LX notes // Образование как продукт

Miro продают за $1,355 млрд. Что это значит для пользователей и сотрудников?

10 сентября Miro объявила о соглашении с итальянской компанией Bending Spoons. Если сделка получит необходимые разрешения, она закроется в четвёртом квартале 2026 года. До этого компании продолжат работать независимо.

Bending Spoons покупает Miro за $1,355 млрд по стоимости бизнеса. С учётом денежных средств Miro акционеры получат около $1,79 млрд.

Цифра выглядит особенно интересно на фоне оценки Miro в $17,5 млрд в 2022 году. Сравнение не совсем прямое: тогда речь шла об оценке компании после инвестиционного раунда, а сейчас — о цене сделки. Но разница всё равно огромная.

При этом Miro нельзя назвать умирающим продуктом. По данным компаний:
▫️платформой воспользовались более 100 млн человек;
▫️у неё около 4 млн платных пользователей;
▫️более 250 тысяч организаций-клиентов;
▫️около $600 млн годовой регулярной выручки;
▫️компания прибыльна.

Что это значит для нас с вами — пользователей

Пока — ничего: до закрытия сделки Miro продолжит работать как раньше. После покупки Bending Spoons обещает инвестировать в производительность, надёжность и функциональность платформы.

Но следить я бы стала за тремя вещами: изменениями тарифов, доступностью функций на бесплатном плане и тем, какие продукты и возможности останутся в приоритете. Bending Spoons известна тем, что после покупки заметно перестраивает продукты, процессы и монетизацию. 😕

Надеюсь, что это не сильно повлияет на ваши образовательные продукты и у вас есть альтернативные инструменты для групповой работы.

Что это значит для сотрудников

Все волнуются. Официально никаких сокращений в Miro пока не объявлено, и основатель компании Андрей Хусид написал сотрудникам, что после закрытия сделки Bending Spoons сначала изучит бизнес, а затем примет решения о структуре и ролях.

Однако у Bending Spoons есть история масштабных реорганизаций после приобретений. Например, после покупки WeTransfer компания планировала сократить 75% команды, а команду Evernote ранее уменьшила с 341 до 60 человек.

Наблюдаем за развитием событий.

Поднимите руки, кто помнит Miro еще как RealtimeBoard?

📣 Анонс событий для всех, кто создает образование.
Все события на LXevents.online
💙💚

На этой неделе:

🌟 Развиваем карьеру
▫️Методолог образовательных программ
▫️Методист онлайн-курсов
▫️Методист онлайн-курсов: расширенная программа

🌟 Проектируем обучение
▫️Мастерская современного преподавания
▫️Не только мозг. Встреча о телесном знании
▫️Философия образования
▫️Develop Better Coaches With AI: Practice, Feedback, and Growth in Action
▫️Four-Week Online Learning Experience Design Cohort
▫️Figma для разработчика курсов: как использовать, чтобы работать быстрее
▫️Start Strong: Designing Course Introductions That Engage
▫️Как создавать актуальные курсы с учетом изменения внешней среды
▫️Инфографика в электронных курсах: меньше текста — больше смысла
▫️How Instructional Designers Get Hired In 2026's Tough Job Market
▫️ИИ формирует мышление студента? Как преподавателю выстроить диалог с нейросетью, который развивает мышление, а не подменяет его

🌟 Изучаем технологии и инструменты
▫️Beyond the LMS: Building an AI-Powered Learning Ecosystem for Enterprise Training
▫️ИИ в помощь: быстрая генерация учебного контента от шаблона до креатива
▫️iSpring L&D Leadership Series New York: A Free Event For Learning Leaders
▫️How to Leverage AI to Analyze Learning Metrics That Matter
▫️ИИ в обучении
▫️Нейросеть GigaChat и ее возможности
▫️Уверенный пользователь ИИ: базовый курс
▫️Как выстроить эффективную адаптацию для массового персонала
▫️Уверенный пользователь ИИ: базовый курс
▫️[Learning Tech Showcase] Personalized Learning That Delivers Results
▫️А нужен ли ИИ: что в HR отдать человеку, а что – агентам
▫️How AI Is Changing Course Authoring in 2026–2027

🌟 Управляем образовательными проектами
▫️Трансформация роли: Как стать директором по персоналу в эпоху перемен
▫️Банковский HR Tech: лучшие во всём
▫️Four Leaders on Connecting L&D to What the Business Wants
▫️The Skills and Career Moves for Executive L&D Leadership
▫️Бюджет как стратегия

