Владимир Щербаков, CEO Teachbase: «Как AI-native подход меняет логику обучения и почему это неизбежно»

Сегодня образовательный опыт движется в сторону не столько знаний, сколько ответов на вопросы. Обучение больше не живет в отдельном окне. Знания встраиваются в инструменты, которыми люди уже пользуются — чаты, рабочие среды, ИИ-ассистенты. Когда человек привыкает быстро получать нужное в диалоге, он начинает ждать этого и от обучения. Сейчас LMS конкурирует не только с другой LMS, а с ChatGPT.

Слияние Coursera и Udemy
Сделка на $ 2.5 млрд. Объединенная платформа на 270М+ пользователей.
Новый стандарт рынка EdTech.

Coursera внутри ChatGPT
Первая LMS-платформа встроенная как приложение в ChatGPT.
800 М пользователей в неделю учатся через чат.

Все это меняет сценарий обучения. Курс перестает быть главной единицей контента, им становится релевантный ответ. Происходит сдвиг от назначения курса «сверху» (с оторванностью от реальных задач и низкой вовлеченностью) к запросу самого обучаемого и обучению в моменте. 

ИИ анализирует роль, текущие задачи и пробелы в навыках — и подсвечивает конкретный фрагмент обучения именно тогда, когда он нужен. Не курс на 40 часов, а ответ за 40 секунд.

В итоге интерфейс обучения меняется. Это не значит, что каталоги, разделы, длинные списки и линейные маршруты совсем исчезнут. Просто они перестают быть главным входом.

Teachbase тоже адаптируется к этим сдвигам. Сейчас мы внедряем изменения в кабинете ученика в трех направлениях:

На этом же сдвиге начинает меняться и роль преподавателя, методолога, L&D-команды. В ближайшие годы они будут все меньше авторами-одиночками и все больше — архитекторами обучения.

Человек задает структуру, смысл, рамку, стандарты качества. А ИИ берет на себя значительную часть рутины: генерацию структуры материалов, адаптацию форматов контента, поиск слабых мест, проверка.

В частности, ИИ-проверка уже есть у части наших клиентов и заметно экономит им время.

Ценность специалиста смещается из зоны «сделать руками» в зону «правильно поставить задачу, отобрать, донастроить и принять финальное решение».

Тут, правда, важно не попасть в ловушку ненастоящего копайлота. На рынке уже много решений, которые формально можно назвать AI-функцией. По факту они создают лишний слой копипаста.

Дело не в наличии AI-функции как таковой. Реальная ценность начинается там, где копайлот встроен в процесс, знает данные и ограничения платформы и помогает прямо внутри задачи: собрать структуру курса, подготовить тест, проверить ответ, суммаризировать материал. 

Если раньше LMS могла быть отдельной системой, где просто лежат курсы, теперь этого мало. Платформа должна уметь работать с внешними данными, задачами и процессами. Поэтому на первый план выходят MCP и другие открытые протоколы: ИИ-агенту нужен доступ к контексту, чтобы не просто отвечать на абстрактные вопросы, а реально помогать в рабочих сценариях:

В такой логике обучение перестает быть изолированной функцией и становится частью общей рабочей среды.

Следующий шаг здесь — голосовой интерфейс, как еще один естественный способ работы с системой. Не искать нужный раздел, не проваливаться в меню, а просто сказать: покажи отчет по адаптации, собери список тех, кто не завершил обучение, назначь программу новичкам или выведи динамику по команде.

При этом есть большой разрыв между качеством западных и локальных моделей. Пользователи привыкли к качеству Anthropic / OpenAI и остро ощущают разницу.

Еще есть соблазн «навайбкодить» собственную платформу. Для небольших задач, пилотов, внутренних экспериментов, локальных решений — вайбкодинг работает. Но это пока речь не заходит про корпоративный масштаб и вопросы безопасности авторизации, SSO, аудита, интеграций, сложных форматов, миграции, поддержки, SLA.

И еще одна неприятная мелочь — экономика токенов. Пока AI кажется почти бесплатным, но при масштабе в тысячи пользователей это выливается в весомые расходы.

Но самый интересный вопрос во всей этой истории для меня даже не технический. Он звучит так: а кого вообще мы собираемся учить, если ИИ делает все больше?

Если ИИ забирает все больше формализуемых задач, то в некоторых случаях логичнее учить не человека, а агента. Но чем больше рутины уходит в ИИ, тем выше ценность того, что он не заменит: лидерства, эмпатии, переговоров, критического мышления, способности работать в сложном контексте. Онбординг, культура, ценности и карьерные треки тоже остаются зоной, где человек по-прежнему в центре.

И все же, корпоративное обучение постепенно расширяет свой объект: речь идет уже не только о развитии сотрудников, но и о подготовке среды, в которой люди и агенты работают вместе.

Рынок движется к пересборке самой логики обучения.

Читайте также:

«Руководитель отдела обучения Inventive Retail Group — о том, как учить не для галочки, а для бизнеса»