97% компаний создают учебный контент сами: следующий дефицит EdTech — подготовка преподавателей

Курс по новому продукту выложили в четверг. В пятницу продукт поменялся: обновился регламент, руководитель продаж добавил сценарий для партнёров. К понедельнику менеджеры пересказывают друг другу правильную версию в рабочем чате — в LMS всё ещё лежит четверговая.

В исследовании Digital Learning 2026 среди 115 представителей российских компаний 63% разрабатывают контент полностью собственными силами, ещё 32% совмещают его с покупкой внешних материалов. По подсчёту авторов исследования, собственный учебный контент так или иначе создают 97% участников.

Привет, я Антон Фокин, CEO Qtim. Мы разрабатываем EdTech-платформы и видим, как при таком подходе меняется задача LMS. Платформа должна поддерживать производство контента, подготовку внутренних преподавателей, правила работы с AI и связь обучения с результатами сотрудников. Каталога курсов для этого уже мало.

В российском EdTech частные пользователи всё ещё формируют основной спрос. По открытой сводке исследования BusinesStat, в 2025 году рынок вырос на 12% и достиг 166 млрд рублей. Образовательные платформы занимают 83% оборота, B2C — 75%. При этом доля B2C сокращается на фоне роста корпоративного и государственного сегментов.

Корпоративный заказчик меняет ТЗ платформы. Частному ученику важны программа, преподаватель, удобный кабинет и понятная оплата. Компании дополнительно приносят структуру подразделений, должности, обязательные допуски, внутренние регламенты, данные из HR-систем и отчётность для руководителей.

Один курс по продажам в такой среде может отличаться для новых менеджеров, руководителей групп и сотрудников партнёрской сети. После обновления продукта нужно заменить пример, пересобрать тест, уведомить преподавателей и проверить, кто уже прошёл старую версию. В этот момент LMS начинает работать как часть операционного контура компании.

Корпоративным заказчикам нужен контент, в котором узнаётся их работа. Универсальный курс объяснит основы информационной безопасности. Внутренняя программа покажет, как сотрудник запрашивает доступ именно в этой компании, кому сообщает об инциденте и какие данные запрещено отправлять подрядчику.

Исследование Digital Learning показывает устойчивость этого запроса: 97% участников хотя бы частично создают материалы сами, а 61% вообще не используют курсы внешних онлайн-школ для обучения сотрудников. Внешние провайдеры остаются полезны для отдельных тем, однако основу многие компании собирают вокруг собственных процессов, продуктов и стандартов.

Контент проходит через несколько рук. Эксперт даёт фактуру, методист собирает учебный сценарий, редактор проверяет ясность, владелец процесса подтверждает актуальность, преподаватель проводит занятие. После запуска команда разбирает вопросы и обновляет материал.

Если эта цепочка живёт в презентациях, почте и чатах, у курса быстро появляется несколько правд. Одна лежит в LMS, вторая — у преподавателя, третья называется «final_final_точно». Название смешное ровно до первой проверки или ошибки сотрудника.

Когда компания делает курсы сама, LMS ведёт сразу два контура: обучение сотрудников и производство материалов. Второй часто остаётся за пределами платформы, хотя именно там копятся задержки и устаревшие версии. Похожий момент мы разбирали на стороне онлайн-школ — когда готовая LMS перестаёт тянуть процесс.

Для такого контура нужны роли автора, методиста, преподавателя, согласующего и владельца программы. У каждой роли свои действия: создать черновик, отдать на проверку, утвердить, провести занятие, снять версию с публикации. Полезно хранить историю изменений и связывать результаты учеников с той редакцией курса, которую они проходили.

Дешевле собирать материалы из повторно используемых блоков. Изменилось правило возврата товара — правка в одном утверждённом фрагменте уезжает сразу в программы для продавцов, поддержки и руководителей. Пять независимых копий почти гарантируют шестую версию — ту, которую пересказывают на планёрке.

AI ускоряет подготовку черновиков, тестов и примеров. Он же ускоряет распространение ошибки, если берёт устаревший регламент или додумывает деталь. Поэтому источники, дата актуальности, автор изменения и маршрут согласования становятся частью архитектуры контента.

Следующий дефицит EdTech — подготовка преподавателей.

Международный отчёт Microsoft охватил 3345 участников в шести странах. AI для учебных задач уже использовали 88% педагогов, но 53% не проходили формальной подготовки. При этом 66% педагогов хотят получать подготовку ежемесячно или ежеквартально.

Исследование Instructure в США показывает похожий разрыв. AI хотя бы иногда применяют 68% школьных учителей и 61% преподавателей вузов. Формальной подготовки не было у 45% и 41% соответственно; комплексную получили только 8% и 11%.

Эти опросы не измеряют российских корпоративных преподавателей напрямую, поэтому переносить на них проценты нельзя. Показательно другое: в российском исследовании применение ИИ разложено по четырём направлениям, а вопроса о подготовке тех, кто ведёт обучение, нет ни одного. Инструменты уже считают, людей — ещё нет. Организационная задача при этом та же: сильный внутренний эксперт знает продукт, технологию или регламент, но преподаванию ему ещё предстоит научиться. С AI добавляются проверка фактов, защита внутренних данных, правила для учеников и список решений, которые модель принимать не должна.

