Корпоративні формати
Відкриті формати
Підхід
Експерти
Контакти →
AI в дослідженнях:
як посилити роботу та побудувати систему
Учасник вчиться точно формулювати задачі для AI, ітеративно покращувати інструкції та критично оцінювати те, що AI повертає, замість того щоб довіряти першому результату.
Забронювати за найнижчою ціною →
Стати в лист очікування →
Що ви будете робити:
День 1
Блок 1. Анатомія сильної інструкції
Формула промпту (Інструкція + Дані + Правила + Формат + Definition of Done).
Контекстний документ як головна точка входу для AI.
Бібліотека сильних зразків як спосіб підвищити якість AI-відповідей.
Блок 2. Ітерація на задачі RQ та гіпотез
Як AI допомагає і спотворює на етапі формулювання дослідницьких питань.
Контрастний приклад: слабкі vs сильні RQ.
Пастки: confirmation bias, сикофантність, пропущені альтернативи.
Блок 3. Патерни, red flags
та перші записи в Playbook
Узагальнення: які патерни інструкцій працюють, які — ні.
Анти-патерни промптингу для дослідників.
Перші записи в Personal AI Research Playbook.
Самостійна робота
Самостійна робота між Днем 1 і Днем 2 — це повний міні-цикл, у якому учасник застосовує навички Дня 1 до нового типу задачі (аналіз якісних даних).
Учасник має доопрацювати дослідницькі питання та гіпотези, доопрацювати гайд інтерв'ю, проаналізувати фрагмент якісних даних за допомогою AI та оцінити якість AI-результатів за критеріями з Дня 1.
День 2
Блок 4. Галерея домашніх робіт та карта AI-ризиків
Анонімний розбір 4-5 прикладів домашніх інструкцій та AI-результатів.
Групова оцінка якості.
Кластеризація типових помилок у спільну карту AI-ризиків.
Блок 5. AI в аналізі якісних даних
Покрокова модель аналізу з AI: декомпозиція → екстракція → верифікація → кластеризація.
Ключовий принцип: AI для проміжних операцій, не для фінальних висновків.
Контрастні приклади на кожному кроці.
Блок 6. Збірка Personal AI Research Playbook
Структура фінального артефакту.
Playbook як система прийняття рішень, а не колекція промптів.
Це мені точно треба
Ціна раннього бронювання:
8000 грн
Зараз платите:
1000 грн
Перед самим стартом:
7000 грн
Що отримуєте:
питання експерту + персональна відеовідповідь до старту
фіксація найнижчої ціни
участь у виборі дати
доступ до Telegram-групи
повернення бронювання, якщо група не збереться
Забронювати за найнижчою ціною →
Хочу бути в курсі
Стандартна ціна:
12000грн
Зараз платите:
0 грн
Перед самим стартом:
12000 грн
Що отримуєте:
повідомимо, коли з’являться дати
рішення можна прийняти пізніше
без бронювання місця
без фіксації найнижчої ціни
без доступу до Telegram-групи й опції поставити питання експерту до старту
Стати в лист очікування →
Що отримає учасник
Учасник матиме на руках Personal AI Research Playbook — персональний документ, у якому зібрані: шаблони перевірених AI-інструкцій для ключових дослідницьких задач, правила верифікації AI-результатів, red flags для кожного типу задач.
Для кого цей практикум
Для якого рівня:
Middle, middle+ та senior рівень. Підходить для UX-дослідників, продуктових дослідників та UX/продуктових дизайнерів, які вже самостійно ведуть дослідження та приймають методологічні рішення.
Яка база потрібна, щоб комфортно пройти практикум:
Учасник має мати досвід самостійного проведення дослідження повного циклу: від формулювання задачі до представлення результатів.
Лєна Поліщук —дослідниця, яка будує дослідницькі функції
та допомагає перетворювати дослідження на вплив.
8+ років у UX та продуктових дослідженнях (Україна, США, Європа).
До того — 10 років у маркетингу.
Чому маю право вести саме цю практику
Понад 10 років досвіду в продуктових дослідженнях, включаючи побудову дослідницької функції з нуля.
Практичний досвід інтеграції AI в дослідницький процес — не на рівні експериментів, а як частини робочого workflow команди.
Досвід проведення корпоративної програми з AI в дослідженнях для дослідницьких та дизайн-команд — розуміння реальних бар'єрів, типових помилок і робочих підходів.
Консалтингова практика, в якій AI-інструменти використовуються для підвищення якості та швидкості дослідницької роботи з клієнтами.
Фокус не на AI як технології, а на AI як інструменті дослідника — з акцентом на якість результату, а не на швидкість генерації.
Ми не вчимо
“як красиво говорити про research”.
Ми вчимо робити його так, щоб він витримував реальність.
