Внедрение ИИ в GetCourse: как решать реальные бизнес-задачи проекта, а не просто рисовать картинки

Вряд ли найдется хоть одна онлайн-школа, которая за последний год так или иначе не попробовала использовать нейросети в работе и решении задач: создание контента, картинки, аватары, анализ информации и т.д. Но всё это даёт лишь видимость значимого результата для бизнеса. Ресурс команды и бюджеты тратятся, а основная операционка как была, так и остаётся ручной.

И это не потому, что ИИ — слабый инструмент. Просто в большинстве случаев он существует рядом с бизнес-процессами, а не внутри них. В итоге получается скорее баловство вместо реально устойчивых изменений и настоящих улучшений в работе.

Меня зовут Александр Воздвиженский. Работаю с нейросетями с 2022 года, занимаюсь внедрением AI-сотрудников в онлайн-школы на платформе GetCourse: техподдержка, модераторы вебинаров, кураторы, продавцы, AI-агенты.

В этой статье расскажу, как встроить ИИ в ежедневную работу проекта так, чтобы он приносил реальную пользу, деньги и разгружал команду.

Ещё год назад ленты пестрели заголовками:

«ChatGPT заменит кураторов!»

«Нейросеть создаст онлайн-курс за пять минут!»

«Фрилансеры потеряют работу — за них всё сделает ИИ!»

Время идёт, и стало ясно: никто никого не заменил. Кураторы всё так же проверяют домашки вручную, службы заботы зашиваются от однотипных вопросов, модераторы часами мониторят чаты, а спецы по нейросетям продолжают генерировать фото и видео с котиками.

И проблема не в том, что AI бесполезен и непрактичен. Его просто внедряют не туда и не так.

Многие кейсы начинаются с идеи «давайте сделаем что-то необычное и прикольное, покажем на конференции и всех впечатлим». И получается эффектно! Но с точки зрения бизнеса неэффективно. Потому что он строится не на вау-впечатлениях, а на повторяющихся рутинных задачах, которые съедают время, деньги и внимание команды.

Сейчас онлайн-школы проживают стадию отрезвления после хайпа вокруг нейросетей: ИИ наконец-то становится инструментом, как CRM или LMS, только с большим запасом возможностей. А в зрелых школах — еще и полноценным «сотрудником», который реально закрывает часть рутины.

И тем не менее, мало кто задаётся простым вопросом: какие бизнес-процессы школы действительно можно автоматизировать и улучшить с помощью ИИ?

Почему так вышло и что именно мешает внедрению — разберём по пунктам ниже.

Использование в онлайн-школе нейросетей на уровне генерации текстов, создания аватаров, отрисовки сайтов за минуту или аналитики из таблиц, может создать впечатление, что вот оно, наступившее цифровое будущее, которое всё меняет. Но если копнуть глубже, видно: большинство подобных задач никак не касаются реальной автоматизации школы. В рамках проекта, как системы, всё это игрушки, а не инструменты.

Они ускоряют или облегчают работу отдельных людей — копирайтера, дизайнера, маркетолога, — но не затрагивают важные задачи: продажи, обучение, саппорт.

Почему так происходит:

1. Внедряют ради хайпа, без бизнес-целей

При выборе целей внедрения основываются на «ярких» примерах:

• «ИИ с нуля создал дизайн лендинга!»

• «ИИ за минуту написал продающий пост в Telegram!»

• «ИИ нарисовал иллюстрацию для курса и не надо платить дизайнеру!»

Это не автоматизация. Это просто удобная надстройка над ручным трудом. Да, она ускоряет отдельные задачи, но не делает школу системнее и прибыльнее.

И на сегодняшний день на рынке почти нет кейсов, где AI реально встроен в LMS и влияет на ключевые метрики. Интеграций ИИ с GetCourse, которые позволяют боту работать с учеником внутри его личного кабинета, а не «где-то в Telegram», — единицы. И даже среди имеющихся решений есть, прямо скажем, спорные и нежизнеспособные.

