Стратегии применения нейросетей при обучении дизайну

Введение

Природа и масштаб проблемы. В настоящее время нейросети распространяются семимильными шагами во всех отраслях экономики. Одной из самых популярных сфер их приложения является дизайн. Исследования [1] показывают, что 59% дизайнеров Центральной части России используют в своей работе нейросети и 45% дизайнеров по всей стране прибегают к их использованию. В 2023 г. спрос на нейросети в среде дизайнеров вырос в восемь раз [2].

При этом, по мнению экспертов [13], о замене дизайнерского труда машинным речи не идет. В большинстве своем нейросети воспринимаются в качестве дополнительного орудия труда, которое ускоряет процесс работы дизайнера и делает его более конкурентоспособным. Вместе с тем ограниченный личный опыт использования искусственного интеллекта показывает, что добиться приемлемого результата даже для референса не получается неискушенному пользователю нейросетей. Сейчас развитие нейросетей и желание повысить свою конкурентоспособность среди дизайнеров открывает поле возможностей еще одному субъекту в данной сфере.

Школы и всевозможные акторы, предлагающие курсы дизайна, создают новую нишу рынка образовательных услуг, связанных с нейросетями. Насколько она популярна и какие изменения стратегического поведения следует провести тем организациям, работающим в сфере дизайнерского образования, которые еще не ступили на путь принятия нейросетей как неотъемлемой данности современного мира, в том числе дизайнерского, – это основная проблемная канва данного исследования. Недооценка роли новых технологий и противопоставление себя им может дорого обойтись особенно региональным игрокам в период расцвета интернет-образования.

Проблемы исследования. В данном исследовании нужно выявить, каково влияние развития искусственного интеллекта на рынок (спрос и предложение) в сфере обучения дизайну. Кроме того, следует определить, как это развитие изменяет стратегического поведения фирм, предлагающих курсы дизайна.

Проверяемые гипотезы:

1) популярность профессии «Дизайнер» не снизится в связи с развитием нейросетей;

2) в связи с развитием искусственного интеллекта акцент в обучении дизайну сместится на нейросети.

Контекст, цели и задачи исследования. В связи с тем, что проблематика исследования предполагает не просто оценку действий игроков образовательного рынка со стороны предложения, прибегающих к тематике нейросетей, но и изучение спроса, то в качестве информационной базы выбраны каналы социальной сети Telegram.

Этот выбор можно обосновать наличием данных об отношении подписчиков к постам, возможностью выгружать и анализировать посты, в том числе посредством различных программных средств и сервисов. В сравнении с опросами Telegram-каналы способны дать более дешевую и доступную информацию в достаточно большом объеме. Сайты школ дизайна тоже имеют ограничение, поскольку по их данным невозможно отследить обратную связь со стороны спроса. Кроме того, по данным опросов Telegram популярен среди дизайнеров (92% дизайнеров в центральной России используют его как источник информации [1]), молодежи как основного потребителя услуг рассматриваемых школ (например, по исследованию 2022 г. 80% молодежи Красноярского края использует его [3]). После 2022 г. в связи с политическими событиями в стране Telegram в два раза нарастил свой контингент [12].

В соответствии с проблематикой и информационной базой исследования были сформулированы его цели: определить тематику постов субъектов, предлагающих курсы дизайна; определить тематику постов по нейросетям, которые публикуются на каналах школ и субъектов, работающих и предлагающих обучение в сфере дизайна.

Общими задачами являются следующие положения:

1) обзор методов анализа данных социальных сетей (в частности Telegram) и методологии исследования;

2) выгрузка и анализ информации;

3) рекомендации фирмам-производителям курсов по дизайну.

