagy speciális technikai előképzettségre. A fókusz a Product Owner munkáján és azon van, hogyan lehet az AI-t a mindennapi termékfejlesztési feladatokban tudatosan és hatékonyan alkalmazni.
A részvételhez előnyt jelent a Product Owner, Product Manager vagy agilis termékfejlesztési környezetben szerzett tapasztalat, de a képzés elsősorban gyakorlati szemléletű, ezért nem elvárás a mély technikai vagy AI-szakmai háttér.
Kevesebb adminisztráció, több értékteremtés
A mesterséges intelligencia különösen ott lehet hasznos, ahol nagy mennyiségű információ feldolgozása, ismétlődő műveletek vagy manuális előkészítő munka lassítja a folyamatokat.
A termékdöntések emberi felelősséget igényelnek
Az AI képes alternatívákat, összefoglalókat és elemzéseket előállítani, a termék stratégiai irányának meghatározása, az érték és a prioritás mérlegelése, valamint az ezekből fakadó következmények vállalása azonban továbbra is a Product Owner feladata.
A hangsúly nem egyetlen AI-alkalmazáson van
A résztvevők azt sajátítják el, hogyan mérlegeljék, hogy az egyes Product Owner tevékenységekhez mikor és milyen formában érdemes AI-t használni. Végigtekintjük a teljes termékfejlesztési folyamatot: a discoverytől, a problémák és a Product Goal meghatározásától kezdve a backlog kezelésén és a deliveryn át egészen a létrehozott üzleti és felhasználói érték vizsgálatáig.
Milyen gyakorlati tudással gazdagodnak a résztvevők?
A megszerzett ismeretek nem egy adott alkalmazás használatához kötődnek, hanem olyan megközelítést adnak, amely a Product Owner teljes munkájában alkalmazható az AI tudatos bevonására.
Milyen témákkal foglalkozunk?
A képzés az AI szemszögéből járja végig a Product Owner feladatait: a problémák és lehetőségek feltárásától a backlog kialakításán és a delivery támogatásán keresztül a validációig, majd az eredmények méréséig és a tanulságok termékstratégiába történő visszavezetéséig.
A Product Owner szerepe AI-környezetben
Feltérképezzük, milyen változásokat hoz az AI a Product Owner mindennapi tevékenységében, és milyen szerepekben kapcsolódhat be a munkába: támogató asszisztensként, közös alkotóként vagy bizonyos folyamatokban önállóan működő ügynökként.
AI-val támogatott Discovery és Product Vision
A mesterséges intelligencia felgyorsíthatja a piaci, ügyfél- és kutatási információk áttekintését, miközben annak eldöntése, hogy ezekből milyen problémák és lehetőségek következnek, továbbra is a Product Owner feladata.
- Ügyféligények és piaci problémák azonosítása
- Piaci és versenykörnyezet vizsgálata AI segítségével
- Interjúk és felhasználói visszajelzések feldolgozása
- Visszatérő témák és összefüggések feltárása
- Problémafeltevések megfogalmazása
- Product Goal kialakítása
Backlog kialakítása mesterséges intelligenciával
A termékcélból kiindulva felépítjük a feldolgozható backlog struktúráját, és megvizsgáljuk, hogyan gyorsíthatja az AI a specifikációk, követelmények és egyes backlog-elemek előkészítését.
- Epic, feature és story hierarchiák
- Feladatok és munkacsomagok bontása AI-val
- Acceptance Criteria és specifikációk előkészítése
- Jira és Azure DevOps kapcsolódó AI-funkciói
- AI-ügynökök adminisztrációs munkák támogatására
- Scope, érték és sorrendiség mint PO-döntés
Backlog finomítása és priorizálása AI-támogatással
Megnézzük, hogyan használható az AI a backlog elemeinek rendszerezésére, összevetésére és különböző priorizálási szempontok következetes alkalmazásának támogatására.
- Backlog-elemek tartalmi és strukturális elemzése
- RICE, WSJF és további prioritási megközelítések
- AI által támogatott értékelési és pontozási javaslatok
- Feature, Defect, Debt és Risk kategóriák
- Flow Distribution értelmezése
- Eltérő stakeholder-igényekhez igazított roadmap-nézetek
AI támogatása a Sprint és Delivery folyamatában
Áttekintjük, hogyan könnyítheti meg az AI a Sprint Planning előkészítését, hogyan használhatók fel a korábbi adatok és hogyan tehető gyorsabbá a csapattal és a stakeholderekkel folytatott kommunikáció.
- Sprint Planning előkészítésének támogatása
- Korábbi teljesítmény- és becslési adatok vizsgálata
- Státuszokból automatikusan készített összefoglalók
- Jira és Azure DevOps információk elemzése
- Stakeholder-kommunikáció hatékonyabb előkészítése
- A Product Owner döntési és együttműködési szerepe delivery közben
Review, visszacsatolás és eredmény-ellenőrzés
Nagyobb mennyiségű feedback, dokumentáció és egyéb információ feldolgozásában az AI jelentősen csökkentheti a manuális munkát, és segíthet a gyakran ismétlődő problémák, valamint a fontosabb mintázatok gyorsabb felismerésében.
- Sprint Review megszervezésének és előkészítésének támogatása
- Release note-ok előállítása AI segítségével
- Stakeholder-visszajelzések összegzése és rendszerezése
- Ismétlődő problémák és trendek feltárása
- Acceptance Criteria AI-alapú ellenőrzése
- A végső elfogadás és döntés emberi felelőssége
Érték- és eredményközpontú Product Ownership
Nem pusztán azt vizsgáljuk, hogy mi készült el, hanem azt is, milyen változást és értéket eredményezett. Megnézzük, hogyan segíthet az AI az adatok értelmezésében, az eredmények követésében és a termékcélhoz kapcsolódó tanulságok felismerésében.
- Output Done és Outcome Done értelmezése
- Az elért érték rendszeres visszamérése
- Evidence-Based Management szemlélet
- Current Value és Unrealized Value vizsgálata
- Time-to-Market és Ability-to-Innovate mutatók
- Flow Framework és kapcsolódó Flow Metrics
- AI-támogatott termékanalitika és eltérések felismerése
AI-eszközök és product megoldások Product Ownereknek
ESZKÖZTÁRA gyakorlati rész nem egyetlen platform köré épül. Különböző AI- és product eszközöket, illetve azok alkalmazási területeit tekintjük át annak érdekében, hogy a résztvevők felismerjék, mely munkafolyamat esetében milyen technológiai támogatás lehet célszerű.
Szeretném megköszönni a képzést. Az egész 100/100 pont. A környezet kulturáltsága, az ott dolgozók kedvessége, a tisztaság és biztonságérzet lenyűgözött. 50 éves vagyok sok helyen jártam, de elmondható, hogy Önök itt egy világszínvonalat hoztak létre.
P. Béla