Дивитися програми →
Для команд і компаній →
ФОП Поліщук Олена Вікторівна
ЄДРПОУ: 3163123803
hello@dip.today
+38673276179
AI в дослідженнях:
як посилити роботу та побудувати систему
Учасник вчиться точно формулювати задачі для AI, ітеративно покращувати інструкції та критично оцінювати те, що AI повертає, замість того щоб довіряти першому результату.
Отримати детальну програму →
Що ви будете робити:
День 1
Блок 1. Анатомія сильної інструкції
Формула промпту (Інструкція + Дані + Правила + Формат + Definition of Done).
Контекстний документ як головна точка входу для AI.
Бібліотека сильних зразків як спосіб підвищити якість AI-відповідей.
Блок 2. Ітерація на задачі RQ та гіпотез
Як AI допомагає і спотворює на етапі формулювання дослідницьких питань.
Контрастний приклад: слабкі vs сильні RQ.
Пастки: confirmation bias, сикофантність, пропущені альтернативи.
Блок 3. Патерни, red flags та перші записи в Playbook
Узагальнення: які патерни інструкцій працюють, які — ні.
Анти-патерни промптингу для дослідників.
Перші записи в Personal AI Research Playbook.
Самостійна робота
Самостійна робота між Днем 1 і Днем 2 — це повний міні-цикл, у якому учасник застосовує навички Дня 1 до нового типу задачі (аналіз якісних даних).
Учасник має доопрацювати дослідницькі питання та гіпотези, доопрацювати гайд інтерв'ю, проаналізувати фрагмент якісних даних за допомогою AI та оцінити якість AI-результатів за критеріями з Дня 1.
Що ви будете робити:
День 2
Блок 4. Галерея домашніх робіт та карта AI-ризиків
Анонімний розбір 4-5 прикладів домашніх інструкцій та AI-результатів.
Групова оцінка якості.
Кластеризація типових помилок у спільну карту AI-ризиків.
Блок 5. AI в аналізі якісних даних
Покрокова модель аналізу з AI: декомпозиція → екстракція → верифікація → кластеризація.
Ключовий принцип: AI для проміжних операцій, не для фінальних висновків.
Контрастні приклади на кожному кроці.
Блок 6. Збірка Personal AI Research Playbook
Структура фінального артефакту.
Playbook як система прийняття рішень, а не колекція промптів.
Це мені точно треба
Ціна раннього бронювання:
8000 грн
Зараз платите:
1000 грн
Перед самим стартом:
7000 грн
Що отримуєте:
питання експерту + персональна відеовідповідь до старту
фіксація найнижчої ціни
участь у виборі дати
доступ до Telegram-групи
повернення бронювання, якщо група не збереться
Забронювати за найнижчою ціною →
Хочу бути в курсі
Стандартна ціна:
12000грн
Зараз платите:
0 грн
Перед самим стартом:
12000 грн
Що отримуєте:
повідомимо, коли з’являться дати
рішення можна прийняти пізніше
без бронювання місця
без фіксації найнижчої ціни
без доступу до Telegram-групи й опції поставити питання експерту до старту
Стати в лист очікування →
Що отримає учасник
Учасник матиме на руках Personal AI Research Playbook — персональний документ, у якому зібрані: шаблони перевірених AI-інструкцій для ключових дослідницьких задач, правила верифікації AI-результатів, red flags для кожного типу задач.
Для кого цей практикум
Для якого рівня:
Middle, middle+ та senior рівень. Підходить для UX-дослідників, продуктових дослідників та UX/продуктових дизайнерів, які вже самостійно ведуть дослідження та приймають методологічні рішення.
Яка база потрібна, щоб комфортно пройти практикум:
Учасник має мати досвід самостійного проведення дослідження повного циклу: від формулювання задачі до представлення результатів.
Лєна Поліщук —дослідниця, яка будує дослідницькі функції
та допомагає перетворювати дослідження на вплив.
8+ років у UX та продуктових дослідженнях (Україна, США, Європа).
До того — 10 років у маркетингу.
Чому маю право вести саме цю практику
Понад 10 років досвіду в продуктових дослідженнях, включаючи побудову дослідницької функції з нуля.
Практичний досвід інтеграції AI в дослідницький процес — не на рівні експериментів, а як частини робочого workflow команди.
Досвід проведення корпоративної програми з AI в дослідженнях для дослідницьких та дизайн-команд — розуміння реальних бар'єрів, типових помилок і робочих підходів.
Консалтингова практика, в якій AI-інструменти використовуються для підвищення якості та швидкості дослідницької роботи з клієнтами.
Фокус не на AI як технології, а на AI як інструменті дослідника — з акцентом на якість результату, а не на швидкість генерації.
Ми не вчимо “як красиво говорити про research”. Ми вчимо робити його так, щоб він витримував реальність.
Забронювати за найнижчою ціною →
ФОП Поліщук Олена Вікторівна
ЄДРПОУ: 3163123803
hello@dip.today
+380673276179