Одной из самых сложных с технической точки зрения является задача анализа информации. Ниже представлены частные задачи, которые входят в задачу анализа:

1) выявление субъектов-каналов, предлагающих обучение в сфере дизайна в Telegram;

2) сбор постов выявленных каналов в нескольких временных срезах по тематике нейросетей;

3) классификация выявленных постов по нейросетям для определения их тематики;

4) определение структуры и динамики популярности темы нейросетей по каналам с курсами дизайна;

5) выгрузка всех топ-популярных постов выявленных каналов в нескольких временных срезах;

6) выявление постов, посвященных нейросетям, из числа топовых и определение их тематики;

7) определение места темы обучения в рамках анализа по ключевому слову «нейросеть» и анализа топовых тем;

8) анализ темы обучения нейросетям по набору программ и платформ;

9) анализ темы обучения и определение места нейросетей в ней;

10) определение стратегии субъектов, предлагающих курсы дизайна.

Обзор литературы. При подготовке к исследованию был рассмотрен ряд источников, касающихся методологии и информационной базы контент-анализа данных социальных сетей. А.В. Чугунов и др. на платформе Telegram с помощью сервиса TGStat выгрузили статистику политических каналов (по 98,5 тыс. постов) и провели их анализ с помощью инструментов PolyAnalyst: они строили сценарии кластеризации и создавали облака тегов для определения темы постов [17]. Л.Д. Забокрицкая и др. изучали ценности молодежи посредством анализа персональных данных анкет в социальной сети «Вконтакте» с помощью метода users.get и последующей обработки в IBM SPSS Statistics Base 22.0 [6]. О.В. Золотарев и А.Х. Хакимова составляли облака слов и n-граммы для определения весов тематических групп в динамике с целью последующего определения основных вопросов и терминов, которые обсуждались в Твиттере в период пандемии коронавируса [7]. А.Д. Кавеева использовала метод тематического моделирования LDA для определения тем материнских чатов в сети «Вконтакте» [8]. Л.А. Шайгерова и др. при выявлении этнокультурной идентичности подростков посредством анализа данных сети «Вконтакте» для решения проблемы неравномерности публикации постов, включаемых в выборку, предлагается ее ограничивать n-количеством последних для последующего статистического анализа [18]. В исследовании социальных связей социальной сети «Вконтакте» Д.А. Казанцева также используется ограничение выборки путем исключения закрытых аккаунтов [9]. О.А. Митрофанов описывает программные средства, позволяющие из набора текстовых данных формировать совокупность тем, которая их описывает [10]. Б.А. Низомутдинов и Л.А. Видясова при автоматизированном анализе социальных медиа социальных сетей не ограничиваются специфическим инструментарием типа формирования облака слов, привлекая традиционные показатели для анализа динамики относительных показателей (например, среднее количество комментариев на пост) и структуры участников сообществ [11]. Б.А. Низомутдинов и О.Г. Филатова анализировали комментарии пользователей политических Telegram-каналов и проводили тематическое моделирование с помощью инструментов Yandex Data Lens и модели Gensim, основанной на алгоритме LDA [12]. Хлопотов М.В. и др. проводили кластеризацию кинолюбителей по данных специализированных социальных сетей с использованием пакета NbClust R и дальнейшим определением качества кластеризации [16].

Как видно, в исследованиях, связанных с социальными сетями и контент-анализом, в частности, активно используется тематическое моделирование и различные программные средства. Последние используются для классификации, кластеризации и прогнозирования на основе больших данных. В этой работе в связи с тем, что исследование является пилотным, возможности применения искусственного интеллекта ограничены. Это связано с тем, что имеется потребность его дообучить в соответствии с целями этой работы: тематика постов не всегда является очевидной, что требует ручного анализа. Как пишет Е.Ю. Виноградова, «задачи классификации очень плохо алгоритмизируются» [4]. Возможность дообучения, например, имеется у платформы PolyAnalyst [17].

Использование нейросетей позволит заниматься мониторингом среды для принятия управленческих решений и понимания стратегии развития фирм. А.Ф. Шуплецов и др., в частности приводят теоретическое обоснование возможности применения искусственного интеллекта в целях прогнозирования стратегий [19]. В целом формулировка стратегии и предполагает анализ внешней среды. Поэтому использование Telegram как полигона исследования стратегий выглядит весьма обоснованной.

