ИИ в образовательных стартапах: от автоматизации к персонализации
Контекст: растущий рынок и роль технологий
Образовательные технологии в России демонстрируют устойчивый рост. 68 edtech-проектов вошли в топ-500 быстрорастущих российских tech-компаний по версии Smart 500, с совокупной выручкой почти 107 млрд рублей в 2024 году[1]. Однако если посмотреть на глобальный контекст, число компаний, использующих ИИ-решения, растёт ещё быстрее: в 2025 году 73% организаций уже внедрили ИИ, а 35% применили его хотя бы в одном бизнес-процессе[2].
Маркет edtech испытывает ту же трансформацию. Количество AI-школ на крупнейшей отечественной платформе GetCourse увеличилось в четыре раза — с девяти в конце 2023 года до 36 к середине 2025-го[3]. Причём большая волна запусков произошла именно в 2025 году: 17 новых проектов появилось за первые полгода — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые[3]. Это не коридор хайпа, а системное смещение рынка.
Но главный вопрос для предпринимателя — не в количестве трендов, а в размере эффекта. Какой именно ИИ приносит деньги? Где находятся точки локализации прибыли? И почему одним компаниям удаётся масштабировать выручку, а другим — нет?
Три направления применения ИИ: от низкорисковых до инновационных
Анализ российского edtech-рынка показывает чёткое разделение применения ИИ по типам бизнес-эффекта[1]. Это важно, потому что стратегия внедрения в каждом случае отличается радикально.
Автоматизация: 45% всех кейсов, максимальный ROI
Автоматизация остаётся лидером по количеству реализованных проектов — 15 из 33 анализируемых кейсов опираются именно на этот принцип[1]. Компании внедряют ассистентов для продаж, чат-боты для клиентской поддержки, системы автоматической проверки заданий.
Почему автоматизация привлекает? Потому что эффект здесь сразу поддаётся коммерческой арифметике. Skyeng разработал чат-бот, который оценивает словарный запас ученика, темп речи и фонетику — функция, которую ранее выполнял методист. В результате компания освободила до двух часов работы методиста на одного ученика[1]. Это не косметический эффект: это означает возможность либо сократить фонд оплаты труда, либо привлечь больше студентов с той же командой.
Другой пример — Skillbox. Компания внедрила автоматическую проверку знаний и модули по аналитике, которые сокращают нагрузку на преподавателей в 1,5–2 раза[1]. При этом у компании нашлось достаточно ресурсов, чтобы предоставить восемь кейсов по ИИ для аналитики рынка — она явно делает это системно.
Третий кейс — Яндекс Практикум. Здесь ИИ создаёт подсказки для студентов, краткие пересказы материала и встроен в проверку кода[1]. Компания внедрила технологию в процесс, где традиционно требовался живой специалист, и получила масштабируемость.
Персонализация: меньше кейсов, но выше студентческие результаты
Если автоматизация экономит на издержках, то персонализация растит выручку через рост удержания и повышение цены. Исследования показывают: персонализированные платформы и виртуальные репетиторы повышают успешность студентов в среднем на 30% и позволяют им получать на 54% более высокие тестовые баллы[2].
Практически это выглядит так. iSmart — интерактивный тренажер для начальной и средней школы — использует алгоритмы для подбора заданий в зависимости от уровня подготовки ребёнка[1]. Система фиксирует прогресс и формирует индивидуальную траекторию обучения. Результат: снижается потребность в репетиторах, и родители получают прозрачные отчёты о динамике. Это работает и на удержание (родители видят результаты), и на word-of-mouth (довольные клиенты рекомендуют).
МКласс от MAXIMUM Education использует ИИ-диагностику компетенций, и после внедрения активность учеников на платформе возросла на 23%[1]. Дом знаний персонализирует обучение через систему прогноза оценок, граф знаний и автоматические опросы — выручка выросла на 25%[1].
Здесь метрика особенно важна для инвесторов: персонализация не просто улучшает пользовательский опыт, но напрямую влияет на финансовые показатели.
