Доброго дня! Я Рома Мориц, директор по обучению в «Сделаемской школе». Мы уже 7 лет учим копирайтингу и контент-маркетингу. За за это время провели 30 потоков курсов с обратной связью от действующих редакторов агентства «Сделаем», выпустили 5000 человек.
Сейчас у нас до 6 потоков в год. Последние курсы мы создали с помощью нейросетей. Тот же объем работы сделали втрое быстрее, а стоимость производства упала в 3–4 раза.
Расскажу, как мы перестроили учебный процесс с помощью скиллов и инструкций в Claude так, чтобы материал проходил всего 2-3 итерации вместо бесконечных правок. И поделюсь своими мыслями о том, почему даже самый продвинутый ИИ не заменит экспертизу редактора.
Как мы делали курсы раньше и сколько это стоило
Придумать идею курса — не так сложно и дорого. Если мы хотим попасть в интересы аудитории, ее просто нужно опросить — отправить форму по базе выпускников и подписчиков рассылок. Так появился наш курс по нейросетям — мы провели кастдевы и составили алгоритмы работы для автора и редактора. На это уходила неделя.
Как проверить, что текст сгенерирован нейросетью Дальше по готовой программе нужно написать написать хорошие, качественные уроки или снять их на видео. Как раз эта производственная часть раньше была дорогой. Если посчитать по моей зарплате — плюс-минус 7000 рублей за один день работы и один готовый урок.
Конечно, часть текстов делал не я, а авторы нашего агентства «Сделаем» за гонорар. Но и тут я выделял время, чтобы прочитать, отредактировать, дать правки, снова оценить. Это около 8000 рублей за урок — половина автору, другая половина — расходы на редакторскую работу.
Самая ресурсозатратная по деньгам и объему часть — это практические задания. Раньше я созванивался с редакторами и проджектами агентства, просил собрать из клиентских задач ТЗ для курса. Если оценивать в деньгах, получается в пределах 50 000 рублей за 5-7 практических заданий для одного курса.
Еще неделя-две были нужны на финальные доработки и публикацию уроков в личном кабинете. В итоге большой курс на 50 уроков занимал 80+ рабочих дней и стоил школе около 400 000 рублей. Естественно, такой курс должен был очень хорошо продаться, чтобы окупиться.
Какие ошибки мы допускали с ИИ на старте
Конечно, мы попробовали оптимизировать всю производственную часть с помощью нейросетей еще год назад. И собрали классические детские ошибки — пытались навалить на нейросеть все подряд, получили максимально плохой результат.
Я тогда говорил «Claude, сделай то-то и то-то» и ждал, пока ИИ дополнит урок разъяснениями и примерами, исправить все корявости. Все в одной задаче, без четких критериев, на что опираться при анализе и выполнении.
Из-за такого подхода возникла еще одна проблема — мы плохо контролировали, что нейросеть выдает. Когда она делала задачу от начала до конца, было легко пропустить косяки. Особенно, когда нейросеть уверенно придумывала исследования. А потом железобетонно снабжала их фразами «это важно», «это эффективно», «многие компании используют».
Как сейчас выглядит создание курса с ИИ
Нейросети мы используем, чтобы написать теоретические уроки к курсам — по сложности и объему они примерно как статья, которую вы сейчас читаете. А также с помощью нейросети мы собираем домашние задания. Например, ТЗ на статьи и посты.
Наша рабочая связка — Claude и Perplexity. На первую ИИ приходится 80% работы. Там мы пишем, редачим, планируем, анализируем. Если делаем что-то большое и сложное вроде анализа аудитории, составления концепций по курсу или их критического разбора, врубаем Claude Opus с углубленным мышлением. Если что-то простое — стандартный Sonnet.
Perplexity — это вспомогательный инструмент под точечные задачи:
Исследования. Помогает с анализом обратной связи учеников, смотрит заполненные анкеты. Разведывает, какие тренды-тенденции сейчас происходят. А еще мониторит конкурентов на текстообучательном рынке.
Тестирование моделей. ChatGPT и Gemini внутри Perplexity продумывают план прогрева к новому курсу или рисуют визуал. А мы получаем более разноплановый подход.
Единичные промпты используем, только если задачка нестандартная или совсем простенькая. В остальном выстраиваем систему под эти нейросети. Она состоит из четырех элементов:
- Системные инструкции — как нейросети работать над задачами в рамках проекта по созданию курса.
- Скиллы Claude — конкретные навыки по нашей учебной стилистике, критической оценке уроков со стороны типичного представителя аудитории.
- Материалы — содержание других курсов, документы с исследованиями аудитории и еще много других материалов.
- Контекст из истории уже созданных чатов.
По мере работы выделяем инсайты, фишки, ограничения и постепенно заносим их в системные инструкции. Короче, дрессируем нейросети под себя.
