EDTECH EXPO

Кураторы съедают маржу? Пора смотреть на автоматизацию сопровождения. В онлайн-школах кураторы часто вручную отвечают на одни и те же вопросы: где урок, когда дедлайн, как сдать задание, что делать, если не получается пройти модуль. Часть этой работы важна. Но часть - просто дорогая рутина. Взяли публичный кейс 2026 года про course-aware AI tutor. AI-наставник был встроен в онлайн-среду курса: отвечал на вопросы по материалам, помогал с подсказками и отладкой, но не выдавал готовые решения. Это хороший пример автоматизации сопровождения без замены образовательной логики курса. Что можно автоматизировать уже сейчас: • ответы на повторяющиеся вопросы; • напоминания о дедлайнах и эфирах; • навигацию по урокам и модулям; • первичную проверку простых заданий; • сбор обратной связи; • подсказки ученикам, которые застряли на одном этапе. При этом куратор не исчезает из процесса. Он просто перестает быть справочной службой и занимается тем, где действительно нужен человек: мотивацией, сложными ситуациями, удержанием и качеством результата. Такие решения представлены экспонентами на EDTECH EXPO. Для участников выставки всегда предоставляются привилегированные условия сотрудничества . На выставке можно сравнить сервисы, посмотреть, как они работают, задать вопросы командам и понять, что подойдет под вашу модель курса. Если сопровождение уже стало заметной статьей расходов, возможно, один разговор с нужным подрядчиком сэкономит больше, чем месяц внутренних обсуждений. Билеты на EDTECH EXPO

По исследованию «Яков и Партнёры» и «Яндекс» (2026г.), 46 % российских компаний уже внедрили или тестируют ИИ-агентов, но лишь 26 % делают это со стратегией. Значит, большинство до сих пор играет с технологией, не получая реальной выгоды. Что реально работает: кейсы Т-Банк Внедрил агента, который работает с интерфейсами как человек: считывает данные, заполняет формы, нажимает кнопки. Результат: 60 % обращений теперь обрабатывает ИИ. Агент вошёл в топ-3 лучших «операторов». Avito Автоматизировали 80 % процессов контроля в 807 точках. Ускорили генерацию описаний, средний чек вырос на 14 %. Производственная компания Автономный агент на платформе n8n сортирует запросы и готовит предложения за 30–60 с. Экономия на зарплате: 1 млн ₽ в год. Альфа-Банк ИИ-персонализация предложений повысила конверсию на 16 %. Почему важно использовать ИИ шире Искусственный интеллект должен видеть каждую цифру, не только лайки. Он помогает управлять продажами, обучать персонал, прогнозировать спрос и автоматизировать рутину. Компании, которые растут, оцифровывают весь бизнес: продажи, продукт, кураторов, финансы и операционку. Аналитика, автоматизация, персонализация, обучение и прогнозирование — пять направлений, где ИИ приносит measurable results. Готовые решения, которые можно внедрять завтра Сортировка заявок и генерация КП. n8n + YandexGPT/GigaChat — агент делит входящие запросы, готовит ответы и уведомляет менеджера. Проверено производственной компанией с экономией в 1 млн ₽ в год. Агенты-операторы для поддержки. RPA-агент с функцией Computer Use работает как оператор — считывает экран, заполняет формы, кликает мышью. Т-Банк обрабатывает 60 % обращений через ИИ. Генерация контента и описаний. Модель генерирует товарные описания, карточки курсов, посты и продуктовые страницы. Avito через это увеличил средний чек на 14 %. Персональный маркетинг. Система рекомендаций предлагает каждому клиенту то, что он купит. Это подняло конверсию Альфа-Банка на 16 %. Анализ звонков. ИИ расшифровывает и анализирует диалоги, выявляет ошибки менеджеров, предлагает сценарии для дожима и обучения. Прогнозирование спроса. Модели предсказывают, сколько товаров и ресурсов нужно, учитывая сезонность, акции и трафик, — это снижает риски и оптимизирует закупки. Готовые связки YandexGPT/GigaChat + n8n + CRM. ИИ классифицирует заявки, генерирует КП и отправляет их в CRM, автоматизируя работу отдела продаж. n8n + 1С/Bitrix24 + модель ChatGPT-совместимого типа. Позволяет автоматически создавать документы, акты, накладные и даже договоры. Call-tracking + GPT-аналитика + LMS. Звонки клиентов расшифровываются и на их основе формируются персональные уроки для обучения команды. RPA-агенты + внутренние базы. Используются для обработки входящих обращений, обеспечения доступа к данным и автоматического заполнения карточек. Пошаговый план для внедрения ИИ Выберите процесс, который болит. Что съедает ваше время: классификация заявок, подготовка КП, контроль качества? Соберите данные. Без чистых CRM-данных, воронок и записей звонков модель будет «гадать». Подберите инструмент. Для старта хватит n8n или отечественных платформ: YandexGPT, GigaChat, которые интегрируются с CRM, почтой и мессенджерами. Запустите пилот. Выделите до 100 000 ₽ на тестирование, измеряйте экономию времени и дополнительную прибыль. Анализируйте результат. Работает — масштабируйте, не работает — ищите, где ошиблись и корректируйте. Использовать ИИ только для постов — всё равно что ездить на спорткаре в магазин за хлебом. А как у вас? Какие процессы уже оцифровали, а какие планируете автоматизировать? Напишите в комментариях. *n8n GmbH — немецкая компания, разработчик платформы для автоматизации рабочих процессов и интеграции приложений