Диагностика и речевые сервисы: нишевое, но высокомаржинальное
Логопотам — компания, специализирующаяся на занятиях с логопедами — запустила виртуальную диагностику речи на основе ИИ[1]. Модель определяет дефекты звукопроизношения с точностью 85,5% и на основе данных формирует персональный план коррекции. Ключевая метрика: воронка продаж через ИИ-диагностику показывает такие же результаты, как при участии живых специалистов[1]. Это означает, что компания может предложить более доступный первичный скрининг (дешевле), привлечь больше клиентов на верхнюю часть воронки и конвертировать их в платные услуги специалистов.
Это нишевый подход, но он демонстрирует ключевую закономерность: ИИ работает там, где он заменяет узкую специальность, требующую высокой квалификации.
Причины, почему ИИ даёт эффект именно в этих точках
Экперты выделяют три ключевых драйвера успеха ИИ в edtech[1]:
-
Массовость процесса. ИИ даёт максимальный эффект в процессах, которые повторяются тысячи раз — проверка заданий, продажи, первичная диагностика. На каждом экземпляре эффект небольшой, но в сумме получается значительная экономия.
-
Измеримость результата. Компании выбирают ИИ-решения, где можно сразу посчитать эффект: рост выручки, сокращение на одного сотрудника, снижение времени обработки запроса. Именно поэтому лидируют кейсы автоматизации — их легче оправдать перед инвесторами и советом директоров.
-
Традиционная затратность процесса. ИИ внедряется в области, которые долгое время зависели от специалистов и были дорогими: проверка домашнего задания, тестирование, диагностика знаний, создание контента[1]. Чем выше традиционная стоимость процесса, тем больше экономия от автоматизации.
Измеримые результаты: числа, которые говорят сами за себя
Основной вызов при внедрении ИИ в любой бизнес — это перевести гипотезы в цифры. В edtech это получается делать достаточно системно:
-
Вовлечённость: На четверть повысилась вовлечённость учеников после диагностики компетенций Leoni с помощью ML-модели[1]. На 23% возросла активность учеников на платформе МКласс[1].
-
Выручка: На 25% выросла выручка Дома знаний благодаря персонализации обучения[1]. На 1,5–2 раза сократилась нагрузка на преподавателей в Skillbox, что позволило компании масштабировать предложение[1].
-
Скорость обратной связи: AI-системы оценки дают обратную связь в 10 раз быстрее, чем люди[2]. В результате 75% студентов отмечают рост мотивации, а посещаемость растёт на 12%[2].
-
Прогностика: Системы раннего предупреждения анализируют успеваемость и посещаемость и снижают вероятность отчисления на 15%[2].
Что интересно: максимальный эффект достигается, когда компания комбинирует несколько инструментов. Например, Skyeng не только создал чат-бот для оценки, но и автоматическую генерацию урока с учётом интересов ученика[1]. Результат: снижается количество возвратов в начале обучения (т.е. снижается churn) и растёт вовлечённость.
Два волны роста: 2023, 2024 и взрыв 2025
Динамика рынка показывает, что ИИ-образование прошло несколько фаз:
Первая волна (конец 2023 — середина 2024): Осведомлённые основатели начали экспериментировать с ИИ. На GetCourse появилось 6 AI-школ в 2023 году и 10 в 2024-м[3].
Вторая волна (первая половина 2025): После демонстрации результатов и кейсов рынок начал перестраиваться системно. За первые полгода 2025 появилось 17 новых AI-школ[3] — больше, чем за два предыдущих года вместе взятые.
Эта динамика показывает, что рынок вышел за пределы хайпа и вошёл в фазу реальной коммерциализации. Компании видят цифры, слышат от коллег про результаты, и начинают сами внедрять.
Что изменится к 2026–2027: три главных тренда
1. Смещение фокуса с автоматизации на персонализацию
В 2025 году автоматизация остаётся лидером по количеству кейсов, но это не означает, что эта модель масштабируется вечно. На какой-то момент каждая компания достигает потолка автоматизации — все стандартные процессы уже роботизированы. Далее единственный способ расти — это либо снижать цену (что приводит к ценовой войне), либо улучшать качество продукта через персонализацию[1].