🌟 Изучаем тренды и общаемся с коллегами
▫️Эволюция образовательных систем в странах Запада и России: от Просвещения к Модернизму

🌟 Учимся на английском
▫️Beyond the LMS: Building an AI-Powered Learning Ecosystem for Enterprise Training
▫️iSpring L&D Leadership Series New York: A Free Event For Learning Leaders
▫️How to Leverage AI to Analyze Learning Metrics That Matter
▫️Develop Better Coaches With AI: Practice, Feedback, and Growth in Action
▫️Four-Week Online Learning Experience Design Cohort
▫️Start Strong: Designing Course Introductions That Engage
▫️Four Leaders on Connecting L&D to What the Business Wants
▫️[Learning Tech Showcase] Personalized Learning That Delivers Results
▫️The Skills and Career Moves for Executive L&D Leadership
▫️How Instructional Designers Get Hired In 2026's Tough Job Market
▫️How AI Is Changing Course Authoring in 2026–2027

Вдохновение для обложки: работа «Mont Fuji» художника Матиаса Ларраина, чей стиль отражает окружающий мир через наивные формы, органичные мотивы и яркие цвета.
Источник

Все события на LXevents.online
Поддержать проект ☕️

Остаемся на связи!
@LXnotes 💛

Пятничный мем

Про то, что поиск работы — это игра на совпадения профиля с требованиями к кандидату, а отказ — это ничего личного, а просто ситуация неподходящего паззла.

Конференция «ИИ.Elements» уже скоро!

Это два дня онлайн-встреч для тех, кто проектирует обучение взрослых. Только конкретика: что делать, как пробовать, на что обратить внимание.

Программа построена так, чтобы Вы:
✅увидели реальные кейсы с цифрами и выводами;
✅ узнали, какие инструменты уже используют коллеги из других компаний;
✅ поняли, где ИИ реально помогает, а где — пока нет;
✅ нашли идеи, которые можно начать применять в понедельник.

Конференция пройдёт 16 и 17 сентября. Онлайн.
Стоимость участия: от 2 900 рублей.

Присоединяйтесь. Будет полезно и по-настоящему живо.

🔥Регистрация: https://elearningelements.ru/ii

Студенты почти не пользуются ИИ-тьютором. Проблема ИИ или продукта?

Пожалуй, самый интересный вывод из новых материалов Stanford SCALE об AI-тьюторах связан не с качеством ответов AI.

От 40% до 47% студентов вообще никогда не использовали платформу искусственного интеллекта. Даже те студенты, которые заходили на платформу, использовали её всего четыре-пять недель в рамках многомесячного исследования, в среднем от двух до пяти минут в неделю.

Важное уточнение контекста
Материал Stanford — это обзор разных моделей AI-тьюторинга и нескольких исследований.
В исследовании с показателем 2–5 минут в неделю использовалась AI-платформа для обучения чтению детей 1–5 классов, исследование проходило в двух школьных округах и включало 355 учеников, платформа рекомендовала заниматься минимум 30 минут в неделю. Название платформы и школьных округов исследователи намеренно не раскрывают.

А что если добавить учителя?
Участие человека немного повышало вовлечённость, но даже регулярные напоминания не гарантировали, что учащиеся будут достаточно пользоваться AI-тьютором или начнут учиться лучше.

Наш продуктовый вывод:
Недостаточно создать инструмент, который хорошо объясняет материал. Нужно ещё понять:
▫️в какой момент learning journey он действительно нужен
▫️почему учащийся должен к нему обратиться
▫️что заставит его вернуться
▫️как встроить работу с тьютором в обучение, а не оставить его дополнительной опцией где-то рядом с курсом

Кажется, наиболее убедительные результаты показывают решения, в которых AI помогает живому тьютору, а не полностью заменяет его.

Посмотрите на картинке - шкала тьюторинга и составляющие высокоэффективного тьюторинга (high-impact tutoring)

Оставайтесь на связи, здесь пишу про современное образование и управление EdЕech продуктами 💛 @LXnotes

Образовательное неравенство откуда не ждали

С появлением интернета казалось бы образование станет более доступным, но это лишь вывело неравенство на новый уровень. Сейчас появилост новое измерение - неравный доступ к AI: у кого-то он есть, а у кого-то нет.

