За последние два года в русскоязычном корпоративном обучении появилось много курсов, написанных с помощью ИИ. Некоторые из них честно об этом говорят («мы использовали ИИ для черновиков, потом методологы доработали»). Некоторые не говорят, но выдают себя первыми же экранами.
Мы, будучи разработчиками курсов, ИИ активно используем — в статье про 15 промптов для методолога мы даже открыто делимся шаблонами. Разница между «ИИ помог методологу» и «ИИ написал курс» огромная. И вторая версия обычно легко узнаётся.
Ниже — восемь признаков, по которым понять, что курс написан ИИ без содержательной проработки. Это может помочь HR при выборе подрядчика или при аудите готового каталога.
Признак 1. Идеальная симметрия структуры
Каждый модуль состоит из одинакового набора блоков. Введение, «Ключевые понятия», три подраздела с примерами, «Практика», «Итоги». Ровно. Всегда. Во всех темах.
Живой методолог от темы к теме меняет структуру, потому что разным темам нужны разные форматы. Тема «Работа с возражениями» логично строится вокруг диалогов, тема «Тайм-менеджмент» — вокруг упражнений с приоритетами, тема «Основы юридической грамотности» — вокруг разбора кейсов. Одинаковая структура на все темы — сигнал шаблонной генерации.
Признак 2. Абстрактные примеры без индустрии
«Представьте, что вы менеджер по продажам в компании». Не «представьте, что вы работаете в оптовой торговле стройматериалами и клиент возражает по срокам поставки». Без конкретной индустрии, без правдоподобных деталей, без узнаваемой ситуации.
ИИ хорошо справляется с обобщёнными примерами, но плохо генерирует индустриально-специфичные детали. Они требуют знания, которого у модели нет. Даже если модели дать промпт с указанием индустрии, детали часто получаются правдоподобными на поверхности, но легко разоблачаются человеком из индустрии.
Признак 3. Списки из ровного количества пунктов
Пять принципов эффективного руководителя. Семь шагов к лучшей коммуникации. Десять правил обратной связи. И всегда одинаково — не четыре и не восемь, а именно пять или семь.
Живой методолог приходит к списку через анализ темы, и там бывает три пункта, потому что тема на них хорошо ложится. Или девять — потому что тема требует. Ровные пятёрки и семёрки на всё — сигнал.
Признак 4. Обобщающие фразы вместо конкретики
«Важно понимать, что коммуникация с командой — это ключевой аспект современного управления». «В сегодняшнем быстроменяющемся мире всё большее значение приобретает адаптивность». «Успешный лидер должен обладать целым рядом компетенций».
Такие фразы — заполнители. Ими можно начать любой курс на любую тему. Живой методолог начинает курс со специфики. С проблемы. С ситуации. С вопроса. ИИ по умолчанию начинает с обобщения.
Признак 5. Тесты, где правильный ответ угадывается по формулировке
- Что важнее всего для эффективной коммуникации в команде?
- А. Слушание собеседника и учёт его точки зрения
- Б. Быстрое высказывание своих идей
- В. Молчание
- Г. Демонстрация власти
Правильный ответ — А. Мы его выбрали, даже не прочитав курса. Потому что вариант А — самый длинный, самый развёрнутый, самый «правильный по формулировке».
Хорошо составленный тестовый вопрос имеет варианты примерно равной длины и примерно равной привлекательности. ИИ по умолчанию делает правильный ответ длиннее и «правильнее» неправильных. Это можно поправить, если проверять специально. Обычно не проверяют.
Признак 6. Кейсы без развязки
Модуль заканчивается кейсом: «Мария, руководитель отдела маркетинга, столкнулась с ситуацией, когда её команда не согласна с приоритетами…». А дальше — размытая концовка «…ей нужно применить принципы, о которых мы говорили в этом модуле, и найти правильное решение».
Развязки нет. Что Мария реально сделала? Какое решение оказалось правильным? Почему? В курсе живого методолога кейс либо имеет чёткий разбор, либо сформулирован как задача с несколькими вариантами и обсуждением каждого. ИИ по умолчанию оставляет кейсы «на подумать сотруднику», потому что генерация развязки требует контекста, которого у модели нет.
Признак 7. Ссылки на несуществующие источники
Большая проблема. ИИ регулярно генерирует ссылки на статьи, которых не существует. «По данным исследования MIT Sloan Management Review за 2023 год, 87% руководителей…». Если проверить, статьи нет. Или есть, но не о том, или не за 2023 год, или не в MIT Sloan.
Правило проверки: возьмите три случайных числа или ссылки на источники в курсе. Проверьте их. Если хоть одна не подтверждается, содержательной методической проработки не было.
Признак 8. Отсутствие голоса и точки зрения
Курс написан из позиции «всеведущего рассказчика». Никаких «мы обычно советуем», «в нашей практике мы видим», «есть вопрос, на который у нас нет однозначного ответа». Только уверенное, безличное изложение.
Живой методолог — это человек с опытом и мнением. У него есть любимые примеры, спорные моменты, случаи, которые заставили его пересмотреть подход. Всё это создаёт голос курса. ИИ по умолчанию пишет без голоса, потому что у модели нет опыта.
Почему это имеет значение
Курс, написанный ИИ без методической проработки, не работает по трём причинам.
Он не связан с реальностью аудитории. Обобщённые примеры не резонируют. Люди читают такой курс с ощущением «это не про меня», и содержание не осаждается.
Он не имеет доверия. Первые же несуществующие источники или очевидно угадываемые тесты убивают доверие ко всему курсу. Дальше сотрудник читает уже с фоновым скептицизмом.
Он не даёт того, за что курсы делают. Смысл курса — не передать информацию (для этого есть Википедия). Смысл — создать понимание, привычку, поведение. ИИ без методолога создать это не может, потому что не понимает, как из информации складывается опыт.
Как использовать ИИ правильно
Это не аргумент против использования ИИ в разработке. ИИ — отличный инструмент методолога, если методолог остаётся ответственным за содержание. Идёт разделение работы: ИИ делает черновики, методолог их правит, редактирует, проверяет факты, добавляет голос. Курс, написанный по такой схеме, часто получается быстрее и лучше, чем полностью «руками», потому что методолог не тратит время на рутинную обработку текста.
Курс, где ИИ пишет, а никто не правит, никуда не годится. Проверка на 8 признаков выше поможет отличить одно от другого.
Что делаем мы
При разработке курсов в ELC мы используем ИИ для черновиков, генерации кейсов, проверки формулировок, работы с тестами. Но каждый курс проходит через живого методолога, который принимает содержательные решения, проверяет факты, добавляет опыт. Это влияет и на сроки (нельзя ускорить процесс без потери качества выше определённого предела), и на стоимость.
Если хотите обсудить, где мы используем ИИ, а где не используем —
напишите нам. Мы не считаем это тайной.
Что читать дальше