Методология и информационная база исследования. Для выявления Telegram-каналов, предлагающих обучение в сфере дизайна и публикующих посты о нейросетях, был использован сервис TGStat. Поиск публикаций осуществлялся с помощью ключевого слова «нейросеть». Анализ был ограничен тематикой дизайна с января по февраль 2024 г. Далее из найденного перечня (1145 постов) вручную выявлялись каналы, в которых упоминается обучение или курсы по дизайну. В итоге было выявлено 123 поста, касающихся нейросетей, 42 каналов (табл. 1). После этого также вручную выявлялась тематика найденных постов. Аналогично определялась тематика указанных 42 каналов по временным срезам: с января по февраль 2023 г. По этим же 42 каналам в годовом разрезе определялась активность, вовлеченность и средний охват публикации. Кроме этого, были добавлено четыре канала, которые очевидно связаны с обучением дизайну и которые не были выявлены в первоначальной выборке.

Таблица 1

Информационная база исследования

Характеристика запросов	Количество	Структура, проц.
Поисковый запрос: тематика поиска «дизайн»
каналов	6518	-
Первоначальный запрос: текст для поиска «нейросеть», тематика поиска «дизайн», январь-февраль 2024
постов	1145	х
каналов	429	100,0
подписчиков свыше 100 000 от 10 000 до 99 999 от 1000 до 9 999 от 0 до 999	5 110 176 138	1,2 25,6 41,0 32,2
Выборка
постов	123	х
каналов	42	100,0
подписчиков свыше 100 000 от 10 000 до 99 999 от 1000 до 9 999 от 0 до 999	1 12 25 4	2,4 28,6 59,5 9,5
Запрос: текст для поиска «нейросеть», тематика поиска «дизайн», январь-февраль 2023
постов	722	х
каналов	285	100,0
подписчиков свыше 100 000 от 10 000 до 99 999 от 1000 до 9 999 от 0 до 999	6 87 111 81	2,1 30,5 38,9 28,4
Выборка
постов	95	х
каналов	15	100,0
подписчиков свыше 100 000 от 10 000 до 99 999 от 1000 до 9 999 от 0 до 999	1 8 5 1	6,7 53,3 33,3 6,7
Запрос: текст для поиска «нейросеть», тематика поиска «дизайн», с марта 2023 по март 2024
постов	5001	х
каналов	942	100,0
подписчиков свыше 100 000 от 10 000 до 99 999 от 1000 до 9 999 от 0 до 999	7 185 358 392	0,7 19,6 38,0 41,6
Выборка
постов	502	х
каналов	46	100,0
подписчиков свыше 100 000 от 10 000 до 99 999 от 1000 до 9 999 от 0 до 999	1 12 26 7	2,2 26,1 56,5 15,2

Источник: составлено автором по [14].

Активность пользователей складывается из всех видов реакций на посты: пересылки, комментарии, реакции. Вовлеченность показывает, сколько активностей пользователей приходится на один просмотр. Показатель среднего охвата одной публикации представляет собой соотношение среднего числа просмотров на один пост к числу подписчиков.

Далее по каждому из 42 выявленных каналов был сгенерирован отчет с 10 топовыми публикациями в двух временных срезах: за февраль 2023 и 2024 гг. Фильтрация данных проводилась по показателю вовлеченности подписчиков. Этот показатель помогает рассматривать исследуемый рынок не только с позиции предложения: кроме этого, учитываются характеристики спроса. Самые высокие и самые низкие значения индекса вовлеченности отметались, поскольку они могут быть связаны с равенством активностей и просмотров или нулевыми их значениями.

После этих действий формировался общий файл с топовыми публикациями. По итогу этих действий удалось определить динамику топовых публикаций с упоминанием нейросетей.

Кроме этого, данные публикации подверглись структурному анализу: по каждому посту из числа топовых с упоминанием нейросетей определялась тема в динамике по указанным ранее временным срезам. Среди тем особое значение уделялось теме обучения.

Выявленные данные понадобились для определения стратегического развития фирм-производителей курсов по дизайну. Для этого по выявленным топовым публикациям с темой обучения нейросетям определялся список каналов. На основе анализа выявленных сообщений и сайтов найденных субъектов определялась стратегия их поведения в соответствии с классификацией, приведенной у О.С. Виханского и А.И. Наумова [5], приводилось описание продуктов, связанных с нейросетями и сам их перечень.