Как пользоваться ИИ-агентами Мне достаточно закинуть ТЗ из урока и уточнить, на что опираться из базы. Нейросеть составляет тезисный план, чекает его со мной или другим автором-редактором. Затем пишет по разделам урок, отправляет на проверку с объяснением, почему получилось именно так.
Финальная версия обычно проходит всего две итерации правок, так как Claude заточен под производство именно таких уроков. Но у него, как и у любой нейросети, одни и те же тики. Например, это фразы-анонсы вроде «давайте погрузимся» и формальные финалы типа «будущее выглядит многообещающе». У нас для борьбы с этим есть два отдельных скилла, которые эти паттерны отлавливают.
Сейчас мы адаптировали эту систему под работу с блогом «Сделаемской школы». Claude также пишет нам статьи, а еще дополнительно интегрирует ключевые слова под SEO.
А на каких этапах мы ИИ почти не используем
Основная ценность для студента «Сделаемской школы» — получить фидбэк от наставника с опытом. Поэтому в проверке практический заданий нейросети нам, конечно, не помощники. И мы их вообще не подключаем. Вместо этого привлекаем на проверки до 20 опытных человек в год.
В написании уроков только с ИИ сложно добавлять юморок и интересные человеческие моменты. Настоящую шутку, которая рождается из специфической точки зрения автора, из личного опыта нейросеть сделать не может. А в образовательном контенте это критично — сухой текст читается тяжелее, чем урок с живой интонацией, и именно эту живость тяжело делегировать.
Честно, я до сих пор чувствую искушение навалить на ИИ не только выполнение, но и принятие решений. Оно было сильным, когда мы только начинали подключать нейронки, оно сильно и сейчас. Но понимаю, что под убедительным ИИ-ответом скрывается чушь и так делать, опираться на нее, категорически нельзя.
Сколько времени и денег в итоге экономим
На большой курс с 50 теоретическими уроками у нас уходило 80 дней и 400 000 рублей. Сейчас с обученной нейронкой можем делать не один урок в день, а три. Также по стоимости — сокращение втрое-вчетверо за счет того, что я сам делаю за день больше уроков и не нужно привлекать авторов.
Как зарабатывать на нейросетях Да, есть продукты, где сокращение несущественное или его нет. Те же курсы с обратной связью от опытных редакторов. Но с нашей ИИ-системой мы можем экономить на MVP, мини-курсах только с теорией и других образовательных форматах.
Как будет выглядеть идеальный курс через 2–3 года
Я думаю, что теоретические курсы или сборники уроков останутся примерно в таком же виде, но это, скорее, будет совсем точечная история. Их и сейчас покупают меньше.
А основной подход — индивидуальное обучение с помощью нейросетей. Например, представим курс по освоению крутого профессионального навыка. Все упаковано в формате интерактивного рабочего сайта, где изучаешь инфу, задаешь вопросы ИИ, сразу тестируешь то, что нужно именно тебе. Дальше подключается наставник, который со своей человеческой экспертизой оценивает процесс обучения и результат.
Изменится и практика. Я думаю, вместо абстрактных ТЗ, которые копятся в портфолио, студент будет развивать реальные проекты и получать отклик аудитории. Если ты контент-маркетолог — сразу проводишь рекламные кампании, делаешь и развиваешь медиа.
Топ-5 советов тем, кто готовит курс с ИИ
1. Представляй, что хочешь сделать и для чего. Что это будет за курс? Для кого? Почему он сработает? Как именно будешь его делать и выпускать — сразу большой курс или MVP? Что считать критериями хороших уроков?
2. Выстрой систему автоматизации. У тебя должны быть этапы, которые можно передать нейросети, с конкретными инструкциями. А также понимание, где нужно контролировать самому. Бессистемная работа, когда заходишь и кидаешь запрос « а сделай мне вот это» — так себе история, я проверил.
3. Не давай нейросети большие задачи одним куском. Разбей на контрольные точки — сначала тезисный план с объяснением логики, сверка. Потом текст по разделам, сверка. Потом финальная вычитка. Каждая точка — шанс поймать ошибку раньше, чем она обрастет следствиями.
4. Перепроверяй все факты руками. Нейросети до сих пор любят выдумывать источники, приписывать цитаты не тем авторам, ссылаться на несуществующие исследования. Поэтому любой конкретный факт, статистика, имя, цитата перепроверяй по первоисточнику.
5. Разделяй труд с нейросетью. Нейросети хорошо справляются с масштабом — могут переработать гору обратки, нагенерить кучу вариантов, упаковать. Но вкусовое суждение — какой пример сильнее, где нужна пауза, где шутка зайдет — нейросеть не заменит. Все, что ИИ может сделать вместо тебя — делай с его помощью. А все, что может сделать только автор курса — делай сам.