Курс AI для продуктовых дизайнеров: программа и результат

Быстрый совет: учите AI не как инструмент, а как дизайн-процесс

Главная ошибка в обучении AI - собирать список сервисов и надеяться, что из этого появится новая профессия. Продуктовому дизайнеру важнее другой вопрос: как встроить AI в путь от проблемы до проверенного решения.

21 сентября стартует курс AI для продуктовых дизайнеров. Его цель - не научить "общаться с Клодом", а собрать end-to-end процесс: понять задачу, провести ресёрч, сделать варианты, выбрать направление, собрать прототип, выкатить на живой URL, подключить аналитику и положить результат в портфолио.

Что участник должен получить на выходе:

• систему работы с моделями, контекстом, промптами и токенами;

• агентов для ресёрча, фидбека, PRD и проверки гипотез;

• рабочий прототип, который можно показать команде или нанимающей стороне;

• понимание, как читать данные в PostHog или Mixpanel;

• готовый кейс для портфолио.

Программа и запись на курс: открыть форму.

Ниже полный разбор: почему курс собран вокруг полного дизайн-процесса, что будет по неделям и кому такой формат подходит.

Полный разбор: как встроить AI в работу продуктового дизайнера

AI в дизайне легко изучать хаотично. Сегодня попробовать один чат, завтра генератор картинок, послезавтра агент для кода. В итоге появляется ощущение движения, но не появляется система. Дизайнер знает много названий, но не понимает, как провести реальную задачу от начала до результата.

Курс AI для продуктовых дизайнеров мы строим вокруг процесса. Продуктовый дизайн - это не только макет. Это понимание проблемы, выбор гипотезы, ресёрч, генерация решений, прототипирование, коммуникация с командой, проверка данных и упаковка результата. AI должен усиливать каждый из этих этапов, а не жить отдельной вкладкой в браузере.

Неделя 1: модели, контекст и стоимость мышления

Сначала важно разобраться с базой: чем отличаются модели, как работает контекст, зачем нужны MCP, почему токены стоят денег и как это влияет на workflow. Без этого дизайнер часто действует вслепую: копирует промпты, не понимает ограничений и удивляется разному качеству ответов.

На этом этапе участник учится ставить задачу модели так же аккуратно, как ставит задачу дизайнеру или разработчику: с контекстом, ограничениями, форматом результата и критериями качества.

Неделя 2: агенты для ресёрча и PRD

Дальше переходим к агентам. Они помогают не просто ответить на один вопрос, а собрать цепочку действий: найти информацию, структурировать фидбек, сравнить конкурентов, подготовить черновик PRD, выделить критерии успеха.

Для продуктового дизайнера это особенно полезно на ранней стадии. Вместо пустого листа появляется опорная структура: что мы знаем, чего не знаем, какие гипотезы проверяем, какой результат считаем успешным.

Неделя 3: много направлений и совет агентов

Одна из сильных сторон AI - способность быстро сгенерировать много вариантов. Но много вариантов сами по себе не решают задачу. Поэтому на курсе участники будут собирать несколько направлений и запускать "совет агентов": разные роли оценивают решение с разных сторон.

Такой подход помогает дизайнеру не влюбляться в первый вариант. Можно отдельно проверить UX-логику, бизнес-ценность, риски реализации, ясность интерфейса и соответствие пользовательской проблеме.

Неделя 4: прототипирование с Claude, Codex и Cursor

После выбора направления нужно сделать прототип. Здесь AI помогает перейти от Figma-экрана или описания к рабочему интерфейсу быстрее, чем раньше. Участники будут собирать прототипы с помощью Claude, Codex и Cursor, тестировать сценарии и проверять, где решение разваливается.

Важно, что прототип - это не финальный продукт. Это инструмент проверки. Его ценность в том, что команда может потрогать идею, пользователь может пройти сценарий, а дизайнер может быстрее увидеть слабые места.

Неделя 5: живой URL, качество кода и аналитика

Следующий шаг - выкатить результат на живой URL и проверить качество. Даже если дизайнер не становится инженером, ему полезно понимать, как выглядит деплой, как читать ошибки и как обсуждать реализацию с командой.

После этого подключаем аналитику: PostHog или Mixpanel. Дизайнеру важно уметь смотреть не только на красивые экраны, но и на поведение пользователей. Где отваливаются? Какие события срабатывают? Какая гипотеза подтверждается, а какая нет?

Неделя 6: упаковка результата в портфолио

Финал курса - готовый кейс. Это принципиально: обучение должно оставлять после себя артефакт, который можно использовать дальше. Участник работает на своём проекте, рабочей задаче или получает проект от нас, если своей задачи нет.

Кейс показывает не только финальный экран, а процесс: как была понята проблема, как применялся AI, какие решения рассматривались, как прототип тестировался, какие данные были собраны и что получилось на выходе.

Формат и поддержка

Формат курса: уроки в записи, раз в неделю живой созвон с разбором домашек, закрытый чат и практика на реальной задаче. Мы также поможем с подписками и оплатой AI-сервисов из России.

Всем участникам даём Pro-доступ к Screen Gallery через MCP, чтобы можно было быстрее собирать визуальные референсы и работать с интерфейсным контекстом.

Этот курс для дизайнеров, которые хотят не просто "пользоваться AI", а перестроить свой рабочий процесс. Если вы хотите быстрее делать ресёрч, собирать прототипы, проверять гипотезы и показывать сильный кейс в портфолио, программа лежит здесь: записаться на курс.