Основная часть

Результаты. При выполнении задач, поставленных в исследовании, были получены следующие результаты.

1. В период с марта 2023 по март 2024 гг. было выявлено 46 каналов, которые публикуют посты про обучение и нейросети. За указанный период было опубликовано 502 поста по тематике, связанной с нейросетями. Число подписчиков выявленных каналов составляет более 597 тыс. человек. Вовлеченность в целом по всем каналам равна 1,94%, что является средним ее уровнем. При этом средний охват одной публикации составляет 0,41% (табл. 2).

Таблица 2

Статистика каналов

№	Название источника	Посты	Подписчиков	Просмотров	Активностей	Вовлеченность, проц.	Средний охват одной публикации, проц.
1	Што такое фотошоп?	13	110421	134885	1032	0,77	9,40
2	Figma | Дизайн	22	96308	193983	2788	1,44	9,16
3	Phhh Phhh | Фотошоп	14	70332	104578	684	0,65	10,62
4	Секретный канал Логомашины	21	36472	78344	1303	1,66	10,23
5	Оди	9	34356	39220	741	1,89	12,68
6	4Design	25	31053	98098	2335	2,38	12,64
7	Tilda Publishing News	4	27377	29698	622	2,09	27,12
8	unid | графический дизайн	9	26381	68719	1339	1,95	28,94
9	JCenterS - Компьютерная графика (CG, VFX, 3D)	23	16289	91185	1416	1,55	24,34
10	CONTENTED — школа дизайна	14	15693	34787	957	2,75	15,83
11	Школа инфографики Bek.Five	3	15022	1954	66	3,38	4,34
12	Наука Дизайна	10	12969	22135	541	2,44	17,07
13	Щёлочь	13	12208	47559	1890	3,97	29,97
14	Дизайнер презентаций с Bonnie&Slide	2	9604	5030	39	0,78	26,19
15	KHS | Digital Art	33	9429	108282	2435	2,25	34,80
16	Школа дизайна НИУ ВШЭ	6	8474	13926	272	1,95	27,39
17	Hot Motion	3	7459	2380	12	0,50	10,64
18	Photofox	5	6662	12855	318	2,47	38,59
19	PixelMap	4	5995	4782	160	3,35	19,94
20	PROSLIDES SCHOOL | Презентации, дизайн	7	4369	6754	94	1,39	22,08
21	Школа Видео	2	3961	4132	164	3,97	52,16
22	MDA	2	3509	2309	138	5,98	32,90
23	Successfulstocker | офишл 😎	7	2632	10714	364	3,40	58,15
24	BEAUTY STORIES • Leshankseniya	1	2422	1618	35	2,16	66,80
25	Design not fabricated	11	2302	4305	228	5,30	17,00
26	Дизайн с Krona.Studio	9	2166	2048	194	9,47	10,51
27	Карточки Одуванова	1	2007	3897	62	1,59	194,17
28	Марат Нуриев — Карточки, но не банковские	4	1900	7483	526	7,03	98,46
29	ХранилищеЗнаний	7	1781	403	22	5,46	3,23
30	Влада про дизайн и продажи💸	3	1661	4141	96	2,32	83,10
31	AlexHappy3D	9	1538	13302	416	3,13	96,10
32	Полищук Александр | Дизайнер инфографики	2	1535	3125	105	3,36	101,79
33	tak pobedim.design	5	1503	4685	305	6,51	62,34
34	Инфографика и Нейросети	79	1398	50968	1384	2,72	46,15
35	Школа СтокМастер	2	1303	1342	24	1,79	51,50
36	Art Glück Education / Дизайн и архитектура	19	1214	9539	377	3,95	41,36
37	Moi3d not pomoi	1	1171	1019	51	5,00	87,02
38	ШКОЛА ВЕКТОРНОЙ ГРАФИКИ ILCONA	1	1142	394	29	7,36	34,50
39	Русджоновская	2	1056	500	12	2,40	23,67
40	SARGAZM | design by Kopasova	2	889	702	76	10,83	39,48
41	🫨 Небинарный Дизайнер	22	862	7772	205	2,64	40,98
42	Школа 3D-моделирования 3D CLUB	23	835	1663	18	1,08	8,66
43	Цитадель • онлайн-школа дизайна	6	683	1807	34	1,88	44,09
44	Artways.bootcamp	17	515	3779	204	5,40	43,16
45	Школа 3D-графики | 3D Club	24	355	688	3	0,44	8,08
46	Школа дизайна DH	1	341	254	6	2,36	74,49
47	Общий	502	597554	1241743	24122	1,94	0,41

