Любой человек может открыть ChatGPT и за 5 минут получить структуру курса из 10 модулей. Но есть странный парадокс: количество курсов растет, а, судя по моему опыту работы с десятками проектов, количество успешных - нет. ИИ сделал создание продуктов быстрее, но это не значит, что они стали автоматически лучше. Отсюда главный вопрос: как на самом деле изменилось создание продуктов, и где AI реально экономит время, а где создает иллюзию проделанной работы?
Вместе с тем, создавать продукты без ИИ - примерно как писать книгу на печатной машинке. Технически это возможно, но занимает в несколько раз больше времени. Сегодня языковые модели могут проектировать структуру курсов, писать конспекты уроков, создавать суфлеры, генерировать задания, помогать анализировать аудиторию и многое другое.
Что изменилось с появлением ИИ, или Как AI стал новым участником команды при создании продуктов
Еще пару лет назад любой этап создания продукта от анализа рынка и аудитории до обработки анкет обратной связи происходил вручную, а значит занимал существенный объем времени. На комплексный анализ интервью со студентами и выпускниками или написание дословных суфлеров для уроков уходили недели. Продукты создавались не быстро, если не сказать медленно, но альтернатив не было.
Я помню свое ощущение, когда впервые аудио файлы после кастдевов транскрибировала нейронка за 30 секунд и сделала это годно, а потом еще за час все интервью были обработаны, а выводы готовы. То, что раньше занимало по меньшей мере 5-6 часов, заняло от силы два. Тогда я поняла, что в арсенале методологов появился инструмент, который может оптимизировать, а иногда и полностью автоматизировать буквально все процессы в создании продукта.
Но гораздо более значимое изменение я осознала позже: ИИ стал интеллектуальным собеседником с доступом к огромному массиву знаний, тогда-то в продуктовых командах и появился новый участник. С ним стало возможным не только выполнять рядовые задачи, но и обсуждать продукт, проверять идеи, искать логические ошибки, улучшать структуру и многое другое. То, что раньше требовало команды или опытного наставника, теперь можно делать в диалоге с ИИ.
Как ИИ меняет не только скорость, но и процессы
За прошедшие несколько лет я нашла десятки точек применения AI (например, Claude, Grok, Gamma, Whisper или ChatGPT) при работе над созданием любого продукта: от образовательного курса до клубов по подписке. Здесь обозначу ключевые области и задачи.
- Анализ рынка и аудитории. С AI существенно быстрее транскрибировать интервью, формулировать гипотезы, систематизировать инсайты и анализировать сегменты аудитории с их запросами и “болями”.
- Архитектура продукта. С ИИ вы можете разбить курс на модули и уроки, сформулировать логику продукта, создать альтернативные структуры и найти логические нестыковки в существующей программе.
- Формулирование результатов уроков. ИИ помогает уточнять формулировки, убирать абстракции и делать результаты измеримыми.
- Создание контента уроков. ИИ может составлять конспекты, генерировать примеры, метафоры и инфографику, создавать дословные суфлеры уроков и подбирать практические задания к ним.
- Прототипирование материалов, например, презентаций или кейсов.
- Анализ и улучшение продуктов. С ИИ можно быстрее анализировать формы обратной связи и собранные отзывы, а также формировать гипотезы по улучшениям.
Любая новая технология сначала меняет скорость работы, а уже потом - саму структуру работы. Когда появились электронные таблицы, они сначала просто ускорили расчеты, но через несколько лет они полностью изменили финансовое планирование. С ИИ происходит похожая история: многие процессы создания продуктов меняются, потому что скорость перестает быть ограничением.
По моему опыту ИИ сокращает сроки создания продукта минимум в 2–3 раза при грамотном подходе. А значит экономит не только десятки часов работы команды, но и деньги собственникам.
Тем не менее, наряду со всеми преимуществами, искусственный интеллект несет и риски.
Главная ловушка ИИ
Все было бы безоблачно, если бы не одно “но”. Из-за высокой скорости работы и возможности обработать любой запрос ИИ крайне быстро, но часто необоснованно, создает ощущение готового результата, а для того, кто его использует, - ложное чувство продуктивности. И, судя по всему, в ближайшее время скорость создания продуктов вырастет еще: ИИ будет писать тексты лучше, генерировать структуры сложнее и анализировать больше данных еще качественнее. Например, уже сегодня по одному запросу можно получить целую программу курса из модулей и уроков, с их названиями, результатами и общим описанием содержания. Но является ли это готовым продуктом?