Недавно были на профильном HR-мероприятии и привезли несколько интересных кейсов от крупных компаний о том, как они решают одну из самых болезненных задач последних лет — удержание сотрудников. Особенно запомнились кейсы, где мотивация строится не только вокруг денег, а вокруг доверия, признания и возможности влиять на результат. Еще недавно на рынке действовало довольно простое правило: если сильному специалисту предлагают оффер, нужно повышать зарплату. Сегодня эта модель работает все хуже. Фонд оплаты труда продолжает расти, конкуренция за сильных сотрудников остается высокой, но сами сотрудники все чаще принимают решения не только исходя из размера зарплаты. На одной из HR-сессий много говорили о том, что после определенного уровня дохода начинают работать совсем другие факторы: — возможность влиять на результат; — доверие со стороны руководителя; — понятные перспективы развития; — признание достижений; — сильная команда и здоровая атмосфера. Один из самых интересных кейсов представила компания Hoff. В компании выстроена система, где сотрудникам дают возможность самостоятельно принимать решения, запускать инициативы и тестировать гипотезы. В некоторых случаях человеку выделяют целый месяц на реализацию собственной идеи. Если гипотеза не сработала - это не повод для наказания. Главное — выводы, которые команда получила в процессе. Такой подход формирует ответственность и вовлеченность гораздо сильнее, чем постоянный контроль. Еще один кейс прозвучал от HR-директора компании «ВсеИнструменты.ру». Она рассказала, что одним из самых эффективных инструментов удержания сотрудников стало развитие внутренней культуры признания. В компании появляются собственные награды для лучших сотрудников: специальные статусы, «золотые бейджи», участие в стратегических проектах, встречи с руководством или ужин с командой за счет компании в хорошем ресторане. Стоимость таких поощрений несопоставима с постоянным ростом зарплат, а эффект часто оказывается выше. Сотрудники хотят понимать, что их вклад замечают и ценят. Во многих случаях это влияет на лояльность сильнее, чем очередная индексация зарплаты. Отдельный акцент сделали на карьерных треках. Когда человек понимает, куда он может вырасти через полгода или год, какие компетенции ему нужно развивать и какие возможности открываются внутри компании, мотивация становится гораздо устойчивее. Особенно интересно посмотреть на эти кейсы через призму онлайн-образования. Рынок онлайн-образования долгое время жил в условиях перегрева: высокие зарплаты, борьба за специалистов и постоянный рост расходов на команду. Но сегодня бизнес все чаще считает экономику и задает другой вопрос: Что удерживает сильных сотрудников кроме денег? Нематериальная мотивация становится особенно актуальной для онлайн-школ еще и потому, что помогает существенно экономить фонд оплаты труда. В условиях удаленной работы создавать такие инструменты зачастую проще и дешевле, чем постоянно повышать зарплаты. У онлайн-школ есть большое преимущество: многие инструменты нематериальной мотивации можно внедрять быстро и практически без дополнительных затрат. Например: — публично отмечать лучшие результаты команды; — создавать внутренние рейтинги и статусы; — давать сотрудникам возможность запускать собственные проекты; — оплачивать обучение и участие в профильных мероприятиях; — вовлекать команду в стратегические обсуждения; — проводить регулярные офлайн-встречи для объединения команды. Есть и более простые, но не менее эффективные инструменты. В некоторых онлайн-школах сотрудникам заказывают доставку еды за хорошие результаты, дарят небольшие подарки, поздравляют с личными достижениями или публично отмечают вклад в развитие команды. Такие меры кажутся незначительными. Но именно из подобных деталей складывается ощущение заботы, внимания и принадлежности к команде. Парадокс в том, что такой подход часто обходится бизнесу значительно дешевле постоянного роста фонда оплаты труда, а работает заметно дольше. Делитесь в комментариях: как у вас устроена система удержания сотрудников?