Но оказывается, у этой проблемы есть глубина, про которую я еще не думала, и вот теперь и вам принесла для обсуждения.

Нашла исследование FairTutor, которое показываает, что даже люди, у которых есть доступ к AI, могут получать разное качество обучения.

Более дорогие и мощные модели обычно лучше справляются со сложными учебными запросами: точнее объясняют, задают более полезные вопросы и предлагают более качественный scaffolding (структурирование? как это перевести на русский?).

Пользователи дешёвых моделей могут получать более поверхностную поддержку. Получается, доступ к AI есть у всех — но learning experience уже разный.

Авторы исследования FairTutor: Equity-Aware Pedagogical LLM Routing предлагают распределять запросы между моделями в зависимости от их педагогической сложности. Простой вопрос можно отправить более дешёвой модели, а сложный, где требуется глубокое объяснение или поддержка рассуждения - более мощной.

Они сделали продукт на основе этого — пока исследовательский прототип, но он поднимает важный продуктовый вопрос. Если мы создаем AI-powered образовательный продукт (например тьютора, чат-бота и пр.) и выбираем модель для него, стоимость взаимодействия пользователя — это не только техническая или финансовая метрика. Она может напрямую влиять на качество и доступность образовательного опыта.

Поэтому при оптимизации расходов стоит проверять не только среднюю точность или скорость ответа:
▫️какие пользователи получают более слабую поддержку
▫️на каких типах учебных задач снижается качество
▫️не экономим ли мы именно на тех случаях, где учащемуся больше всего нужна помощь
▫️получают ли разные группы сопоставимый образовательный результат

Возможно, новое цифровое неравенство проходит уже не между теми, у кого есть AI и у кого его нет, а между пользователями разных AI-моделей.

Оставайтесь на связи, здесь пишу про современное образование и управление EdЕech продуктами 💛 @LXnotes

AI в образовании уже перестаёт быть экспериментом

По данным исследования Microsoft Education, AI для учебных задач используют:

▫️92% опрошенных студентов и руководителей образовательных организаций
▫️88% преподавателей

Исследование проведено технологическим вендором, поэтому к цифрам стоит относиться с этой оговоркой. Но масштаб использования показывает, что ИИ становится частью образовательной инфраструктуры - связывается с учебным контекстом, данными, платформами и процессами организации.

Интересно посмотреть, есть ли уже подобные кейсы в российском корпоративном образовании и EdTech. Знаете такие примеры?

📣 Анонс событий для всех, кто создает образование.
Все события на LXevents.online
💙💚

На этой неделе:

🌟 Проектируем обучение
▫️Типовые ошибки при создании ролевых игр
▫️Лучшие практики в обучении #16
▫️Проектирование образовательных решений
▫️From Course Hours to Skills Data: Redesigning L&D Programs for Proof of Capability
▫️Будущее внутрикома: кейсы, геймификация и новые форматы
▫️Meet-Up - Sustainable Learning Experience Design
▫️Как выстроить эффективную адаптацию для массового персонала
▫️Активное обучение: вы выбираете метод или метод выбирает вас?
▫️Лидеры будущего: как и чему учить руководителей высшего звена сегодня

🌟 Изучаем технологии и инструменты
▫️AI сервисы для эффективной работы: новые бесплатные инструменты 2026
▫️ИИ как редактор учебно-методических материалов: контроль структуры, логики, смысла и авторской позиции
▫️Модель отвечает, агент действует: как снизить риски ИИ-агентов.
▫️Автоматизация образования: как я делегировал рутину ИИ и сэкономил 20 часов в неделю

🌟 Управляем образовательными проектами
▫️Оценка персонала 2.0: как руководитель управляет эффективностью команды сам
▫️Как региональный вуз получил +65% заявлений
▫️B2C-продажи: как перестать бояться возражений и начать продавать увереннее
▫️Как превратить исследовательские данные в практические решения для бизнеса
▫️EdTech-маркетинг 2026: как привлекать учащихся и не сливать бюджет
▫️Как превратить экспертизу в прибыльный онлайн-курс
▫️Основы управления образовательным продуктом
▫️What High-Maturity Customer Education Teams Do Differently

🌟 Изучаем тренды и общаемся с коллегами
▫️Корпоративное обучение и развитие персонала 2026
▫️День открытых дверей в School of Education
▫️Осенний фестиваль Вышки онлайн «Я был в офлайне»
▫️Фестиваль «ПиР. Практики Развития». Бизнес как искусство
▫️ProductSense'26 — конференция по менеджменту продуктов. Со смыслом.