Если работа с языковой моделью не включает уточнение запросов, проверку логики программы, самостоятельную доработку структуры и контента, то результат чаще всего поверхностный и обобщенный. Кроме того, все языковые модели грешат тем, что очень убедительно фантазируют, например, могут сгенерировать несуществующие исследования или неподтвержденную статистику. Они нацелены на то, чтобы давать ответы на все вопросы пользователя, и обрабатывать любые запросы. Но что, если они не знают ответ? Правильно! Они его придумают.
При написании этой статьи, например, Grok предоставил мне статистику, но в 2 случаях из 3 он ее либо сильно исказил, либо фальсифицировал.
Что ИИ не сможет сделать за вас
Дело в том, что продукт - это не просто программа курса, это целый бизнес. Можно написать идеальную программу курса, но если аудитория не готова платить за этот результат, то вы потратили время впустую. Любой образовательный продукт одновременно должен решать две задачи:
1️⃣ давать результат ученикам;
2️⃣ приносить прибыль создателю.
Создание продукта - это системная работа, включающая большое количество этапов и нюансов. ИИ может помогать в этих задачах, но крайне редко может полностью заменить при их выполнении человека.
Главная ошибка пользователей искусственного интеллекта в том, что они ждут идеального результата с первого раза - продукт, заведомо нужный рынку. Но реальность другая: ИИ работает итерационно и требует системных доработок полученных материалов со стороны человека. Кроме того, ИИ не может учитывать весь контекст бизнеса, репутацию на рынке, видеть долгосрочную стратегию или принимать бизнес-риски.
Новый тип специалиста: человек, который умеет думать вместе с ИИ
Пожалуй, одна из самых распространенных ошибок в работе с искусственным интеллектом звучит так: “Напиши программу курса.” Уверяю вас, ИИ выполнит ваше требование и предложит готовый вариант, но по-настоящему сильная и продуктивная работа выглядит совсем иначе.
Правильный процесс больше похож на диалог: пользователь не просто просит готовые решения, а обсуждает идею продукта, проверяет гипотезы, собирает структуру шаг за шагом, находит логические ошибки, уточняет формулировки и усиливает содержание, используя возможности AI.
ИИ не создает продукт. Он ускоряет мышление человека, который этот продукт создает. Поэтому ключевой вопрос сегодня звучит не так: «Заменит ли ИИ экспертов?» Гораздо важнее другой вопрос: насколько эксперт сможет усилить свою работу с помощью ИИ?
Сегодня самая эффективная модель работы - человек + ИИ. Пользователь отвечает за стратегию, бизнес-модель, создание ценности, принятие решений. А искусственный интеллект помогает ускорять рутину, анализировать информацию, генерировать идеи и проверять гипотезы. Настоящая трансформация выглядит так: AI делает сильных специалистов еще сильнее.
Например, опрос Gartner, проведенный в июле 2025 года среди более чем 700 CIO (руководителей по информационным технологиям) говорит, что к 2030 году:
- 75% IT-работы будет выполняться людьми с использованием ИИ в качестве усилителя;
- 25% - полностью ИИ;
- 0% - людьми без ИИ.
Почему в 2026 году игнорировать ИИ = тратить больше времени
Сегодня происходит странная ситуация: одни уверены, что ИИ заменит экспертов, методологов и маркетологов, а другие продолжают работать так, будто ничего не изменилось. Правда, как и всегда, где-то посередине.
Реальное же разделение рынка произойдет (и уже происходит) по другой линии: между людьми, которые научатся думать вместе с ИИ, и теми, кто продолжит работать без него. Первые будут создавать продукты быстрее, тестировать больше гипотез и эффективнее находить работающие решения. Вторые будут тратить на те же процессы в два или три раза больше времени.
Вопрос, на который нам, пользователям, остается ответить: какой вариант для себя выбираем мы?
Если хотите начать с простой практики, вот несколько видео-инструкций от меня:
P.S. Эта статья - результат моего совместного с ИИ труда. Я использовала 3 языковые модели (ChatGPT, Claude, Grok) для того, чтобы структурировать мои мысли, усилить логику, убрать повторы или обобщения, выдержать общий посыл, подготовить инфографику, добавить примеров и уточнений. Оставлю тут ссылку на чат в ChatGPT, где вы сможете увидеть пример процесса такой работы, и несколько скринов из разных нейронок.
Остаемся на связи тут и в Telegram!