Искусственный интеллект уже меняет привычные процессы во всех сферах — от медицины до производства. Образование здесь не исключение.

Студенты и преподаватели активно используют AI. Правда вместо оптимизации это приводит к хаосу: нет единых правил использования, внутри кафедр и комиссий позиции на этот счёт расходятся, преподаватель вынужден тратить время на контроль, а не на формирование навыков у студентов.

Параллельно растёт другая нагрузка: большие потоки, несколько дисциплин, разные цифровые системы в каждом вузе. В этой среде не хватает одного — надёжного ассистента, который возьмёт на себя рутину и даст прозрачную картину по работе студентов.

Мы в Кэмпе планируем решить эту задачу: превратить AI в рабочий инструмент преподавателя — для автоматизации проверки, снижения рутины и фокуса на обучении и развитии студентов.

Наш хед и продакт-менеджеры поговорили с преподавателями из разных вузов и разобрали их повседневные процессы. Выделили 3 основные проблемы, о которых расскажем в порядке важности по убыванию.

Осенью мы запустили генератор презентаций как продолжение текстовых работ и решения задач. Наша логика была такой: если Кэмп умеет собирать структуру и писать текст, то собрать слайды — технический вопрос.

Генерация работала. Пользователи — не возвращались.

Стало понятно, что «собрать слайды по теме» — это не то же самое, что сделать рабочий инструмент для презентаций. Чтобы разобраться, где именно мы ошиблись, пришлось разложить процесс по слоям: от продуктовой гипотезы до архитектуры.

Эта статья — первая в цикле о релизе нового генератора презентаций. Наши продакт-менеджеры поделились, почему старая версия не взлетела, и что пришлось пересобрать.

Во второй поговорим о технической архитектуре генератора, а третью отдельно посвятим ИИ-редактору.

Привет, Хабр! Меня зовут Костя Петров, я руковожу командой Кэмпа — AI-напарника для студентов.

Несколько лет назад я пришёл в Кампус (так раньше назывался Кэмп) с задачей запустить один сервис. Тогда к искусственному интеллекту относились скорее как к опции «на будущее». Обсуждали аккуратно, без спешки: сначала сделаем базовый продукт, а AI добавим как-нибудь потом.

Но «потом» наступило быстрее, чем мы ожидали.

За короткое время AI из дополнительной функции превратился в фактор, который полностью меняет логику продукта, пользовательские ожидания и сам рынок. Стало очевидно: двигаться в прежней модели — значит постепенно терять релевантность.

С тех пор мы несколько раз пересобирали продукт и его стратегию. Где-то сработали вовремя, где-то опоздали, где-то спорили внутри команды и проходили через сопротивление — в том числе своё собственное.

В этой статье я хочу рассказать, как изначально задумывался Кэмп, какие ошибки мы допустили, какие решения пересмотрели и к чему пришли сегодня.