Источник: составлено автором по [14].

Почти по 70% каналов уровень вовлеченности в тему нейросетей выше среднего по выборке (рис.). У 30% каналов наблюдается очень высокий уровень вовлеченности аудитории: больше 3,5% активностей приходится на один просмотр. Вовлеченность меньше 1% демонстрирует всего 5 каналов. Максимальная вовлеченность составила больше 10,8% и связана в большей мере с особенностями расчета, чем фактической характеристикой популярности темы у аудитории. Поэтому фактически вовлеченность колеблется от 0,44 до 9,47%.

Направленность изменения среднего охвата и вовлеченности в целом совпадают. При этом имеет место более широкий размах значений по вовлеченности подписчиков. Если не учитывать экстремальные значения среднего охвата, то разброс его значений меньше в сравнении с разбросом вовлеченности.

Рис. Вовлеченность и средний охват одной публикации по выборке Telegram-каналов

Источник: составлено автором по [14].

2. Популярность темы нейросетей в январе-феврале 2024 г. в Telegram сократилась в сравнении с аналогичным периодом предыдущего года (число постов увеличилось на 29,5%, но при этом их количество в расчете на один канал сократилось в два раза). Размер каналов, поднимающих исследуемую тему, тоже изменился: если в 2023 г. о нейросетях писали в основном средние и крупные каналы, посвященные дизайну (60% каналов: подписчиков больше 10 000), то в 2024 число подписчиков на один канал сократилось на 51%. Основная часть прироста числа постов была обеспечена каналами с числом подписчиков от 1000 до 10 000 (им принадлежит 58% постов) (табл. 3).

Таблица 3

Динамика популярности постов о нейросетях в январе-феврале, 2023-2024 гг.

Показатель	2023 г.	2024 г.	Темп роста, проц.	Изменение, проц.
Постов	95	123	129,47	29,47
Подписчиков	442305	589373	133,25	33,25
Просмотров	336623	285667	84,86	-15,14
Активностей	8299	6415	77,30	-22,70
Количество каналов	15	42	262,50	162,50
Постов на один канал	5,94	2,93	49,32	-50,68
Подписчиков на один канал	27644,06	14032,69	50,76	-49,24
Просмотров на один канал	21038,94	6801,60	32,33	-67,67
Активностей на один канал	518,69	152,74	29,45	-70,55
Просмотров на один пост	3543,4	2322,496	65,54	-34,46
Активностей на один пост	87,36	52,15	59,70	-40,30
Вовлеченность, проц.	2,47	2,25	х	-0,22
Средний охват одной публикации, проц.	0,80	0,39	х	-0,41

Источник: составлено автором по [14].

При относительном снижении популярности темы нейросетей среди Telegram-каналов имело место абсолютное снижение интереса к ней со стороны подписчиков. Просмотры и активность пользователей сократились на 15,1 и 22,7% соответственно.

При снижении числа подписчиков на один канал на 49,2% их активность и просмотры в расчете на один канал сократилась в еще большей мере: на 70,5 и 67,8% соответственно. При этом вовлеченность имеющихся пользователей изменилась не так кардинально: соотношение активностей и просмотров сократилось на 0,22 процентных пункта. Стоит учитывать, что активность на один пост сократилась в большей мере, чем число просмотров на один пост (40 в сравнении 34%).

