«Дата-саентисты говорят „нельзя“ — а я не могу проверить.»
Тебя разводят техническим жаргоном, и ты киваешь, чтобы не показаться некомпетентным. Проекты оценивают «на глазок», сроки растут вдвое, роль продакта сводится к переводчику без словаря.
ЦБО · МФТИ — Центр бизнес-образования
C. 001 / Осень · 2026
Product · Translator · 2026Vol. I · Набор №3
Переводчик междубизнесом и искусственным интеллектом.
За 2,5 месяца научитесь ставить задачу ML-команде, считать ROI LLM-фичи и защищать AI-проект перед борд-комитетом. Без единой строчки кода.— Формат программы ДПО МФТИ
Trust-маркеры
- — Удостоверение ДПО МФТИ государственного образца
- — 4 сквозных кейса на датасетах уровня Сбер / Яндекс / Ozon / X5
- — Защита капстоуна перед действующими CPO российского IT
Глава I · ДиагнозC. 002
01
02
03
04
ГлаваI.
Диагноз рынка
72% AI-продуктов не взлетают — и дело не в ML.
Цепочка рвётся на стыках: бизнес → data → model → бизнес. Где тонко — там горит KPI. Узнаёте себя?
«Через две недели защищаю LLM-фичу перед CEO — и не знаю, с чего начать.»
Все делают AI-фичи, а у тебя — слайд «мы тоже хотим GPT» и паника. Ни финмодели, ни prompt-спеки, ни плана эвалюации. Борд ждёт ROI, а не веру в технологию.
«Все курсы — либо „ИИ для всех“ за 70k, либо „ML для разработчиков“ за 300k.»
Между ними — дыра размером с твой KPI. Ты не джун-датасаентист и не новичок, которому объясняют, что такое нейросеть. Нужен курс «взрослый продакт × ИИ».
«Как считать unit-эко LLM-фичи? Окупится RAG-бот — или это игрушка для инвесторов?»
Финдир требует цифры. Стоимость токена, латентность, cache-hit, галлюцинации — это переменные финмодели, а не страшные слова. Только надо уметь их собрать в модель.
Если хотя бы один пункт отозвался — читайте дальше. Программа собрана именно для вас: PM, бизнес-аналитиков и маркетологов, которые заказывают ИИ, а не пишут его.
Вывод главыРынок проваливается не на уровне алгоритмов — на уровне перевода. «AI Product Translator» — критический шов между бизнес-запросом и data-артефактом.
Глава II · ПортретыC. 003
Product Manager
Business Analyst
Head of Marketing
ГлаваII.
Для кого программа
Три портрета нашего слушателя.
Средний слушатель — middle/senior продакт или аналитик, 27–38 лет, 3–8 лет опыта, работает full-time в B2C/B2B SaaS, маркетплейсе, финтехе, EdTech.
Анна
32, 5 лет · e-commerce уровня WB / Ozon
CPO поставил задачу «внедрить рекомендации следующего поколения». ML-команда просит год и 8 инженеров. Анна не понимает, правда ли это.
После программы: защищает бриф на трёхэтапный rollout с ROI-моделью.
Дмитрий
29, 4 года · финтех уровня Т-Банк / Альфа
Руководство требует ML-скоринг малого бизнеса. Дмитрий уверен в SQL, но теряется на метриках качества и false-positive rate.
После программы: свободно оперирует AUC, precision/recall, комплаенсом.
Марина
35, 8 лет · SaaS с продуктовыми KPI
Нужно запустить LLM-персонализацию email-воронки и доказать CFO, что это не «игрушка маркетолога». Приходит с идеей.
После программы: финмодель, prompt-спека, A/B-roadmap в защищённом виде.
Это НЕ для вас, если...
- — хотите программировать ML-модели руками (вам — на OTUS / Karpov.Courses);
- — нет продуктового или бизнес-контекста вообще (сначала — базовый PM-курс);
- — ждёте учебных iris-датасетов и лекций по backprop.
Это для вас, если...
- — завтра защищать AI-фичу перед бордом и нужен инструментарий «по-взрослому»;
- — готовы тратить 8–10 часов в неделю на реальную работу, а не на «посмотреть лекции»;
- — хотите в резюме защиту перед CPO уровня Сбер / Ozon / Avito.