🌟 Учимся на английском
▫️From Course Hours to Skills Data: Redesigning L&D Programs for Proof of Capability
▫️Meet-Up - Sustainable Learning Experience Design
▫️What High-Maturity Customer Education Teams Do Differently

Вдохновение для обложки: работа «Blue Eye of the Sea» (2024) современного испанского художника Антонио Абриля из Валенсии, чья фигуративная живопись исследует человеческое присутствие, внутреннюю тишину и едва уловимые эмоциональные состояния.
Источник

Все события на LXevents.online
Поддержать проект ☕️

Остаемся на связи!
@LXnotes 💛

Забавное наблюдение — животные на обложках IT-книг

Муж купил книгу про AI Engeneering, и я обратила внимание, что обложки IT книг вечно с какими-то животными. Я очень люблю животных (учитель биологии так-то), поэтому я копнула глубже.

Оказалось, это книги издания O’Reilly, и эта традиция появилась ещё в 1980-х.

O’Reilly тогда выпускали небольшие руководства по Unix. Когда книги начали продавать не только как техническую документацию, но и в обычных книжных магазинах, понадобился более узнаваемый дизайн.

Дизайнер Edie Freedman нашла старые зоологические гравюры XIX века и решила использовать их на обложках. Названия Unix-инструментов вроде awk, sed, yacc, vi и так звучали довольно загадочно — странные животные отлично дополняли этот мир.

Постепенно это превратилось в фирменный стиль O’Reilly. Причём животное не всегда напрямую связано с темой книги. Иногда дизайнеры ищут ассоциацию между его поведением и технологией, иногда выбор гораздо более условный.

O’Reilly взяли визуальный элемент, который вообще никак не ассоциировался с IT, и десятилетиями использовали его настолько последовательно, что теперь старая зоологическая гравюра + крупный заголовок практически мгновенно считываются как «книга O’Reilly».

При этом технологии на обложках меняются от Unix до GenAI и AI agents, а визуальный язык, придуманный около 40 лет назад, всё ещё работает.

Хороший пример сильной айдентики. Она не обязательно должна буквально изображать продукт, иногда важнее, чтобы она была узнаваемой.

Вот тут можно почитать подробнее про иторию: https://www.oreilly.com/content/a-short-history-of-the-oreilly-animals/

Ну только посмотрите, какие хорошики! 🥰

Куда уходит рабочее время? ⚠️

Сложность организации и конкурирующие друг с другом приоритеты мешают быстро принимать решения и сразу приступать к работе.

💡 Чтобы понять, где именно возникают типичные узлы запутанности, СберУниверситет запускает исследование «Индекс сложности».

Команда СберУниверситета проанализирует, как проявляются избыточность, непрозрачность и непоследовательность в работе организаций. Результаты будут опубликованы в специальном экспертном обзоре.

✈️ Это исследование для тех, кто сейчас работает в любой организации, независимо от размера.

Если хотите помочь найти путь к ясности в компаниях — пройдите короткий анонимный опрос по ссылке 💻

Долг в обучении - это что еще такое?

Нашла исследование TalentLMS 2026 Annual L&D Benchmark Report, которое объединяет ответы 1 000 сотрудников и 101 HR-руководителя из США и сравнивает результаты с данными 2022–2024 годов.

Главный вывод — появляется learning debt, или «долг в обучении»: количество программ, платформ и ожиданий растёт, а времени и внимания для реального обучения становится меньше.

50% руководителей и 53% сотрудников говорят, что из-за высокой нагрузки для обучения почти не остаётся времени.
Только 37% компаний оценивают L&D через влияние на бизнес.
22% руководителей считают ненадёжность AI-контента заметной проблемой.
84% сотрудников довольны корпоративным обучением, но удовлетворённость ещё не подтверждает влияние на результат.
79% компаний переходят к развитию и найму на основе навыков.

Отчёт напоминает, что:

Проблема L&D часто не в отсутствии контента, а в отсутствии условий для обучения. Добавление нового курса может только увеличить learning debt.

