Онлайн-школа на автопилоте: три ИИ-решения для продаж, обучения и контроля качества

На конференции GetCourse «ИИмпульс» мы собрали ведущих экспертов рынка, чтобы обсудить, как эффективно и безопасно использовать нейросети в онлайн-школах. Спикеры поделились опытом внедрения ИИ и разобрали задачи, которые ему можно поручить.

Ниже — адаптированная для статьи расшифровка выступления Ксении Барановой, основателя школы нейросетей. В нём разбираются три решения:

• бот-консультант, который отвечает на вопросы перед покупкой,

• бот-куратор для поддержки учеников

• и помощник для анализа звонков отдела продаж.

Это и другие выступления можно посмотреть в записи конференции. На странице конференции собраны записи выступлений и специальные предложения от GetCourse. Посмотрите условия и воспользуйтесь подходящим предложением, пока оно действует.

Для онлайн-школы можно создать три варианта ботов:

• Бот-консультант, который отвечает на вопросы потенциальных клиентов до покупки и передаёт заинтересованные заявки менеджеру.

• Бот-куратор, который помогает ученикам после покупки: отвечает по учебным материалам, подсказывает следующие шаги и проверяет домашние задания.

• Бот для разбора звонков отдела продаж, который анализирует разговоры менеджеров по заданным критериям и помогает контролировать качество работы.

Все эти решения можно собрать самостоятельно, даже если вы никогда раньше не создавали ботов. Разберём, как они работают, какие задачи им можно поручить и с чего начать внедрение в своей школе.

С онлайн-образованием я работаю с двух сторон: как руководитель онлайн-школы и как интегратор. Поэтому я вижу, что технически уже возможно сделать и что действительно получается встроить в ежедневную работу команды.

На конференции GetCourse проводился опрос о том, как участники используют искусственный интеллект. Его результаты хорошо отражают то, что я вижу в работе с онлайн-школами.

11% участников вообще не используют искусственный интеллект. 32% консультируются с нейросетью в режиме чата. Ещё 44% уже реализуют простые решения и оптимизируют отдельные задачи.

В сумме 87% участников пока находятся на этапе первых шагов и отдельных внедрений. Про искусственный интеллект сейчас слышно буквально отовсюду, но вопрос о том, с какой стороны подойти к интеграции в своей школе, для многих всё ещё остаётся открытым.

Я часто сталкиваюсь с похожей ситуацией: вроде бы каждый сотрудник уже пробовал ChatGPT, Claude или каких-то ботов. Что-то создавали, что-то тестировали. Бот вроде работает, отвечает, но до полноценного внедрения в процессы дело так и не доходит.

После создания условного бота сразу появляются вопросы:

• Кто будет проверять его ответы?

• Кто будет оценивать качество?

• Что делать, если бот ошибётся?

• Кто будет отвечать за последствия?

Ведь ответственность всё равно остаётся на руководителе. Именно руководитель — лицо школы, он отвечает за её работу своим именем. Нельзя просто сказать клиенту: «Извините, это искусственный интеллект ошибся».

На этом этапе многие останавливаются. Ответственность кажется слишком большой, а понятного процесса внедрения нет.

Есть и другая проблема — постоянное ощущение, что ты не успеваешь за технологиями. Вокруг появляются новые инструменты: Claude Code, Codex, агенты, боты, OpenClaw и другие решения. Кажется, что все уже всё внедрили, а ты только начал разбираться в предыдущем инструменте. Каждый день выходят обновления, и снова приходится учиться.

Я сама иногда ловлю себя на этом. Возникает страх что-то упустить: всё время пытаешься догнать, разобраться, попробовать. В результате внедрение постоянно переносится на потом.

Поэтому я предлагаю не пытаться охватить всё сразу. Лучше выбрать одну конкретную задачу и довести её до рабочего решения.

Первый бот — консультант. Его задача — отвечать на вопросы о курсе до покупки и передавать заявку менеджеру.

Второй бот — куратор. Он подключается уже после покупки: отвечает на вопросы по учебным материалам, проверяет домашние задания и подсказывает ученику следующий шаг.

Третий бот — для контроля качества. Он анализирует звонки менеджеров отдела продаж по критериям, которые задаёт сама школа.