Глава III · КомпетенцииC. 004
ГлаваIII.
Что вы умеете на выходе
Семь конкретных навыков. Без воды.
Каждый навык закреплён артефактом ДЗ: бриф, ROI-модель, prompt-spec, risk register. Всё проверяется преподавателем + peer-review.
01 — problem framing
AI-бриф
ТЗ для ML-команды на 1–2 страницы: метрики успеха, baseline, критерии остановки.
02 — unit-эко
AI-ROI
Cost per token × объём × конверсия − маржа. Защищаете цифры перед CFO.
03 — risk register
Guard-rails
Галлюцинации, bias, drift, регуляторика, PII — в явной матрице рисков.
04 — prompt-engineering
Prompt-spec
Документ для инженера RAG / LLM-фичи, который нельзя истолковать двояко.
05 — eval metrics
Метрики моделей
Precision, recall, F1, RMSE. Ловите момент, когда DS «тюнит под тест».
06 — AI-roadmap
Backlog prioritization
Отделяете 3-месячный ML-проект от 2-недельной LLM-обёртки. RICE × feasibility.
07 — C-level pitch
Защита перед бордом
От сторителлинга до ответа на «а если зарегулируют?». 60-минутный defense.
Итог
Выходите с портфолио из четырёх AI-кейсов — не «учебных», а рабочих.
Защищённый AI-product brief, оценённый действующими CPO — это не строчка в резюме, а пропуск в senior-лигу.
Глава IV · ПрограммаC. 005
ГлаваIV.
6 модулей · 80 ак. часов · 2,5 месяца
Восемь недель. Шесть модулей. Один капстоун.
Методика — case-based: каждая неделя заканчивается практическим артефактом (brief, PRD, eval-plan), а не тестом «на галочку».
Модуль 01 · 2 нед.
и landscape-map
AI-тезаурус и ландшафт РФ
Базовые термины без математики. GigaChat, YandexGPT, T-Pro, VK AI, X5 Tech. Разбор 15 кейсов внедрения. MLOps на пальцах.
Артефакт → AI-glossaryи landscape-map
Модуль 02 · 2 нед.
под бизнес-задачу
ML-ликбез для не-технарей
Классификация, регрессия, кластеризация, ранжирование. Метрики и их ловушки. Почему модель «99% accuracy» бесполезна.
Артефакт → eval-planпод бизнес-задачу
Модуль 03 · 2 нед.
+ RAG-диаграмма
LLM, RAG и prompt-инженерия
Архитектура LLM-приложений без кода. RAG vs fine-tuning vs prompting. Prompt-spec как новый артефакт продакта. Галлюцинации: измерить и снизить.
Артефакт → prompt-spec+ RAG-диаграмма
Модуль 04 · 2 нед.
+ risk register
AI Product Management
Discovery AI-фич: JTBD + data availability. Приоритизация AI-бэклога (RICE × feasibility). Risk assessment. Работа с ML-командой.
Артефакт → AI-PRD+ risk register
Модуль 05 · 1,5 нед.
в Excel / Notion
AI-ROI и unit-экономика
Финмодель LLM-фичи: cost per call, latency, токены, cache. Когда API OpenAI / Anthropic дешевле self-hosted. Стоимость галлюцинации.
Артефакт → финмодельв Excel / Notion
Модуль 06 · 0,5 нед.
AI Product Brief
Capstone · Demo Day
Прогоны с ментором. Защита — очно в Москве, перед комиссией из 3 действующих CPO российского IT. 60 минут финального давления.
Артефакт → защищённыйAI Product Brief
Sweet spot между глубиной и бюджетом
| Критерий | Нетология | OTUS / Productstar | Alfa × ITMO | ЦБО МФТИ |
|---|---|---|---|---|
| Цена | ~80 000 ₽ | 120–150 000 ₽ | 599 000 ₽/год | 169–200 000 ₽ |
| Длительность | 3–4 мес | 4–6 мес | 2 года | 2,5 мес |
| Защита перед CPO | нет | нет | да | да |
| Российские датасеты | поверхностно | частично | да | 4 сквозных кейса |
| Формат «трансляции» | нет | нет | академично | ядро программы |
| Бренд | — | — | ИТМО | МФТИ |
Глава V · КейсыC. 006
ГлаваV.