2. Нет специалистов, способных соединить AI с LMS

Отсутствие кейсов тянет за собой отсутствие людей, которые могут их реализовать. Техспецов, способных внедрить даже существующие готовые наработки, практически нет. Рынок перенасыщен разработчиками «чатиков и картинок», но не инженерами процессов.

Поэтому школы и получают в основном предложения из разряда «сделать бота в Telegram или VK». Вот только они вне внутренней системы проекта, без данных об учениках, оплатах и уроках. Такой бот не может называться AI-сотрудником, скорее «AI-фрилансером», которому не дали никаких доступов, но ждут, что он всё сам поймет и разберется.

3. Отсутствие навыка качественной постановки задач (промптинга)

Это в целом проблема многих проектов, даже тех, кто не использует в работе ИИ, а просто ставит задачи команде. А миф о том, что нейросеть сама способна разобраться в любом вопросе, не имея четких указаний, а просто потому что умная и может искать информацию в интернете, и подавно все еще живет в головах многих людей.

На деле же AI-сотрудник — это исполнитель, не умеющий читать ваши мысли, а работающий по чёткому регламенту:

• кто он,

• что делает,

• что НЕ делает,

• какие данные получает,

• в каком формате отдаёт результат.

Настоящий AI-сотрудник — это не самый «умный», а обученный по строгому ТЗ. Без промпта и без правил он просто болтает и фантазирует.

А значит, грамотное внедрение начинается с умения ставить задачу.

4. Сопротивление и страхи

Даже когда есть понимание, что и как надо делать, включаются эмоции:

• руководители боятся что-то сломать и решиться на новое — вдруг AI начнёт писать бред, испортит репутацию, отпугнёт учеников

• сотрудники боятся потерять работу и заработок, переживая, что общаясь с клиентами, ИИ будет «отбирать» их процент, часы и объем работы.

В итоге внедрение откладывают, «пока всё точно не станет безопасно». Хотя парадокс в том, что всё уже безопасно: AI можно обучить и ограничить его действия так, чтобы он делал ровно то, что от него требуется, и не делал лишнее. Кроме того, его всегда можно протестировать на внутренней группе и только потом выкатывать на всю базу.

Он не заменяет людей на 100%, он снимает рутину.

5. Рынок живёт по принципу «посмотрю, попробую, подумаю»

Часто у проектов нет системного подхода к внедрению нейросетей: пощупаем здесь немножко и глянем, что выйдет. Но без конкретной цели, без понятных метрик и без ТЗ нейросеть не даст ни прогнозируемый результат, ни автоматизацию, ни рост прибыли, а всегда будет лишь развлечением, бесполезным для системы в целом.

Чтобы ИИ стал сотрудником, его нужно встраивать в процессы, где уже есть боль и рутина, — в саппорт, вебинары, продажи, проверку домашних заданий.

С трудностями разобрались. Теперь к ответу на вопрос: какие бизнес-процессы школы можно автоматизировать и повысить их эффективность с помощью ИИ.

Когда мы перестаем опираться на мифы об ИИ и фокусируемся на реальных проблемах, оказывается, что у онлайн-школ есть масса повторяющихся задач, которые можно автоматизировать без потери качества.

Не написать пост и не оживить фотографию, а заменить десятки часов операционки сотрудников.

Вот 5 рутинных процессов проекта, где ИИ действительно работает на бизнес.

1. Поддержка учеников

Любая школа знает этот набор вопросов, от которых у поддержки дергаются оба глаза:

«Где ссылка на вебинар?»

«А запись будет?»

«Как войти в личный кабинет?»

«Почему не открывается урок?»

Таких обращений много и все они повторяются из раза в раз: от 30 до 70 % входящих — однотипные, меняются только формулировки.

Если обучить AI-сотрудника этим вопросам, с учётом синонимов и контекста, он спокойно снимает половину нагрузки с саппорта. При этом он не будет отвечать на сообщения, которые для него исключены, передавая их человеку.

И речь не про большой раздел FAQ, где пользователь самостоятельно будет что-то искать, а про реальный чат-бот, интегрированный в GetCourse, который:

• знает статусы учеников,

• проверяет оплату и доступы,

• даёт актуальную ссылку именно этому пользователю.