Это значит, что через 2–3 года лидерами на рынке будут компании, которые смогут каждому ученику предложить уникальную траекторию обучения, а не просто ускорить проверку домашних заданий.
2. Интеграция с отечественными платформами
В 2025 году появился новый тренд: акцент сместился на объяснимый ИИ (Explainable AI, XAI) и интеграцию с отечественными платформами[4]. Это практически означает, что компании начнут строить ИИ-решения не на основе OpenAI или Google, а на российских моделях и инструментах. Это снизит затраты на API, повысит независимость и позволит более гибко адаптировать решение к местной специфике.
3. Переход от "воронка продаж" к "retention через опыт"
Первые кейсы показывали, что ИИ помогает привлечь клиента (через диагностику) или удержать его (через персонализацию). Но компании, которые действительно лидируют, интегрируют оба подхода. Логопотам использует ИИ-диагностику как входные ворота, а затем переводит клиентов на живых специалистов. МКласс повышает вовлечённость через аналитику. Skyeng создаёт уроки под интересы ученика.
Это означает, что ИИ перестаёт быть инструментом оптимизации издержек и становится стратегическим продуктом, который влияет на всю цепочку создания стоимости.
Рекомендации для предпринимателей на 2025–2027
1. Начните с автоматизации, но не останавливайтесь на ней
Если у вас есть процесс, который выполняется сотни раз в день (проверка заданий, обработка запросов, генерация отчётов) — автоматизируйте его ИИ немедленно. Это даст вам быструю прибыль и финансовый запас для дальнейшего развития. Но уже на этапе внедрения планируйте переход к персонализации. Когда автоматизация созреет, вам нужна будет следующая точка роста.
2. Измеряйте всё, что можно измерить
Компании, которые добиваются результатов, не просто внедряют ИИ — они отслеживают каждый метр прогресса. Выручка, вовлечённость, время на обработку, количество возвратов, NPS, churn-rate. Если вы не можете точно ответить, на сколько процентов вырос показатель после внедрения ИИ, значит, вы либо внедрили неправильное решение, либо неправильно его измеряете.
3. Выбирайте ниши, где ИИ заменяет дорогого специалиста
Логопотам, Skyeng, Skillbox — все они работают в областях, где специалисты дорогие и их не хватает. Если вы пытаетесь автоматизировать простой процесс, который и так стоит дёшево, вы не получите достаточного ROI на разработку ИИ-решения. Ищите те точки, где рынок традиционно переплачивает за качество.
4. Не зависьте от западных API и моделей
Будущее за независимостью. Компании, которые полагаются на OpenAI API, завтра могут проснуться с новой ценой или ограничениями. Начните изучать российские альтернативы: отечественные модели, платформы, инструменты. Это не вопрос идеологии — это вопрос выживаемости бизнеса.
5. Экспериментируйте параллельно по двум направлениям
Делите ресурсы: 70% на автоматизацию и оптимизацию текущих процессов (краткосрочная прибыль), 30% на персонализацию и новые бизнес-модели (долгосрочный рост). Это не означает, что нужно создавать два отдельных продукта. Это означает, что в архитектуре вашего решения должно быть место для обоих подходов.
Заключение: ИИ — это не дополнение к образованию, это переопределение модели
Рынок edtech в 2025 году находится в точке перелома. ИИ больше не опция, которую можно игнорировать, — это стандартный инструмент, который определяет конкурентоспособность. Но здесь есть важный нюанс: не всякий ИИ работает, и не везде.
Компании, которые выигрывают, это те, которые понимают, где именно ИИ даёт максимальный эффект (автоматизация массовых процессов, диагностика, персонализация), и осторожно экспериментируют с остальным. Они следят за цифрами, адаптируют решение к данным, а не к тренду. Они думают о том, как ИИ влияет на всю цепочку создания стоимости, а не просто на одну операцию.
И самое главное: они понимают, что учителя остаются ключевым элементом процесса[2]. ИИ — это не замена человеку, это его усиление. Компании, которые это осознали, будут лидировать в edtech на следующие 3–5 лет.