4 сквозных продуктовых кейса
Никаких iris datasets. Только то, что решают продакты Сбер, Яндекс, X5, Ozon.
Работаете командами по 4–5 человек. Каждый кейс — свой датасет и защита. К финалу выбираете один кейс на капстоун.
I
E-commerce рекомендации
Датасет покупок маркетплейса. Задача: архитектура next-best-offer, uplift, сроки.
Выход → бриф + ROI + roadmapII
HR-скрининг резюме
50k обезличенных резюме. Задача: LLM-фильтр без дискриминации по полу / возрасту.
Выход → bias-matrix + complianceIII
Финансовый ML-forecast
Квартальная выручка B2B-клиентов. Продуктовое видение prediction-сервиса для sales.
Выход → метрики + confidence intervalsIV
LLM-чатбот поддержки
Логи 100k обращений. Задача: RAG-система с измеримой экономикой первой линии.
Выход → RAG-спека + unit-cost на диалог
Главная фишка программы
Defence before CPO.
Большинство курсов заканчиваются тестом или «защитой перед куратором». У нас финал — 60-минутная защита капстоуна перед комиссией из трёх действующих CPO российского IT.
В прошлых потоках в комиссии были CPO уровня Сбер, Ozon, Avito, Т-Банк, МТС. Конкретные имена раскрываем участникам потока по NDA до Demo Day.
- Обратная связьуровня, за который продакты обычно платят отдельно — как консалтинг.
- Нетворкинглучшие капстоуны получают офферы на собеседование напрямую.
- Финальное давлениеименно такая среда заставляет мозг упаковать знания системно.
- Резюме«защитил AI-case перед CPO Сбера» звучит сильнее, чем «окончил курс».
Я защищал проект перед CPO Ozon — и получил приглашение на собес на следующий день.— Артём В., Product Owner, маркетплейс
Глава VI · ПреподавателиC. 007
ГлаваVI.
Преподаватели и менторы
Практики из Яндекс, Т-Банк, МФТИ — не лекторы, а проводники.
Все преподаватели — действующие специалисты. Академический мост держит преподаватель ФПМИ МФТИ.
А
Александр К.
Senior PM · ex-Яндекс · AI Product Lead
8 лет опыта, запускал рекомендательные системы и LLM-ассистентов. Ведёт модули III и IV.
Е
Елена М.
Ex-Head of Data Science · финтех РФ
Эксперт по метрикам моделей и коммуникации ML ↔ бизнес. Ведёт модули I и II.
И
Игорь С.
Product-коуч Т-Банка · AI-команды
Discovery и приоритизация AI-бэклога. Ведёт часть модуля IV.
Р
Роман Л.
Преподаватель МФТИ · к. ф.-м. н. · ФПМИ
Академический мост: объясняет математику так, чтобы продакт понял за 40 минут.
×
CPO-ментор потока
Приглашённый CPO · топ-5 IT РФ
Сопровождает капстоуны, возглавляет defence-комиссию. Имя раскрывается участникам потока.
Alumni-клуб
200+ выпускников ЦБО МФТИ
Пожизненный Telegram-коммьюнити, инсайдерские вакансии, разборы кейсов от выпускников уровня Senior PM / CPO.
Глава VII · Социальный пруфC. 008
ГлаваVII.
Отзывы и цифры
200+ выпускников. NPS 72. 41% — повышение в полугодии.
Мы не гарантируем оффер. Мы создаём среду. В alumni-клубе — ровно те продакты, с которыми вы хотите встретиться в лифте.
Пришла с задачей «внедрить LLM в онбординг» — ушла с финмоделью, бюджетом и A/B-планом. Через месяц фичу одобрил борд.
Светлана П.Senior PM · SaaS-платформа
Главная ценность — не лекции, а 4 кейса и defense. Защищал перед CPO Ozon, получил приглашение на собес на следующий день.
Артём В.Product Owner · маркетплейс
Я маркетолог, не технарь. Формат «без кода» оказался честным: ни строчки Python, при этом читаю metrics report и задаю неудобные вопросы.
Дарья Ш.Head of Growth · фудтех
72NPS программы
41%повышение/прибавка за 6 мес
58%капстоунов внедрены
4,8оценка преподавателей
Глава VIII · ТарифыC. 009
Early-bird · до 30.06
ГлаваVIII.