Кнопка «сгенерировать курс» появляется быстрее, чем ответ на вопрос «кто отвечает за неточность». Ответ должен лежать в платформе раньше кнопки.

Подготовка преподавателя становится отдельным маршрутом внутри корпоративной LMS. В него входят основы методики, работа с аудиторией, правила оценки, политика использования AI и практика на реальных сценариях компании.

Маршрут работает, когда связан с допуском: сотрудник сначала проходит короткую программу, готовит пробный фрагмент, получает обратную связь методиста и только затем публикует курс или проводит занятие. При изменении политики AI платформа назначает обновление всем авторам и преподавателям, которых оно касается.

В самой системе для этого нужны пять вещей:

Здесь полезен принцип из разработки программных продуктов: релиз заканчивает одну итерацию и запускает следующую. Курс тоже меняется после вопросов учеников, обновлений продукта и новых ошибок в работе. У него должен быть владелец и понятный бэклог, иначе LMS постепенно превращается в архив хорошо оформленных воспоминаний.

В исследовании Digital Learning AI для интеллектуальных тренажёров уже используют 26% компаний. Идея выглядит привлекательно: сотрудник отрабатывает разговор с клиентом или реакцию на инцидент, а система доступна в любое время.

Эффект зависит от сценария. Тренажёру нужны контекст компании, критерии ответа, допустимые варианты, правила остановки и передача сложного случая человеку. Свободный диалог без этих ограничений умеет поддержать беседу, но плохо объясняет руководителю, чему сотрудник научился.

Преподаватель или методист здесь не исчезает. Он проектирует ситуацию, описывает ошибки, проверяет обратную связь модели и разбирает спорные ответы. Платформа хранит версию сценария и показывает типовые затруднения группы. Тогда AI помогает масштабировать практику, сохраняя человеческий контроль над содержанием и оценкой.

Для чувствительных тем границы должны быть жёстче. Модель может предложить черновик обратной связи, но итоговую аттестацию, допуск к оборудованию или кадровое решение утверждает человек. Такие ограничения живут в ролях и логике LMS, а не строкой в памятке.

Собственный контент даёт компании больше контроля. Сам факт публикации при этом ничего не доказывает. По данным Digital Learning, 75% участников оценивают знания сотрудников, а связь обучения с рабочими KPI отслеживают только 38,8%.

Процент завершения курса удобен: он уже лежит в LMS и не требует долгих споров. Руководителю нужны другие ответы. Стал ли новичок быстрее выходить на самостоятельную работу? Снизилось ли число ошибок? Изменились ли продажи, качество консультаций или время обработки обращения?

Для этого учебные данные нужно связывать с HR-системой, CRM, сервис-деском, системой контроля качества или BI. Платформа должна знать подразделение, роль, преподавателя, версию курса и время прохождения. Во внешнем контуре остаётся рабочий результат. Без этой связи аналитика честно сообщает одно: сотрудник посмотрел семь экранов и нажал „завершить".

Первый заход — одна метрика и один процесс. Например, взять программу адаптации продавцов, выбрать время до первой самостоятельной сделки и сравнить группы на одной версии курса. Такой пилот быстрее покажет качество данных и границы интеграции, чем попытка сразу построить образовательный центр управления полётами.

Готовая LMS подходит многим компаниям. Если программы меняются редко, ролей немного, стандартных отчётов хватает, а внешние системы уже связаны готовыми интеграциями, разработка отдельного контура будет преждевременной.

Разговор о собственной платформе или дополнительном продуктовом слое начинается, когда совпадают несколько условий. Контент регулярно обновляют внутренние эксперты. Согласования уходят в почту и чаты. Для разных программ действуют свои правила AI. Преподавателям нужны допуски и повторная подготовка. Руководители хотят связать обучение с рабочими показателями, а готового API для этого не хватает.

Практический критерий простой: готовая LMS подходит, пока настройки удерживают маршрут знания от эксперта до сотрудника. Отдельный контур нужен, когда важные версии, права, согласования и результаты приходится постоянно собирать вокруг платформы.

Мы в Qtim начинаем такой проект с карты контента и ролей: кто создаёт материал, кто отвечает за факты, кто допускает преподавателя, какие данные нужны руководителю и где лежит рабочий результат. После этого видно, что можно оставить в готовой LMS, что закрыть интеграцией и где действительно нужна разработка. Тот самый final_final после этого просто перестаёт существовать: у каждой версии есть автор, дата и статус, а четверговый курс либо обновлён, либо снят с публикации.

Если ваша корпоративная платформа уже хранит много курсов, но плохо управляет их обновлением, преподавателями и связью с бизнес-метриками, приходите обсудить состав следующего релиза: мы собираем образовательные платформы, включая контуры для ДПО и корпоративного обучения с интеграциями в HR — EdTech-разработка Qtim.