Посмотрите на колтичество курсов на каждого сотрудника, в вашей компании может быть не дефицит обучения, а наоборот долг в обучении. Может быть стоит закрыть часть программ или сделать необязательными? Или помочь сотрудникам построить траектории обучения, чтобы эта нагрузка оказалась посильной?

Оставайтесь на связи, здесь пишу про современное образование и управление EdЕech продуктами 💛 @LXnotes

AI Arcade: пространство для экспериментов с ИИ в Penn State

Penn State создал физическое пространство AI Arcade, где студенты, преподаватели и сотрудники могут знакомиться с платными AI-инструментами через простые задания и свободные эксперименты. От участников не ждут, что они сразу станут экспертами или начнут использовать инструмент в учебном проекте.

Модель объединяет:
• безопасные эксперименты без оценки;
• доступ к новым инструментам;
• небольшие задания;
• совместную работу студентов и преподавателей;
• рефлексию после эксперимента.

Одна из причин появления пространства — разрыв в использовании ИИ: почти 60% студентов уже работают с ИИ, среди преподавателей — только 36%.

🤓 Почему это важно
Большинство программ по внедрению ИИ по-прежнему проектируются как контент: вебинар, курс, инструкция или демонстрация. AI Arcade рассматривает внедрение как опыт и сервис.

Особенно интересно, что они создали безопасную среду, в которой человек может сначала попробовать инструмент — до того, как его использование свяжут с оценкой, производительностью или рабочими KPI.

Как применить
Необязательно создавать физическое пространство. L&D- или продуктовая команда может регулярно проводить AI playground:
• одна реальная рабочая задача;
• два-три инструмента;
• небольшой эксперимент;
• сравнение результатов с коллегами;
• обсуждение качества, рисков и границ применения.

Возможно, людям нужен не еще один курс по ИИ, а безопасное место, где можно с ним поиграть 😉


Оставайтесь на связи, здесь пишу про современное образование и управление EdЕech продуктами 💛 @LXnotes

Мысли про ИИ-агентов - по итогам конференции ProductCamp

В прошлую субботу сходила на ProductCamp Amsterdam — не-конференция, где участники сами предлагают темы, голосуют за то, что хотят обсудить, а потом расходятся по нескольким параллельным сессиям. Забавно, что много лет назад я сама использовала такой формат для стратегических сессий и тренингов, а теперь было очень приятно побыть в роли участника.

Оставлю здесь несколько заметок, вдруг пригодятся и вам, особенно если думаете о том, как использовать AI в продуктовой работе.

🗒️ Создание AI-агентов уже не что-то новое, а вполне обычная продуктовая практика
Агентов можно использовать, чтобы автоматизировать рутину, работать с большими объёмами неструктурированных данных или создавать AI-ассистентов для пользователей.

Я ушла с несколькими идеями агентов уже для своих проектов — особенно после сессии о том, как один продакт собрал целую команду из 10 агентов для маркетинга - смотрите фото.

А еще оказалось, что не все используют агентов для ускорения задач и планов на день - коглда собирают контекст из разных почт и месенджеров и получают список задач на день. Потому что не всем это нужно, а еще потому что ИИ прекрасно умеет генерировать ещё больше задач, потом всё равно приходится решать, что из этого вообще стоит делать 😁

🗒️ Контекст решает

Практически любой разговор про AI-агентов в какой-то момент возвращался к одному и тому же: LLM нужно дать хороший (= достаточный) контекст.
Это может быть информация от пользователя, продуктовая документация, правильно размеченные данные или чёткое понимание конкретного процесса, который мы пытаемся воспроизвести с помощью AI. Чем лучше контекст — тем полезнее будет агент.

🗒️ AI-фичи пока чаще остаются частью большого продукта, а не его основой

Мы обсуждали много примеров AI-ассистентов, встроенных в существующие продукты, но гораздо меньше продуктов, где AI действительно является ядром.
Чтобы это работало, продукту нужно накапливать данные о пользователях и от пользователей, а затем использовать весь этот контекст для той самой AI-магии ✨

🗒️ Умение создавать AI-продукты становится must-have навыком для PM
Это была сессия Марины Малых из Semrush, она показывала итоги свего исследования вакансий. И оказалось, что сейчас требуется опыт создания AI-продуктов, а не просто использование в работе.

Каким-то образом почти всё было про AI, но при этом ощущения «опять AI» не возникло 😁


Пост в LinkedIn тут: https://lnkd.in/p/e8y2uVZA - давайте коннектиться там тоже.