Итог: поддержка разгружается, клиенты получают мгновенные ответы 24/7, а люди-специалисты заняты только на сложных, нестандартных запросах.

2. Квалификация лидов

Сняв рутину с поддержки, логично навести порядок в первом контакте — в квалификации лидов.

Менеджеры по продажам нередко тратят часы, обзванивая всех участников вебинара: наверняка, среди них есть готовые купить, но много и таких, кто «я просто посмотреть, у меня сейчас нет денег, потом приду». И речь не про оставивших заявку — с ними всё понятно.

Правило Парето в продажах гласит: «20% клиентов приносят 80% выручки».

Как среди сегмента тех, кто никак не озвучил своё намерение о покупке, быстро определить эти 20%?

AI-квалификатор решает задачу: он собирает поведение лида по крупицам — из анкет, форм регистрации, участия в вебинарах, открытия и чтения писем, из содержания вопросов в чатах и комментариев.

Алгоритм оценивает готовность к покупке и отправляет менеджеру список таких тёплых лидов, чтобы с ними работали в первую очередь. Остальных — подогревает контентом или предлагает купить что-то другое.

В результате:

• менеджеры тратят время на те 20% лидов, которые реально покупают,

• школа не теряет ни одного контакта,

• воронка становится предсказуемой и управляемой,

• прибыль проекта растет.

3. Проверка домашних заданий

Это процесс, который можно автоматизировать почти дословно. В большинстве случаев домашка — это задание с чёткими критериями: ответить на вопрос, сформулировать цель, составить структуру.

AI-куратор умеет:

• анализировать текст ответа,

• сверять с эталонными ответами,

• указывать, что не так,

• принимать или просить скорректировать и пересдать, с пояснениями.

При этом «человеческий» контроль тоже остаётся — финальную проверку может проводить старший куратор. Но вместо 10 часов в день он потратит 2, потому что ИИ уже сделает черновую оценку и даст первичные комментарии.

Экономия ресурса огромная, особенно на больших потоках.

4. Модерация вебинаров

На каждом вебинаре и автовебинаре присутствует человек-модератор: отвечает в чате, кидает ссылки, помогает спикеру. На пяти-десяти параллельных эфирах (а бывает и такое) это десятки часов ручной работы.

AI-модератор решает задачу так же, как в теме с саппортом, но плюсом добавляется еще и контекст: помимо распознавания вопросов он «понимает», на каком этапе вебинара идёт разговор, и в начале — отвечает про расписание, в середине — про тему урока, в конце — подхватывает продающую часть и даёт нужную ссылку на заявку или оплату.

5. Консультант на сайте

Наконец, одна из точек первого касания — сайт: здесь важна быстрая, точная консультация. И это, пожалуй, единственное место, где внешние AI-решения действительно работают эффективно.

Когда человек впервые заходит на лендинг школы, ему важно получить быстрый и конкретный ответ. AI-консультант, встроенный в сайт, может:

• терпеливо и вежливо отвечать на частые вопросы («Сколько стоит?», «Когда старт?»),

• вести общение по логике воронки,

• собирать контакты,

• передавать тёплых клиентов в отдел продаж, чтобы менеджер мог продолжить с ними диалог.

И главное преимущество такого ИИ-сотрудника: он работает без перерывов и выходных, что для онлайн-школы означает постоянный приём заявок, даже ночью и в праздники.

Теоретически про автоматизацию можно говорить бесконечно. Но настоящая ценность видна только в реальных цифрах: сколько обращений снято, сколько часов сэкономлено.

Рассмотрим два кейса в онлайн-школах, где ИИ уже стал частью операционной системы и бизнес-процессов.

Школа Лунара параллельно проводит до 15 вебинаров и обслуживает тысячи учеников. Отдел заботы захлёбывался: по 120–140 обращений в день на одного сотрудника, время ответа — больше получаса. Классическая история, когда саппорт работает на износ, а бизнес растёт быстрее, чем команда успевает реагировать.