Таким образом, относительная популярность темы нейросетей в 2024 г. снизилась не только со стороны спроса, но и со стороны предложения. При этом спрос на эту тему сократился в большей мере, чем предложение за счет роста популярности темы среди мелких и средних по размеру Telegram-каналов.

3. Тематика постов за анализируемый период значительно изменилась. Если в 2023 г. только четверть постов касалась обучения, то в 2024 г. это цифра равна 57% (табл. 4).

Таблица 4

Тематика постов с упоминанием нейросетей

Тематика	Январь-февраль 2023 г.		Январь-февраль 2024 г.		Изменение, проц.
	Число	Доля, проц.	Число	Доля, проц.
Конкурс	5	5,26	3	2,44	-2,82
Материалы	17	17,89	13	10,57	-7,33
Обучение	25	26,32	70	56,91	30,59
Работы	9	9,47	9	7,32	-2,16
Новости	13	13,68	4	3,25	-10,43
Обсуждение	12	12,63	8	6,50	-6,13
Реклама	6	6,32	8	6,50	0,19
Опрос	6	6,32	2	1,63	-4,69
Статьи	2	2,11	6	4,88	2,77
Всего	95	100,00	123	100,00	-

Источник: составлено автором по [14].

На втором месте в структуре находятся посты с упоминанием нейросетей в качестве инструментов и материалов: их доля за анализируемый период сократилась на 7%.

4. Несмотря на количественный рост темы нейросетей в числе топовых постов анализируемых Telegram-каналов в феврале 2024 г. в сравнении с аналогичным периодом предыдущего года, качественных сдвигов в популярности темы не произошло (табл. 5). Просмотры и активности в расчете на один пост о нейросетях снижаются, причем последние в большей мере. Положительная динамика по ряду качественных показателей обеспечена прежде всего увеличением числа Telegram-каналов, в которых стала освещаться тема нейросетей в дизайне.

Таблица 5

Динамика популярности нейросетей в топ-10 постов, февраль 2023-2024 гг.

Показатель	2023 г.	2024 г.	Темп роста, проц.	Изменение
Постов всего	299,00	456,00	152,51	157,00
- о нейросетях	24,00	58,00	241,67	34,00
- доля, проц.	8,03	12,72	х	4,69
Подписчиков всего	518274,00	593377,00	114,49	75103,00
- по постам о нейросетях	162644,00	307458,00	189,04	144814,00
- доля, проц.	31,38	51,81	х	20,43
Просмотров всего	881260,00	884001,00	100,31	2741,00
- по постам о нейросетях	75220,00	128871,00	171,33	53651,00
- доля, проц.	8,54	14,58	х	6,04
Активностей всего	37747,00	39822,00	105,50	2075,00
- по постам о нейросетях	4117,00	6608,00	160,51	2491,00
- доля, проц.	10,91	16,59	х	5,69
Количество каналов всего	30,00	47,00	156,67	17,00
- по постам о нейросетях	10,00	24,00	240,00	14,00
- доля, проц.	33,33	51,06	х	17,73
Постов о нейросетях на один канал с упоминанием нейросетей	2,40	2,42	100,69	0,02
Постов о нейросетях на один канал без упоминания нейросетей	0,80	1,23	154,26	0,43
Подписчиков с постами о нейросетях на один канал с упоминанием нейросетей	16264,40	12810,75	78,77	-3453,65
Подписчиков с постами о нейросетях на один канал без упоминания нейросетей	5421,47	6541,66	120,66	1120,19
Просмотров постов о нейросетях на один канал с упоминанием нейросетей	7522,00	5369,63	71,39	-2152,38
Просмотров постов о нейросетях на один канал без упоминания нейросетей	2507,33	2741,94	109,36	234,60
Активностей на посты с упоминанием нейросетей на один канал с упоминанием нейросетей	411,70	275,33	66,88	-136,37
Активностей на посты с упоминанием нейросетей на один канал без упоминания нейросетей	137,23	140,60	102,45	3,36
Просмотров на один пост о нейросетях	3134,17	2221,91	70,89	-912,25
Активностей на один пост о нейросетях	171,54	113,93	66,42	-57,61
Вовлеченность по постам о нейросетях, проц.	5,47	5,13	93,68	-0,35
Средний охват одной публикации о нейросетях, проц.	1,93	0,72	37,50	-1,20

Источник: составлено автором по [14].

