История Кэмпа: путь от сервиса «человек-человек» к AI-экосистеме для студентов

Меня зовут Костя Петров, я руковожу командой Кэмпа ^[1]— AI-напарника для студентов.

Несколько лет назад я пришёл в Кампус (так раньше назывался Кэмп) с задачей запустить один сервис. Тогда к искусственному интеллекту ^[2] 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 ^[3] 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 честно рассказать, как изначально задумывался Кэмп, какие ошибки ^[4] мы допустили, какие решения пересмотрели и к чему пришли сегодня.

Начало пути — Кампус Эксперт

Изначально наш продукт задумывался как сервис с экспертами — людьми, которые помогают студентам справиться с учебными вопросами. Когда я пришёл в проект, моя задача была одна — довести эту модель до полноценного запуска и сделать «Кампус Эксперт» рабочим продуктом. Мы его собрали и вывели в рабочий режим.

Дальше началась операционная реальность: искать экспертов, проверять их, следить за качеством, распределять заказы. Без постоянного контроля система проседала. Такая модель держится на ручной работе и плохо масштабируется.

Мы осознали, что если хотим расти, в центре должен быть не эксперт, а технология. После запуска мы с командой приняли решение — нужно строить другую архитектуру.

Библиотека решений: продукт, который не пережил GPT

Следующим шагом стала библиотека решённых задач. Мы собрали базу из решений экспертов, студенческих ответов и постепенно её расширяли. Для вузов это выглядело сильно: в отличие от школьных ГДЗ, в университетах у каждого преподавателя свои формулировки, свои требования, своя логика.

База росла, давала трафик, выглядела устойчиво. Ощущения были такие: «Всё классно. Мы на правильном пути».

В этот момент выходит обновление GPT — сначала 4o, затем 4o1. Для нас было принципиально понять, как изменился уровень модели, поэтому мы провели серию сравнительных тестов на наших сценариях.

Результат оказался отрезвляющим: модель решала задачи точно, стабильно и значительно быстрее. В ряде кейсов наша текущая система объективно уступала.

Это был момент, когда стало понятно — прежние технические решения больше не дают конкурентного преимущества, и продукт нужно пересобирать раньше, чем мы планировали.

Держать библиотеку как основной механизм больше не имело смысла. Это было сложно принять, но нужно двигаться дальше. Мы отключили сложную логику поиска и начали строить систему вокруг AI-решений. Библиотека перестала быть ядром продукта — она стала вспомогательной частью.

AI-трансформация и ребрендинг

К весне 2024 года мы встроили генерацию в Кэмп и адаптировали её под нашу архитектуру. Осенью выкатили полноценную версию. Генерация текстов и AI-решение задач стали основой продукта.

«Кампус-Эксперт» к этому моменту уже не развивался. Мы его закрыли и полностью перешли на AI-сервисы.

Продукт начал расти. И вместе с ростом встал вопрос: что именно мы строим — инструмент для быстрого результата или образовательный сервис?

Модель «помочь сдать и забыть» не даёт роста. Пользователь приходит на дедлайне и исчезает до следующего аврала. В такой логике нет ни LTV, ни ценности.

Мы с командой начинаем перестраивать продукт: сделали ребрендинг, пересобрали позиционирование, сфокусировались на AI‑напарнике внутри учебного процесса. Так Кампус стал Кэмпом ^[1], в котором появились:

• Сервис генерации текстовых работ, который помогает быстро собрать академически выстроенный черновик с корректной структурой и оформлением, снимая рутинную часть подготовки.

• Модуль решения задач, который работает в двух режимах — позволяет либо быстро получить пошаговое решение для проверки, либо пройти через объяснение с наводящими вопросами, чтобы действительно разобраться в материале.

• Инструмент создания презентаций, который формирует логичную структуру слайдов и аккуратный визуальный формат на основе темы или готового текста с возможностью экспорта в PPTX.

• Сервис разбора материала, который выстраивает диалоговое объяснение сложных тем с адаптацией под уровень студента и сохранением контекста, создавая безопасную среду для понимания.

Сервис должен жить не на краю учёбы, а внутри неё. Кэмп — помощник, инструмент, муза, друг, напарник. Придумать можно любую ассоциацию ^[5], но главное — он направляет и помогает учиться, а не просто выдаёт готовые ответы и решения. Студент здесь главная фигура, а Кэмп всегда рядом, когда нужна помощь.

Для кого-то такой подход может показаться избыточным или слишком амбициозным. Но именно в этой парадигме мы сознательно развиваем продукт — как системный элемент образовательной среды, а не как вспомогательный инструмент.

Какие цели ставим сейчас

За эти годы мне не раз приходилось пересматривать своё представление о том, каким должен быть Кэмп ^[1]. Мы запускали гипотезы, закрывали направления, меняли фокус и продуктовую логику. Не всегда с первого раза попадали точно, но каждый поворот давал понимание, куда двигаться дальше.

Сегодня для меня очевидно одно: если строить продукт исключительно вокруг дедлайнов, он неизбежно останется инструментом «на подхвате» — решающим точечные задачи, но не влияющим на саму образовательную среду. Такой роли нам недостаточно.

Я вижу будущее Кэмпа в другом — стать частью образовательного процесса, где есть ответственность, диалог и реальное понимание, а не просто автоматизация рутины. Это более сложный и долгий путь. Он требует зрелых решений и аккуратного баланса. Но именно в этом направлении я вижу стратегический смысл развития продукта.