Ботов можно создавать под разные задачи — от работы с контентом до аналитики. В этой статье остановимся на трёх перечисленных примерах.

Есть важная особенность: пользоваться такими ботами можно в привычных мессенджерах. Их можно подключить к Telegram, MAX, ВКонтакте и другим площадкам. Ученику или сотруднику не нужно осваивать отдельную сложную систему, чтобы задать вопрос или отправить запись. Помощник находится там, где человек уже общается.

Работу бота можно настроить по расписанию. Но возможность первым написать пользователю зависит от правил конкретного мессенджера. Расписание не позволяет обойти эти ограничения: если площадка запрещает отправку сообщения, бот не сможет сделать это без риска блокировки.

До покупки люди часто задают одни и те же вопросы:

• Что входит в программу?

• Какой тариф выбрать?

• Есть ли похожий курс?

• Можно ли оплатить частями?

• Подойдёт ли обучение под мою задачу?

Бот-консультант отвечает на такие вопросы на основе материалов вашей школы. Он помогает человеку разобраться в продукте, а когда видит заинтересованность — передаёт заявку менеджеру.

Рассмотрим пример на курсе по созданию сайтов.

Для проверки бота я взяла настоящую цепочку сообщений пользователя, а не придуманные вопросы. Человек пишет:

Бот отвечает, что можно создать сайт-портфолио, оформить галерею работ, добавить информацию о себе и контакты, проверить отображение на телефоне и опубликовать сайт. На курсе ученик сможет выполнить проект на практике и научится самостоятельно добавлять фотографии, менять тексты и исправлять ошибки.

Затем пользователь уточняет:

Бот объясняет, что курс поможет перейти от повторения действий по видео к самостоятельным правкам на собственном сайте. Ученик научится исправлять мобильную версию, находить причины смещения фотографий и текста и устранять ошибки.

Дальше человек задаёт вопросы о поддержке, возможности показать свой сайт и оплате частями. Бот отвечает на основании информации о курсе. Например, объясняет, что в тарифе предусмотрен проект и поддержка в чате, куда можно отправить сайт и описать проблему.

Когда пользователь спрашивает, можно ли оплатить обучение частями, бот сообщает доступные условия. После этого он переводит заинтересованного человека к менеджеру.

Менеджеру приходит уведомление. В нём есть ссылка на диалог, причина обращения и краткое резюме: клиент заинтересовался обучением и хочет узнать об участии с оплатой частями.

Таким образом, менеджеру не нужно постоянно сидеть в чатах и следить за каждым сообщением. Диалог может идти круглосуточно, а когда человек проявляет интерес, сотрудник получает уведомление и подключается к разговору.

Это и есть задача консультанта: отвечать на типовые вопросы, помогать клиенту разобраться и передавать тёплую заявку менеджеру.

Для создания такого бота мы используем наше решение. В нём можно настроить модель, задать задержку ответа и написать большую инструкцию, которая определяет поведение помощника в разных ситуациях.

В инструкции описываются:

• приветствие;

• роль бота и манера общения;

• границы его компетенции;

• условия курса;

• рекомендации и переходы между темами;

• правила передачи заявки менеджеру;

• действия в нестандартных ситуациях.

Кроме того, в базу знаний загружаются материалы о курсе. Бот отвечает, опираясь на эту информацию.

Настройка выполняется один раз, а если условия курса или материалы меняются, их можно обновить. Перед публикацией бота можно протестировать прямо внутри платформы: задать вопросы и посмотреть, как он отвечает.

Иногда спрашивают, обязательно ли делать так, чтобы человек не понимал, что общается с ботом. Я бы не делала на этом основной акцент. Мы, люди, которые много работают с нейросетями, можем заметить некоторые особенности ответа. Но большинство пользователей не анализируют переписку настолько подробно.

Не стоит превращать вопрос естественности общения в препятствие для внедрения. Важнее, чтобы бот решал задачу, давал полезные ответы и правильно передавал сложные ситуации человеку.

Следующий помощник — бот-куратор. Он подключается, когда человек уже купил обучение.

Его задачи:

• отвечать на вопросы по учебным материалам;

• подсказывать следующий шаг;

• помогать разобраться с заданием;

• проверять домашнюю работу по заданным критериям;

• передавать сложные вопросы живому сотруднику.