Что сделали:

1. Проанализировали обращения и выделили типовые вопросы — от доступа к урокам до восстановления пароля.

2. Составили базу знаний и «обучили» на ней ИИ-сотрудника.

3. Внедрили безопасный алгоритм: если бот не уверен, то передаёт вопрос человеку.

4. Провели несколько итераций обучения, чтобы адаптировать тон и стиль ответов под бренд.

Результат:

• AI стал закрывать около 30% всех запросов.

• Средняя нагрузка на человека упала почти вдвое.

• Качество не просело: ученики не жаловались, школа сохранила привычный «тёплый» тон общения.

И главное: команда впервые смогла работать на опережение, а не тушить пожары. AI стал невидимым членом команды, который не берёт выходных, не выгорает, а терпеливо, вежливо и с заботой отвечает на одни и те же вопросы пользователей.

Ozerova School — крупная онлайн-школа рисования. Два сотрудника поддержки, график «два через два», постоянные всплески вопросов при стартах курсов и на распродажах. Нагрузка колоссальная, а ошибки и задержки в ответах напрямую били по продажам и репутации.

Что сделали:

1. Собрали базу «вопрос—ответ» из чатов, писем и старых скриптов поддержки.

2. Разделили аудиторию по сегментам: ученики, участники вебинаров, посетители сайта.

3. Внедрили AI-бота, но с ограничениями:

• он отвечает только по базе знаний;

• не трогает продажи;

• сложные обращения автоматически передаёт оператору.

4. Первые две недели бот работал в режиме ассистента: предлагал ответ, а оператор утверждал.

Результат:

• В пиковые дни (68–112 запросов) бот закрывал до 98 % обращений самостоятельно.

• Экономия — до 9 человеко-часов в день, что эквивалентно почти одному дополнительному сотруднику.

• Стоимость обработки запроса снизилась примерно в 10 раз: до ≈2 ₽ против 15–20 ₽ при ручной работе.

Команда приняла участие AI без страха: сотрудники сами отметили, что стало легче концентрироваться на нестандартных задачах и клиентах, действительно требующих внимания.

1. Внедрение начинается с реальной боли

   Не с «давайте придумаем и попробуем» или «неплохо было бы», а с конкретного бизнес-процесса, где скапливается рутина и оттягивает на себя большой ресурс команды. В обоих случаях это была служба заботы — место, где каждое улучшение ощущается сразу.

2. Есть база знаний проекта

   AI не импровизирует, не фантазирует и не ищет информацию во внешней сети. Он работает на основе того, что ему дали. Поэтому подготовка базы вопросов и ответов — ключ к качеству диалогов.

3. Сегментация пользователей и «стоп-зоны»

   AI не должен делать всё подряд и реагировать на всё подряд. В обоих проектах есть чёткое разделение: где отвечает бот, а где подключается человек.

4. Итерационный запуск

   Не мгновенное включение в работу без подготовки и онбординга, а поэтапно: обучение → тест → корректировка → расширение участия ИИ.

5. Измеримость результата

   В обоих кейсах AI-эффект считали: долю автоматизированных ответов, время реакции, стоимость обработки обращения. Это не «вау-эффект и красивость», а прямая экономика и результат, который можно увидеть в цифрах, сравнить и масштабировать.

AI — это исполнитель. Умный, результативный, но исполнитель, а не волшебник, читающий мысли. И если мы хотим, чтобы он решал бизнес-задачи, ему эти задачи нужно дать. Чётко и внятно. Причём не на уровне своих фантазий — «пусть отвечает ученикам на какие-то любые вопросы», — а на уровне процесса и его составляющих.

1. Начинать нужно не с нейросети, а с осознания и формулировки задачи

AI может автоматизировать только то, что уже существует на практике. Если в школе нет налаженного процесса саппорта, модерации вебинаров, проверки ДЗ — автоматизировать нечего.

ИИ не пишет первым. Он отвечает. Поэтому его польза проявляется там, где люди уже что-то делают руками и устали повторять одно и то же: техподдержка, контроль вебинаров, проверка ответов и комментариев под уроками — место AI там, куда летит поток сообщений.

