ИИ-модуль платформы онлайн-обучения: строить или покупать

Отдел продаж просит добавить в платформу онлайн-обучения генератор уроков на ИИ, потому что конкурент уже показывает такую функцию клиентам на демонстрациях. Разработчики ставят в спринт интеграцию стороннего сервиса, а через неделю выясняется, что подключить его как встроенную функцию продукта не получается: сервис продаёт подписку конечному учителю, а не лицензию на встраивание в чужой продукт. Решение приходится принимать заново: это уже вопрос, строить модуль своими силами или отложить функцию, а не выбор готового инструмента.

ИИ-модуль генерации уроков объединяет часть платформы онлайн-обучения, которая по теме, классу и учебной программе формирует черновик занятия, набор проверочных вопросов или конспект записи. Методист дорабатывает черновик перед публикацией. Такой модуль либо встраивается в продукт готовым компонентом, либо разрабатывается под конкретную программу и данные компании.

Почему «купить» на российском рынке почти всегда не вариант

Зарубежные сервисы генерации уроков продают подписку конечному пользователю: учитель регистрируется сам, платит картой и работает в интерфейсе сервиса. Это розничная лицензия, а не лицензия на встраивание. Компании, которая хочет вставить такую генерацию внутрь собственной платформы как фичу продукта, нужен другой договор: оптовый доступ по API с правом переупаковки результата под своим брендом. Сервисы этой категории такие соглашения заключают редко, а те немногие, что заключают, всё равно обрабатывают запрос на серверах за периметром России.

Здесь проходит разница между разовой покупкой и встраиванием в продукт. Учитель, который вручную вставляет запрос в чужой сервис для собственного урока, ничего не нарушает. Компания, которая пропускает через тот же сервис данные учебной программы и работы студентов как часть своего продукта, отправляет персональные данные за периметр. По 152-ФЗ так делать нельзя, если среди данных есть фамилии, работы или записи занятий конкретных учащихся.

Для платформы, которая хочет продавать ИИ-генерацию как часть своего продукта, готового к покупке варианта на российском рынке в этой категории практически нет. Вопрос сводится к срокам: строить сейчас или отложить функцию до следующего этапа продукта. Та же развилка встаёт и на уровне всей системы, когда сравнивают готовую LMS против разработки на заказ.

Что на самом деле входит в разработку модуля

Рабочий модуль генерации собирается из нескольких слоёв, и в обзорах готовых сервисов эти слои почти всегда проговаривают вскользь. Устроены они так же, как три слоя ИИ-архитектуры платформы обучения: данные курса, модель поверх них и контроль человека на выходе.

Первый слой превращает учебную программу и утверждённые материалы в базу, по которой модель ищет ответ вместо того, чтобы придумывать его из общих знаний интернета. Без этого слоя генератор выдаёт правдоподобный текст, не привязанный к вашей программе, и методисты перестают им пользоваться уже через несколько недель, когда план урока начинает противоречить учебнику кафедры.

Второй слой проверяет черновик перед показом методисту: отсеивает фактические ошибки там, где это возможно автоматически, и вырезает из запроса имена и данные конкретных учеников до того, как текст ушёл к модели. Это требование, которое проверяют на закупочном аудите в первую очередь, а не опциональная надстройка.

Третий слой задаёт интерфейс, в котором методист видит черновик, источник, из которого он собран, и подтверждает публикацию. Функция, которая публикует материал напрямую студенту без этого шага, получает жалобы на ошибки быстрее, чем экономит время подготовки.

Четвёртый слой собирает правки методистов и постепенно донастраивает модель под тон и структуру именно вашей программы. Без него генератор через год звучит так же обобщённо, как в первый день запуска.

Из чего складывается смета и срок

Как эти этапы ложатся на живой проект, видно по тому, как мы собирали БрейнСерт: там срок определяли объём учебных материалов и число ролей доступа, тогда как работа с самой моделью занимала меньшую часть графика.

Реестр отечественного ПО: почему чужой движок закрывает туда дорогу

Компания, которая поставляет платформу вузам или бюджетным учреждениям, рассчитывает на участие в закупках, а туда пускает только реестр отечественного ПО Минцифры. Экспертиза реестра смотрит на то, из чего продукт собран внутри, а не только на то, что видит пользователь. Если генерация текста работает через закрытый зарубежный движок как единственный компонент без права дорабатывать его самостоятельно, эксперт видит это в архитектурной документации и отклоняет заявку по этому пункту.

Открытая технология вроде общей архитектуры на больших языковых моделях такой проблемы не создаёт: важно, что модель развёрнута на вашей инфраструктуре или у российского провайдера, а не то, что она в принципе существует за рубежом. Свидетельство Роспатента на программу для ЭВМ здесь не помогает: оно подтверждает исключительные права на код, но не даёт ни доступа к закупкам, ни льготы по НДС, и эти два документа в заявке путать нельзя.

Фора Софт в реестре отечественного ПО, реестровая запись № 21522. Путь через эти требования мы проходили сами, по собственной заявке, а не по чужой инструкции.

Когда модуль строить сейчас, а когда подождать

Три сигнала, что стоит строить сейчас: у платформы уже есть устоявшаяся учебная программа, которую можно загрузить в индекс; конкуренты в вашей нише действительно показывают такую функцию клиентам на встречах, а не только в рекламе; продукт вышел на объём, при котором генерация вручную стала постоянной статьёй расходов, а не разовой задачей одного методиста.

Два сигнала, что стоит подождать: программа продукта ещё меняется каждый месяц, и модель придётся переобучать быстрее, чем она успевает накопить полезные правки. Либо в компании пока нет ни одного методиста, который проверял бы черновик перед публикацией, и тогда функция работает без присмотра, что опаснее её отсутствия.

Агентная разработка, которую мы используем на своих проектах, ускоряет сборку такого модуля в 4-10 раз под контролем ведущих инженеров. Решение строить сейчас не обязательно означает потерю квартала на разработку. Готовность самой платформы при этом важнее готовности модуля, и оценить её помогает полный гид по платформе онлайн-обучения.

Сколько это стоит

Разработка модуля генерации внутри платформы онлайн-обучения начинается от 400 000 ₽. В эту сумму входит рабочая база: индекс учебной программы, вызов модели, интерфейс проверки черновика методистом. Этого достаточно, чтобы протестировать функцию на одной кафедре или одном курсе, прежде чем разворачивать её на весь продукт.

Дальше цена растёт от трёх вещей: сколько предметов и стандартов должен покрывать индекс, нужна ли отдельная инфраструктура для модели вместо облачного API и ведёт ли платформа к реестру отечественного ПО. Список желаемых функций для оценки почти ничего не даёт, поэтому описание требований, архитектуру и смету мы отдаём за 24 часа, а спланировать MVP и смету, проверить код и архитектуру можем бесплатно, за 3 рабочих дня.

В команде 50 специалистов в штате, без субподряда, 250+ проектов с 2005 года. Из учебных платформ показательна Школарли: она держала до 2000 студентов в одной сессии без падения потока. Тот же принцип работает для модуля генерации: он должен выдерживать нагрузку в пиковые недели семестра, а не только демонстрацию с одним пользователем.

Частые вопросы

Если вы решаете, строить ли ИИ-модуль для своей платформы онлайн-обучения или встраивать готовый сервис, напишите нам про разработку e-learning-модуля, и мы вернёмся с архитектурой и сметой за 24 часа.