Окупятся ли AI-агенты в разработке курсов: как посчитать

1 Часы на урок считаю сверху, без трекинга

Спрашивать сотрудников, сколько часов уходит на это, сколько на это и сколько дней, я бы не стал: данные расплывутся, кто-то завысит, кто-то занизит, получится бардак. Беру то, что известно точно: методисты × 160–170 рабочих часов в месяц × доля времени на уроки ÷ уроки в месяц. Долю ставлю меньше 100%: часть времени уходит на созвоны и правки старых курсов. Если в школе всё-таки есть 2–3 урока, затреканных по факту, беру часы из них.

2 Размеры футболки делят эти часы по этапам

Собираю верхнеуровневые этапы производства урока и прошу сотрудников и менеджеров оценить каждый размером футболки (T-shirt sizing). S — от нескольких часов до пары дней, M — около недели, L — две недели и больше. Границы очень верхние: у каждого может быть своё L, но рамки понятные. В итоге получается размерная линеечка: сколько уходит на каждый тип задачи в пайплайне. Размер ставят на всю месячную пачку уроков: если оценивать один урок, почти всё выйдет S. Этап больше L делю на два.

Веса S = 1, M = 5, L = 10 делят часы из первого шага между этапами: этап L получает вдесятеро больше часов, чем этап S. Поэтому если задачи выйдут сплошь мелкими, гигантское количество S, расчёт не ломается: одинаковые размеры получат равные доли. Если разницы между этапами тогда совсем не видно, по ним спрашиваю примерную оценку по времени.

3 Агентам — рутина, человеку — проверка каждого этапа

Агенты забирают то же, что в моей системе: ресёрч, базовый текстовый контент, автоматические картинки, домашки и тесты. У меня самыми большими этапами были ресёрч и базовый текст, в примере для экзаменов — текст и тесты: заданий в формате экзамена много. План урока, редактура и сборка остаются людям. Человек проверяет результат на каждом этапе, поэтому часы на этапах агентов не обнуляются. Ещё 10 часов в месяц закладываю на поддержку агентов: столько у меня в среднем уходило на обновления, перепроверки и доработки.

4 ФОТ считаю с двух сторон

Расходы, за которые платишь осязаемые деньги, посчитать легко: выслали счёт — его оплатили. Съёмка, подписка на сервис или нейросеть, оплата эксперта. Забывают самое очевидное — ФОТ, фонд оплаты труда. Кажется, это common sense: зарплата есть, мы её платим. А что его надо считать, вообще не очевидная история. Цена часа — оклад со взносами, делённый на рабочие часы. После внедрения ФОТ тоже есть: проверка, этапы людей и поддержка агентов стоят денег. Без них окупаемость выходит завышенной.

«По сути мы покупаем время сотрудника. Он мог отдать это время, то есть деньги компании, другой задаче. Поэтому ФОТ я включаю во всю разработку».

5 Нейросеть и потолок из юнит-экономики

К ФОТ после внедрения добавляю расход на нейросеть: сколько в среднем агенты тратят в токенах, то есть в деньгах, на один урок. Потолок считаю очень просто, по юнит-экономике: смотрю, сколько юнит выдерживает при наших расходах, не более того. Юнит для меня — один курс, это самое простое и понятное. Допустим, бюджет на разработку курса сейчас 500 тысяч без ФОТ, а выручка за полгода — 5 миллионов. Из пяти заработанных миллионов нельзя сразу на 4,9 миллиона разгуляться: есть маржинальность, которую мы закладываем, зарплаты других людей, маркетинг. Поэтому на разработку курса можно выделить максимум 800–900 тысяч, тоже без ФОТ. В этих рамках и двигаемся. В примере беру нижнюю границу, 800 000 ₽.

6 Проверяю, куда пойдут часы

Экономия становится деньгами, только если освобождённые часы идут в дело: те же люди выпускают больше уроков или школа не нанимает следующего методиста. У меня в стартапе так и вышло: один методист выпускал объём целой команды. Если часы растворятся, ФОТ останется прежним, а к нему добавится счёт за нейросеть.

Что такое размеры футболки. Это оценка T-shirt sizing: вместо часов каждому этапу ставят размер, как у одежды, — S, M или L. Так этапы быстро сравнивают между собой и не спорят о точных часах. В калькуляторе веса 1, 5 и 10 делят общие часы команды между этапами, границы размеров — под списком этапов.

По умолчанию в калькуляторе школа из ситуации, подставьте свои числа.

Пример: школа на 40 уроков в месяц. Бюджет и потолок курса — мои иллюстративные цифры, 10 часов поддержки — моя средняя. На уроки уходит 3 × 160 × 0,8 = 384 часа в месяц. Ставка со взносами — 130 000 ₽, час стоит 130 000 ÷ 160 = 812,5 ₽. На один пункт веса из 32 приходится 12 часов.