2. Перед запуском нужна аналитика «до»

Чтобы увидеть эффект от внедрения и иметь возможность отслеживать изменения, нужно знать исходные данные:

• сколько сообщений получает саппорт в день/неделю/месяц,

• сколько времени уходит на ответ,

• сколько обращений решается с первого раза,

• уровень удовлетворённости клиентов.

Только имея эти цифры, можно потом честно сказать: «После внедрения AI мы сняли 40 % нагрузки, ускорили ответы в 2 раза, снизили стоимость обращения в 3 раза».

Отсутствие изменений — тоже показатель, а также повод для поиска ошибок внедрения или исходных данных.

3. Нужен специалист, который понимает и логику платформы, и принципы работы ИИ

Внедрение не происходит по наитию. Нужен человек, который понимает:

• как устроен и работает GetCourse,

• как строятся промпты (инструкции для AI),

• как из них сформировать поведение и логику работы конкретного ИИ-сотрудника.

При написании промпта нельзя просто сделать копипаст из «подборки промптов для поддержки». Это должна быть персонализированная инструкция, написанная под конкретный проект, его стилистику, регламенты, тон общения, даже шаблоны приветствий.

AI должен знать:

• с кем он говорит (ученик, потенциальный клиент, выпускник),

• как ему отвечать (вежливо, спокойно, без сюсюканья, но с заботой),

• где его границы (о продажах не говорит, о платеже сообщает аккуратно).

Это и есть искусство корпоративного промптинга.

4. Внедрение — не конечное разовое действие, а процесс

Создание ИИ-сотрудника — это не задача на один раз. Он развивается. Каждая неделя даёт новые типы вопросов, новые сценарии, новые нюансы. Базу знаний нужно регулярно пополнять, корректировать, обучать. Так AI постепенно «взрослеет»: сначала закрывает 20% запросов, потом 50%, потом 80%.

Если остановиться после первого запуска — он быстро устареет. Поэтому в команде должен быть человек — технический специалист, ответственный за развитие ИИ-сотрудников.

5. Нужно поменять отношение: AI — это сотрудник, а не фокусник

Важно, чтобы это поняли все, от владельца до саппорта. AI — не магия, а исполнитель по регламенту. Он — невидимый коллега, которого нужно адаптировать и обучить, как и любого другого нового сотрудника.

Вы же не пускаете первого встречного отвечать ученикам, продавать курсы или писать посты для соцсетей? Сначала — обучение, регламенты, онбординг. С ИИ-сотрудником то же самое: он должен знать ваш продукт, ваши правила, ваши границы.

Когда в компании к нему относятся как к коллеге, а не как к игрушке, — он и работает как коллега: стабильно, быстро, предсказуемо.

Не стоит бояться внедрения нейросети в проект, но и не нужно наделять её работу завышенными ожиданиями и своими фантазиями. ИИ — это инструмент, который берёт на себя повторяющиеся и рутинные действия, оставляя команде пространство для мышления, творчества и развития, и помогая реализовать стратегию проекта быстрее и точнее.

Онлайн-школы, которые уже сейчас внедряют AI в реальные процессы — поддержку, продажи, кураторство — получают не только экономию времени и денег. Они получают конкурентное преимущество: работают быстрее, отвечают точнее, растут устойчивее. Пока другие «пробуют нейросети», эти школы строят новую операционную модель, где ИИ — полноценный член команды.

Главная трансформация в том, что AI перестаёт быть «фишкой» и слепым следованием тренду и становится «инфраструктурой». Он не заменяет людей — он усиливает их. Не увольняет, а разгружает. Не спорит, а помогает. И чем раньше школа научится видеть в нём коллегу, а не шоу-элемент, тем быстрее вырастет эффективность всей команды.

Если есть вопросы по внедрению ИИ в ваш проект, или хотите запустить ИИ-сотрудника, который снимет рутину и автоматизирует операционку, — напишите мне: разберём ваш кейс, обсудим нюансы и наметим первый этап.