Команда тратит много времени на одинаковые объяснения и типовые вопросы. Одно такое решение может существенно разгрузить отдел кураторов. Если школа не хочет отказываться от команды, бот всё равно может снять с неё часть рутины и сократить нагрузку.

В других школах он позволит организовать поддержку без отдельного большого кураторского отдела. Это нужно проверять на конкретных заданиях и требованиях к качеству.

Бот может работать в MAX, Telegram, ВКонтакте — там, где находится ваша аудитория.

Для проверки бота-куратора я также использую реальные типичные вопросы учеников из чатов, а не придумываю их специально.

Например, ученик спрашивает:

Бот-куратор не просто отвечает общими словами. Он предлагает начать с простой страницы, объясняет, что написать в запросе, и даёт конкретные рекомендации по настройке: что указать в названии, описании и других элементах.

Если ученик застрял, бот помогает ему пройти следующий шаг. Например, человек пишет:

Бот объясняет, что нужно проверить, и помогает сформулировать запрос для решения проблемы.

Особенно полезно то, что такой помощник работает круглосуточно. Некоторые ученики учатся ночью: например, мамы в декрете или люди, у которых из-за часового пояса нет возможности обратиться к куратору в обычное рабочее время.

Бот может ответить в любое время. Если же возникает ситуация, с которой он не справляется, он передаёт информацию живому модератору или куратору.

Внутри этот бот устроен по тому же принципу: есть инструкция, база знаний и правила поведения. После настройки у школы появляется готовый помощник, который выполняет определённую часть работы куратора.

Бот для отдела контроля качества — более сложное решение.

Если у школы есть отдел продаж и менеджеры проводят звонки, руководителю важно понимать, как они общаются с клиентами. Но прослушивать весь объём разговоров вручную очень сложно.

Можно создать отдельный отдел контроля качества, но это дополнительные расходы. В моей практике такая функция может обходиться школе примерно в 70–100 тысяч рублей в месяц.

При этом живой специалист физически не всегда может прослушать все звонки. Часто проверяется только часть разговоров — например, около 30%.

ИИ-помощник может анализировать 100% звонков по заданной шкале критериев качества.

Для этого нужно отправить боту запись разговора или её расшифровку. Он анализирует звонок и оценивает его по критериям, которые определила школа.

После обработки нескольких записей бот собирает результаты в таблицу. В ней можно увидеть оценку разных этапов и особенностей разговора:

• приветствия;

• инициативы менеджера;

• установления контакта;

• выявления потребностей;

• презентации продукта;

• отработки возражений;

• попытки закрытия сделки;

• эмоционального фона;

• предложения дополнительных продуктов или более доступного тарифа;

• договорённостей и возражений клиента.

Руководитель получает общую картину по звонкам за день. Можно посмотреть, какие разговоры прошли хорошо, а какие требуют внимания.

Если звонок находится в красной зоне, руководитель может разобраться, что произошло. Если всё в порядке, не нужно вручную прослушивать каждый разговор.

После анализа бот формирует разбор конкретного звонка: даёт общий вывод, выставляет баллы по критериям с учётом их веса, оценивает качество разговора и формулирует заключение. Затем результаты отправляются в общую таблицу.

Так можно организовать постоянный контроль качества без необходимости вручную прослушивать каждый звонок.

Один из вопросов, который часто останавливает руководителей, — что делать, если бот ошибётся.

Поведение в сложных ситуациях нужно заранее прописывать в инструкции. Нельзя рассчитывать, что помощник всегда сможет самостоятельно ответить на любой вопрос.

Например, если у бота нет актуальной информации об условиях, он не должен придумывать ответ. Он должен уточнить информацию у команды.

Если вопрос не относится к теме курса, бот может вежливо вернуть разговор к нужной теме.

Если возникает спорная или сложная ситуация, подключается сотрудник. Команда получает уведомление и может продолжить общение с клиентом или учеником.

Если бот не смог прочитать запись, он должен попросить отправить файл повторно.

У помощника должны быть понятные границы и понятный порядок передачи сложной ситуации сотруднику.