Итого по расчёту получается:

• Освобождается 224 часа в месяц, 58% времени на уроки. Тот же объём сделают 1,25 ставки при тех же 80% времени на уроки.
• Экономия — 142 000 ₽ в месяц, настройка за 80 000 ₽ окупается чуть больше чем за полмесяца.
• Первый курс без ФОТ: 500 000 + 80 000 + 40 × 1 000 = 620 000 ₽, до потолка 800 000 ₽ остаётся 180 000 ₽. В следующих курсах настройки нет: 540 000 ₽, запас 260 000 ₽.
• Потолок расходов на нейросеть — меньшее из двух: ожидаемый расход × 1,5 = 60 000 ₽ в месяц и остаток потолка первого курса в пересчёте на уроки месяца: (800 000 − 500 000 − 80 000) ÷ 40 уроков курса × 40 уроков в месяц = 220 000 ₽. Ставлю 60 000 ₽.

Осторожный сценарий. Пример с двумя ухудшениями, посчитан без потолка расходов.

В последней строке курс укладывается в потолок: первый — 700 000 ₽ без ФОТ, следующие — 620 000 ₽. Экономии при этом нет, поэтому нужны обе сверки: с потолком и по экономии. Потолок расходов 60 000 ₽ остановил бы агентов примерно на 20-м уроке: школа узнала бы о проблеме в середине месяца, до прихода счёта.

Когда агенты не окупятся

Агентов на всю разработку я не советую, если:

• Объём маленький. Так часто бывает у частного эксперта: у него два курса по питанию: большой и поменьше. Раскатывать агентов, чтобы поддерживать два курса, нет смысла: он не производит такое гигантское количество контента, как крупные школы дополнительного профессионального образования или стартапы. В примере настройка и поддержка окупаются от 35 уроков за полгода: (80 000 + 6 × 10 ч × 812,5 ₽) ÷ 3 753 ₽ чистой экономии на урок ≈ 34,3.
• Мало рутины. Агент окупается, когда на него перекладывают очень много рутины. В примере этапы агентов — 26 из 32 пунктов веса. Экономия пропадает уже при 6 пунктах, около пятой части часов.
• Контент в основном синхронный. Живой формат автоматизировать тяжелее, чем лонгрид или скрипт видеолекции: там нужно много методической экспертизы и разнообразие. А повторяемый формат либо крутится как автовебинар, либо это один и тот же живой воркшоп раз в месяц, и его даже менять не обязательно. Пайплайну там почти нечего делать.
• Запас тонкий. Это когда экономия пропадает уже при одном ухудшении: проверке вдвое дольше или нейросети втрое дороже. В примере её съедают только оба сразу.

В таких случаях помогают маленькие точечные агенты на самую запарную задачу: сгенерировать картинки или большое количество проверочных тестов.

Что я убрал из обычного шаблона и почему

• Графу «сколько часов уходит на этап» со слов сотрудников. Такие данные расплываются.
• Расходы только по счетам. ФОТ добавлен с двух сторон.
• Экономию, посчитанную так, будто после внедрения работает только агент. В расчёте есть проверка и поддержка.
• Готовый процент экономии. Его даёт расчёт школы: ×26 из моего кейса — скорость разработки курса в другой системе.

1. Забывают ФОТ. Время методистов не попадает в расчёт ни до, ни после внедрения.
2. Раскатывают агентов на маленький объём. Настройка и поддержка съедают всю экономию.
3. Не смотрят, куда уходят токены. Так ошибся и я. В стартапе агент на переводах за две недели потратил на нейросеть около 2 000 $. Переводы получились очень качественными, деньги ушли на настоящую работу, но по факту я просто не очень дотошно оптимизировал расход. Я попросил нейросеть детально разобрать, куда уходят токены, и отдал агента разработчикам на код-ревью. Оказалось, агент каждый раз гонял весь контекст туда и обратно и съедал на этом очень много токенов. После правки расход на токены упал примерно вдвое. Потом я перенёс агента на подписку вместо оплаты за каждый запрос.

Отсюда три правила:

• Потолок расходов с первого дня. В примере это 60 000 ₽ в месяц, предупреждение — на ожидаемом расходе, 40 000 ₽.
• Первые две недели каждый день смотреть расход по каждому агенту. Именно за такой срок ушли те 2 000 $. Агента, который тратит заметно больше остальных, разбирать: нейросеть смотрит расход, разработчик — код.
• Давать агенту только то, что нужно его шагу. Однотипные задачи отправлять пачками. Сравнить подписку с оплатой за каждый запрос, проверив условия подписки.

• Пилот на одном курсе. Хватит двух замеров: сколько человек тратит на проверку одного урока и счёт за нейросеть за месяц, делённый на число уроков. С ними я пересчитываю пример.
• Команда раньше не работала с агентами. 10 часов поддержки — это у меня как у автора системы. В первые месяцы команде школы может понадобиться больше.
• Форматы уроков разные, и настройка нужна под каждый курс. Курс в примере выходит каждый месяц, поэтому к расходам месяца добавятся 80 000 ₽, и экономия упадёт до 62 000 ₽.