Цена — прозрачно
Three tariffs. Одна программа. 0% рассрочка.
Рассрочка от Т-Банка: 12 × 17 000 ₽/мес., 0% для слушателя, одобрение за 10 минут, без справок о доходах до 250 000 ₽.
Standard
регистрация после 1 июля
200 000 ₽ · единовременно
- Все 6 модулей · 80 ак. часов
- 4 сквозных кейса с датасетами
- Индивидуальные ревью ДЗ
- Капстоун и защита перед CPO
- Очный Demo Day в Москве
- Удостоверение МФТИ
- Alumni-клуб · пожизненно
Early-bird
лучшая цена потока
169 000 ₽ · или 12 × 17 000 ₽ в рассрочку
- Всё из Standard
- Приоритет при распределении ментора
- Ранний доступ к LMS (pre-reading)
- Личная Welcome-сессия с куратором
- Фиксация цены до старта потока
Корпоративный
5+ мест · за сотрудника
160 000 ₽/чел · счёт на юрлицо
- Всё из Early-bird
- HR-отчёт об эффективности
- Адаптация Кейса IV под заказчика
- Компенсация Demo Day для иногородних
- Трек-карта роста сотрудников
NB.Рассрочка предоставляется АО «Тинькофф Банк» (лицензия ЦБ РФ №2673). «0% для слушателя» означает отсутствие переплаты. Условия рассрочки — в оферте банка. Полный возврат — до старта первого модуля.
Глава IX · FAQC. 010
ГлаваIX.
Частые вопросы
Всё, что вы спрашивали до нажатия «записаться».
Не нашли ответ? Пишите куратору в Telegram — @cbo_mipt_ai. Отвечаем за 30 минут в рабочее время.
01 · Нужно ли программировать? +
Нет. Ни одной строчки Python. Если вам комфортно в Excel и SQL-запросах на уровне SELECT — этого достаточно.
02 · Хватит ли 2,5 месяцев? +
Да, при условии 8–10 часов в неделю. Программа плотная: убрали теорию градиентного спуска, backprop, архитектуру трансформера на уровне матриц — оставили то, что работает в бою.
03 · Проверяют ли ДЗ по-настоящему? +
Каждое ДЗ — артефакт (бриф, ROI-модель, prompt-spec). Индивидуальная проверка преподавателем + peer-review. Без «галочек».
04 · Что если не сдам капстоун? +
Две дополнительные попытки защиты в следующих потоках бесплатно. Если и после этого не сдаёте — диплом не выдаётся, но выдаётся сертификат о прохождении программы ЦБО МФТИ.
05 · Помогут ли с трудоустройством? +
Мы не кадровое агентство, но: alumni-клуб + защита перед CPO = реальные офферы. В прошлом потоке 41% слушателей получили повышение или прибавку за 6 мес.
06 · Какой документ об окончании? +
Удостоверение о повышении квалификации МФТИ государственного образца (при сдаче капстоуна). При несдаче — сертификат о прохождении программы ЦБО МФТИ.
07 · Возможен ли возврат? +
Да. Полный возврат — до начала первого модуля. После старта — пропорционально пройденным модулям согласно договору-оферте.
08 · Обязателен ли офлайн-defense? +
Для Standard / Early-bird — настоятельно рекомендован. По уважительной причине допускается защита онлайн с сохранением комиссии. Для корп-тарифа — офлайн оплачивается компанией.
09 · Можно ли совмещать с работой? +
Программа спроектирована под работающих продактов. Лекции — в записи, живые сессии — 2 раза в неделю (19:30–21:30 МСК) + разбор ДЗ в субботу утром. 96% прошлых слушателей работали full-time.
10 · Вернут ли деньги, если я не справлюсь? +
Нет. Программа — инструмент, а не гарантия результата. Даём 2 доп. попытки защиты и индивидуальные консультации при отставании. Но если не вкладываете время — никакой курс это не компенсирует.
Финал · Early-bird закрывается 30 июня
Через 2,5 месяца вы либо защищаете AI-проект перед CPO Сбера — либо продолжаете кивать на словах «вектор» и «эмбеддинг».
Мест в потоке — 40. Два потока в год. Выбор простой.
Есть вопросы? Куратор в Telegram — @cbo_mipt_ai. Отвечаем в течение 30 минут (Мск 10:00–20:00).