Вместе с тем стоит отметить, что интерес к теме использования нейросетей в дизайне сохраняется, о чем свидетельствует в целом наличие постов о них в числе топовых.

5. Февральские топовые посты о нейросетях в 2024 г. в большей мере посвящаются вопросам обучения (табл. 6). Если в 2023 г. за исследуемый месяц подписчиков больше интересовали информационные посты о возможностях различных нейросетей, то в 2024 г. высокий интерес у аудитории вызывают не только их описание, но и различные вопросы, связанные с обучением работе с нейросетями. Вопросы обучения и информационные материалы составляют более 70% всех рассмотренных постов.

Таблица 6

Тематика топовых постов о нейросетях

Тематика	Февраль 2023 г.		Февраль 2024 г.		Изменение, проц.
	Число	Доля, проц.	Число	Доля, проц.
Конкурс	-	-	2	3,45	3,45
Материалы	14	58,33	21	36,21	-22,13
Обучение	6	25,00	21	36,21	11,21
Работы	-	0,00	2	3,45	3,45
Новости	1	4,17	2	3,45	-0,72
Обсуждение	3	12,50	2	3,45	-9,05
Реклама	-	-	2	3,45	3,45
Опрос	-	-	-	-	-
Статьи	-	-	6	10,34	10,34
Всего	24	100,00	58	100,00	-

Источник: составлено автором по [14].

6. Обучающий контент по нейросетям, продвигаемый в Telegram-каналах, можно разделить на три группы. Первая группа – это мини-курсы с учебной программой и целым набором нейросетей, которые по ней будут рассматриваться слушателями. Вторая группа – это небольшие по длительности интенсивы, в которых рассматривается одна-две нейросети в приложении к какой-либо дизайнерской программе, или информационные блоки о нейросетях в рамках уже освоенного фирмой курса. Наконец, третья группа – это, скорее, бесплатный промо-контент, содержащий общую характеристику нейросетей или уроки по ним, к основному курсу фирмы.

Таким образом, фирмы используют либо стратегию диверсифицированного роста, либо концентрируются на имеющемся продукте (табл. 7), добавляя к курсам контент по нейросетям, чтобы не отставать от лидеров рынка и быть в тренде изменений, диктуемых внешней средой.

Таблица 7

Стратегии фирм по работе с нейросетями

Стратегия	Примеры каналов	Подписчиков	Описание	Нейросети
Горизонтальная диверсификация	KHS Digital Art	9350	Отдельные курсы от 1,5 до 2 месяцев. Поддерживающие бесплатные ролики.	ChatGPT Synthesia Midjourney AE Stable Diffusion
	Щёлочь	12222	Отдельный курс на 2 месяца. Мини-инструкции и промты в Telegram-канале.	Dalle Dalle 3 Krea Vector Chatgpt Phygital+ stable diffusion Phygital+ Controlnet Midjourney
	Art Glück Education Дизайн и архитектура	1163	Отдельный курс на 2 месяца. Обсуждение возможностей применения.	Midjourney Stable Diffusion Invoke.AI
	Секретный канал Логомашины	36955	Отдельный мини-курс на 3 месяца. Бесплатный онлайн-интенсив.	Kandinsky Dall-E BlueWillow Leonardo Playground SDXL Dreamstudio Bing Image Creator Adobe Firefly
Развитие продукта	Artways.bootcamp	552	Отдельный блок в курсе «Бренд-дизайнер». Запись мастер-классов	MIdJourney Adobe Firefly
	🫨 Небинарный Дизайнер	770	Отдельный интенсив на 2 недели по Figma c возможностью пользоваться подпиской на нейросети. Конкурс с оплатой работ.	MidJourney
Усиление позиций на рынке	Photofox	6661	Бесплатные ролики по нейросетям. Основной курс по Photoshop.	чат GPT
	Инфографика и Нейросети	1339	Специализированный курс по применению нейросетей в инфографике. Бонусный модуль за систему «приведи друга». Розыгрыши на места в курсе. Награды за репосты.	Леонардо
	Школа Видео	3961	Подарки – обучающие материалы по нейросетям для поддержки основного курса.	чат GPT

Источник: составлено автором по [14].

