За пределами перегретых направлений остаются ниши, где спрос уже сформирован, а предложение фрагментировано или отсутствует. На какие из них обратить внимание предпринимателям, рассказала Sostav основательница школы нейросетей и SMM Ксения Баранова.
Несколько слов о рынке на стыке EdTech и ИИ
Рынок EdTech на стыке с искусственным интеллектом в России сегодня напоминает перегруженный аэропорт: на табло десятки направлений, но по‑настоящему свободных слотов для взлета не видно. Онлайн‑школы, подготовка к экзаменам, базовые IT‑курсы — ниши, в которых давно обосновались крупные игроки рынка. И даже ИИ‑репетиторы, которые еще недавно казались прорывом, стремительно превратились в стандартный функционал.
Стартапам целесообразно рассматривать направления, которые гиганты рынка пока упускают из вида. При этом возможности для роста есть. Согласно аналитическому обзору ООО «СберОбразование» и Ассоциации цифровых инноваций в образовании (РАЦИО) за 2025 год, онлайн‑рынок образования стабильно растет и остается сильно фрагментированным. Объем российского сегмента в 2025 году составлял примерно 699 млрд рублей при среднем росте около 32% в 2020−2025 годах. B2C‑сегмент формирует приблизительно 80% рынка. Суммарная доля топ‑5 игроков по выручке составляет около 9%.
ИИ в прикладных профессиях: как автоматизация меняет правила игры
По данным исследования McKinsey Global Institute 2023 года Generative AI and the future of work in America, до 30% рабочего времени к 2030 году может быть автоматизировано с помощью ИИ, что потребует быстрой переподготовки кадров.
Сегодня образование перестает быть отдельным этапом и все чаще встраивается прямо в рабочий процесс. Инженеру не нужен курс на 40 часов — ему нужен инструмент, который поможет решить конкретную задачу здесь и сейчас. То же касается врачей, юристов, маркетологов.
Обучение для взрослых: почему линейные курсы проигрывают адаптивным системам
Основной пользователь коммерческого EdTech сегодня — человек, время которого ограничено работой. Но большинство платформ по‑прежнему предлагает линейные курсы, которые не учитывают контекст пользователя. Между тем ИИ позволяет динамически менять траекторию обучения: сокращать путь до результата, подстраиваться под уровень и стиль восприятия. В международных кейсах такие подходы увеличивают удержание на 20−30%, но в России это пока скорее эксперимент, чем массовая практика.
Согласно результатам исследования Подколзина М.М. «Интеллектуальная система адаптивного обучения на основе нейронных сетей для персонализации образовательных траекторий студентов российских вузов», итоги экспериментального применения интеллектуальной системы адаптивного обучения демонстрируют точность прогнозирования успеваемости учебного процесса до 92%, фиксируют повышение успеваемости студентов в экспериментальной группе на 18%, их вовлеченности в учебный процесс на 25%, а также повышение эффективности работы преподавателей на 15% при снижении временных затрат на 20%.
Каким будет корпоративный EdTech нового поколения
Бизнесу нужно не просто обучать сотрудников, а делать это максимально быстро и в привязке к задачам. Здесь перспективны решения, которые анализируют реальные рабочие процессы и формируют обучение «на лету». Это уже не классические курсы, а встроенные в работу системы развития навыков.
Согласно отчету McKinsey "The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation" за ноябрь 2025 года, «по мере совершенствования ИИ‑инструментов, включая агентов, и развития компетенций компаний появится возможность более полно внедрять ИИ на предприятии — это откроет организациям новые способы извлечения ценности и создания конкурентных преимуществ». Российские компании уже начинают двигаться в этом направлении. Например, в 2024 году «Сбер» разработал инструмент на базе GigaChat, который анализирует разговоры менеджеров с клиентами, расшифровывает их и дает рекомендации по улучшению качества обслуживания. Это помогает сотрудникам развивать навыки общения, корректно действовать в разных ситуациях, лучше рассказывать о продуктах банка и повышать удовлетворенность клиентов.
«Бизнесу обучать сотрудников максимально быстро и в привязке к задачам. Здесь перспективны решения, которые анализируют реальные рабочие процессы и формируют обучение "на лету". Это уже не классические курсы, а встроенные в работу системы развития навыков», — объясняет эксперт.
Вайб‑кодинг — самая недооцененная ниша и реальная потребность рынка
Сам термин успел стать мемом: его используют в презентациях, лендингах и вакансиях, часто не до конца понимая, что за ним стоит. Возникает ощущение, что тема перегрета. Но на практике ситуация обратная: большинство тех, кто говорит, что «умеет вайб‑кодить», на самом деле не владеет этим подходом.
Вайб‑кодинг — это не про написание кода как такового, а про умение работать с ИИ как с соавтором разработки. Это способность правильно формулировать задачи, декомпозировать их, управлять результатом, а не просто генерировать фрагменты кода. По сути, это новая когнитивная модель работы, где важны системное мышление и понимание продукта.
Согласно опубликованным отчетам GitHub за 2025 год, около 26−40% разработчиков регулярно или периодически использовали ИИ‑ассистента GitHub Copilot для написания кода. 81,4% разработчиков устанавливали расширение в тот же день, когда получали доступ к нему, а 96% из них сразу начинали использовать его предложения.
Именно здесь возникает образовательный разрыв. Классический EdTech продолжает учить программированию «по‑старому», тогда как рынок уже требует специалистов, способных эффективно взаимодействовать с ИИ‑инструментами. Речь идет о новой цифровой грамотности. И образовательные проекты начинают на это реагировать.
Если раньше стартапу нужно было изобретать технологию, то сегодня достаточно точно попасть в боль. Вопрос уже не в том, есть ли свободные ниши, а в том, кто быстрее научится видеть их за пределами очевидного — и превратит в продукт.
Резюме
Порог входа в технологии снижается. Большие языковые модели становятся доступнее, инструменты — проще, а значит, конкуренция смещается из технологической плоскости в продуктовую. Выигрывают те, кто лучше понимает пользователя и его задачи.
В этом контексте российский рынок оказывается в интересной позиции. С одной стороны, высокая конкуренция в массовых сегментах, с другой — огромный пласт нерешенных задач в профессиональном обучении, корпоративных сценариях и новых форматах взаимодействия с ИИ.
Если раньше стартапу нужно было изобретать технологию, то сегодня достаточно точно попасть в боль потенциального заказчика. Вопрос уже не в том, есть ли свободные ниши, а в том, кто быстрее научится видеть их за пределами очевидного — и превратить в продукт.