Как сократить подготовку учебного кабинета на GetCourse до двух часов с помощью ИИ

В моей школе ИИ уже участвует в трёх рабочих процессах: подготовке учебного кабинета, создании рассылок для разных каналов и формировании предложений для выпускников. В этой статье покажу, какую работу мы ему передали, что проверяет команда и какие решения остаются за мной как руководителем.

Первым проектом стала цифровая часть действующего бизнес-тренинга «Искусственный интеллект в бизнесе по-новому». Программа и содержание уже были готовы. Примерно за два часа активной работы с ИИ мы с командой собрали рабочую версию кабинета: первый экран, оформление десяти уроков, навигацию и интерактивные элементы. Использовали ChatGPT Work.

В бутике пространство и внимание к деталям помогают понять уровень предложения. В онлайн-школе после оплаты эту роль выполняет учебный кабинет. Поэтому я связываю оформление с действиями студента: где найти материал, что сделать и куда перейти дальше.

Моё требование к кабинету: студент понимает результат урока, находит материал и переходит к практике. Визуальные элементы должны помогать пройти этот путь.

Десять уроков образуют маршрут от диагностики присутствия бизнеса в ответах ИИ до плана внедрения. Между ними — модель бизнеса, позиционирование, публичные источники, доказательства экспертизы и путь от AI-упоминания к обращению клиента. В октябре к кабинету добавятся мои живые эфиры, на которых мы будем разбирать задачи компаний студентов.

Для первого урока мы разработали авторскую композицию с отсылкой к сюрреализму Сальвадора Дали: часы, оптические образы и объёмные элементы. Она связана с темой восприятия. Собственник знает компанию изнутри, а ответы ИИ зависят от доступных системе сведений. Эти представления могут расходиться.

Во втором уроке нужно определить продукт, покупателя и основания роста, поэтому появились объекты «Продукт» и «Клиент». В шестом, посвящённом доказательствам экспертизы, — «Факт» и «Доказано». Общая стилистика сохраняется, смысловые элементы меняются вместе с темой.

Мы использовали ChatGPT Work и десять субагентов — отдельных ИИ-исполнителей. Они работали над визуальной концепцией, смысловыми элементами, анимацией, фотографиями, адаптацией страниц и внедрением изменений.

Я определяла задачу, логику продукта и условия приёмки. Команда и ИИ выполняли реализацию. Для меня важен результат в действующем кабинете: читается ли страница, понятны ли материалы, работают ли переходы. По этим признакам я принимала работу или возвращала её на доработку.

Одно из моих решений — разделить общее оформление и композиции уроков. В рабочем диалоге зафиксировали: ленту рядом с заголовками сохранить, объекты и движение в уроках 2–10 менять под содержание. При проверке движение не должно перекрывать фотографии и текст, страницы должны читаться на телефоне, изменения — сохраняться в GetCourse. Так у команды появились конкретные правила приёмки.

Разделите задачу на результаты: правила оформления, композицию, проверку страницы. Затем пройдите кабинет целиком как студент.

Начните с действия студента. Ниже — учебный пример для читателя, не дословная запись наших рабочих запросов.

Я предлагаю проверять готовую страницу в четырёх действиях:

1. Прочитать начало и назвать результат занятия своими словами.

2. Найти основной материал и понять, как с ним работать.

3. Открыть задание и определить, что требуется сдать.

4. Перейти дальше и проверить тот же путь на телефоне.

Если приходится искать или догадываться, опишите проблему точно. Учебный пример правки: «Результат занятия спрятан в третьем абзаце. Вынеси его в начало, сократи повторения и сохрани требования к заданию». Так следующую версию можно проверить.

За два часа моего активного участия с ИИ мы подготовили концепцию, первый экран и оформление десяти уроков, внедрили и проверили рабочую версию. Методология, содержание и живые эфиры в замер не входят. Кабинет продолжает дорабатываться.

Раньше сопоставимая задача занимала у команды минимум пять рабочих дней с согласованиями. Это срок выполнения; два часа — моё активное участие с ИИ. Это разные показатели. Быстрый результат опирался на готовое содержание и около двух лет моей ежедневной практики с ИИ.

В своей школе отдельно фиксируйте срок выполнения задачи, время работы участников и объём доработок. Начните с одного урока.

Для руководителя школы это три задачи: подготовить кабинет к обучению, собрать материалы для запуска продаж, обратиться к выпускникам с подходящим предложением.

В работе с выпускниками ИИ помогает изучить историю обучения, подготовить группы для следующего контакта и черновики обращений. Команда проверяет, кому подходит предложение, и продолжает общение с клиентами.

ИИ готовит материалы. Команда проверяет, общается с клиентами и ведёт сделки. Руководитель определяет результат и принимает работу.

В августовской кампании с помощью ИИ мы подготовили письмо в GetCourse и версии предложения для VK, Telegram-бота, MAX-бота, WhatsApp и мобильного приложения GetCourse. На иллюстрациях — реальные сообщения для получателей.

Для e-mail требовались структура, типографика и смысловые блоки. Для мессенджеров — сообщение с понятным следующим шагом. Оформление меняется под канал, условия предложения совпадают во всех версиях.

Раньше оформление письма занимало у технического директора два-три часа. В последнем запуске на размещение подготовленной с помощью ИИ рассылки ушло, по моей оценке, около 20–30 минут. Теперь оформление и адаптации готовит ИИ. Команда проверяет условия, ссылки и материалы перед отправкой. За людьми остаются контроль качества и запуск кампании.

Изменилось распределение работы: ИИ готовит текст и оформление, а человек проверяет готовое решение перед отправкой.

Я называю этот порядок «ИИ-метод Никульшиной»: руководитель задаёт результат, ИИ готовит решение, команда проверяет. Задача руководителя — организовать процесс, в котором ему не приходится лично оформлять каждое письмо.

Начните с одного предложения и двух каналов, которые уже использует ваша школа. Учебный пример задания:

Перед отправкой откройте тестовое письмо на телефоне и проверьте переход. Сопоставьте версии: совпадают ли условия, выбран ли нужный получатель, понятен ли следующий шаг.

В моей школе — десятки тысяч клиентов (студентов). С помощью ИИ мы подготовили таблицы по истории обучения, группам для следующего контакта и исключениям, а также черновики обращений. Задача — найти основание для подходящего предложения.

На языке бизнес-школ это Customer Reactivation Strategy — стратегия возвращения клиентов к повторной покупке.

Когда вы внедряете такой подход в своей онлайн-школе:

Передача ИИ подготовки базы, проверки информации и разработки обращений — AI-enabled Sales Operations: организация операционной работы продаж с помощью ИИ.

В школе я выстраиваю повторные продажи по истории обучения и общения. Школа кондитерского искусства может предложить выпускникам базового курса следующую программу. Школа финансов — подготовить разные обращения по подтверждённым учебным запросам.

Начните с обезличенной таблицы: программа и дата обучения, источник факта, последний контакт, вопрос для уточнения, следующий шаг. Основания для предложения и исключения проверьте до подготовки обращений.

Учебный пример задания:

Уже готовы таблицы и черновики обращений. ИИ готовит следующий контакт; команда проверяет основание, общается с клиентом и ведёт сделку до оплаты. Подготовку предложений и результат повторных продаж учитывают отдельно.

Начните с одного урока, письма или группы выпускников: определите результат, передайте ИИ материалы, поручите команде проверку. Моя школа применяет этот порядок в действующем продукте.