Зачастую общие стратегии выявленных фирм являются «комбинированными» [15], поскольку включают в себя дифференциацию, диверсификацию, разные виды интеграции и концентрацию на разных продуктах или рынках. Причем нейросети в этих общих стратегиях не занимают главенствующих позиций.

Выводы. В целом рынок обучения дизайну в плане использования нейросетей стабилизировался. Всего за год произошла рутинизация рассматриваемой инновационной технологии. Сейчас фирмы разных размеров прибегают к теме нейросетей, используя их либо для диверсификации своей деятельности и развития имеющихся продуктов, либо для поддержания интереса к себе в целом.

Со стороны спроса имеет место спад вовлеченности в тему нейросетей. Об этом свидетельствует также тот факт, что фирмы начинают использовать по отношению к самой теме нейросетей поддерживающие маркетинговые инструменты. В то же время потенциал роста спроса к исследуемой теме имеется, поскольку нейросети по-прежнему находятся среди топовых вопросов, а доля активностей по постам, посвященных этой теме, увеличилась за анализируемый период.

Рассматриваемые организации все больше уводят тему нейросетей в коммерческое русло, поскольку доля темы обучения в постах увеличивается, а вес вопросов, связанных с обсуждением и бесплатным снабжением материалами и инструментами, снижается. Можно сказать, что тема обучения работе с нейросетями профессионализируется. У фирм, которые продают небольшие курсы по нейросетям, имеется достаточно большой перечень соответствующих сервисов в программе обучения, а также вопросов, которые заявляются к рассмотрению (от правил составления промтов до вопросов бесплатного использования программ).

Соотнесение выводов с первоначальной гипотезой. В результате проведенного исследования первоначальные гипотезы подтвердились частично. Популярность обучения дизайну не снизилась в связи с развитием искусственного интеллекта. Об этом свидетельствует общий рост числа подписчиков на Telegram-каналы дизайнерских школ. Вместе с тем и акцент в обучающих программах изменились не сильно. Нейросети используются для создания мини-курсов в дополнение к основной их линейке, для дополнения имеющихся курсов, а также в качестве маркетинговых приманок.

В целом базовое дизайнерское образование сейчас сложно заменить нейросетями. Кроме того, оно дает возможность разговаривать с последними на одном языке: например, не имея представления о стилях дизайна сложно что-то генерировать в соответствии с ними. В то же время региональным игрокам не стоит нивелировать значение новых технологий, поскольку главное, на что рассчитаны нейросети сейчас – это увеличение скорости и снижение рутины, и этому стоит обучать. Это увеличивает рынок для самих школ, ведь не каждый умеет писать картины, но число «умельцев» однозначно возрастет при использовании искусственного интеллекта.

Сильные и слабые стороны исследования. Сильной стороной проведенного исследования является большая информационная база. В то же время использованный сервис для создания этой базы является довольно дорогим в использовании, поэтому стоит привлекать и другие бесплатные сервисы, упомянутые в теоретической части работы.

Заключение

Важность результатов. Результаты данного исследования важны с двух точек зрения. Во-первых, они могут пригодиться школам дизайна в плане выбора стратегии при использовании нейросетей, а также применения в практике обучения отдельных их видов. Во-вторых, исследование важно с методологической точки зрения. Поскольку работа проводилась без привлечения программных средств при классификации тем, вручную, то в дальнейших исследованиях можно применять средства искусственного интеллекта, обучив его созданной базой классификации тем, для проведения тематического моделирования.

Понимание области и необходимости дальнейших исследований. Исследование может быть продолжено уже с использованием систем искусственного интеллекта. Это позволит решать задачи классификации тем постов за более длительные периоды времени, а также с большим числом каналов и постов, что не только повысит достоверность результатов, но и даст возможность прогнозировать стратегическое поведение фирм на рассмотренном рынке.