Боты обучаются и дорабатываются. Чем больше ошибок мы находим на этапе тестирования, тем лучше становится решение. Например, можно обнаружить, что бот-консультант слишком активно предлагает самый дешёвый тариф. Значит, в его логике есть перекос: он слишком заботится о пользователе и не показывает другие варианты, которые могут лучше подходить клиенту.

Такую ошибку нужно заметить, скорректировать инструкцию и снова проверить результат.

На тестирование стоит заложить время. В моей практике примерно недели может хватить, чтобы пройти основные итерации и существенно улучшить работу бота. Но качество зависит от задачи, материалов и того, насколько тщательно команда проверяет ответы.

Не нужно пытаться автоматизировать всю школу сразу. Выберите то, что вам легко оценить: работу консультанта, кураторов, отдела контроля качества, маркетинга или контента.

Например, контроль качества звонков — хороший вариант для первого внедрения. Можно сразу увидеть, как работает помощник, и оценить его результат.

Боту нужны материалы школы, информация о продукте и чёткое описание задачи. Нужно определить, как он должен работать и в каких случаях обращаться к сотруднику.

Также важно назначить ответственного человека, который будет следить за работой решения и вносить изменения.

Нужно задавать ему каверзные, необычные и сложные вопросы. Попробовать вывести его из равновесия и посмотреть, как он реагирует.

Проверяйте не только стандартные ситуации, но и те, которые могут возникнуть в реальной работе: отсутствие информации, противоречивые данные, непонятный запрос, техническая ошибка.

Сначала можно дать бота сотрудникам, друзьям или небольшой группе пользователей. Собрать ошибки, внести правки и только после этого расширять использование.

Эти четыре шага помогут внедрить первого рабочего помощника, не превращая процесс в огромный технический проект.

Чтобы собрать таких ботов по готовым инструкциям, не обязательно нанимать отдельного промпт-инженера или технического специалиста.

Вы можете сделать это самостоятельно. От вас нужны материалы школы, понимание задачи и готовность пройти последовательность настройки.

Мы подготовили инструкции, чтобы можно было двигаться по шагам и создать собственного бота.

При этом, если у вас есть специалист по искусственному интеллекту или технический сотрудник, он, конечно, может помочь. Но для первого запуска это не обязательное условие.

Также можно получить в подарок готового бота для разбора звонков — того самого помощника, который анализирует работу отдела продаж по критериям качества.

Чтобы получить его, нужно отсканировать QR-код и выбрать MAX или Telegram. Там будут дальнейшие шаги и инструкция по подключению.

Инструкция пошаговая: в ней написано, что нужно сделать, чтобы бот заработал в вашем Telegram или MAX. Для этого не требуется быть техническим специалистом.

Мы часто придумываем себе причины, по которым до сих пор не начали внедрение. Кажется, что это сложно, что потом возникнут проблемы или что придётся отвечать за каждую ошибку.

Но возможность разобраться в таких инструментах — это ещё и профессиональное преимущество.

Я сама работаю с онлайн-школами и интегрирую решения в бизнес-процессы. Вижу, как относятся к человеку, который умеет не просто пользоваться нейросетями, а действительно подключать их к работе компании.

Такой специалист становится очень ценным для команды. Он понимает процессы школы, видит, где можно сэкономить время, умеет находить подходящие инструменты и внедрять их.

Это не обязательно должен быть отдельный технический сотрудник. Им может стать человек внутри команды, который разобрался в возможностях ИИ и научился применять их к реальным задачам.

Вместо того чтобы бояться, что искусственный интеллект заменит вас, можно научиться использовать его для улучшения своей работы. Человек, который умеет интегрировать такие решения в процессы школы, становится тем, кто помогает компании двигаться дальше.

Для первого внедрения не обязательно создавать сложную систему или нанимать отдельную команду специалистов.

Можно начать с одной понятной задачи: сделать бота-консультанта, помощника для кураторов или инструмент контроля качества звонков.

Подготовьте материалы, пропишите правила, проверьте работу помощника на сложных вопросах и запустите его сначала на небольшой группе. Затем собирайте ошибки, дорабатывайте решение и постепенно расширяйте его применение.

Не нужно ждать, пока вы разберётесь абсолютно во всех новых технологиях. Выберите конкретную задачу и доведите её до рабочего результата.