5 причин, почему игровые студии инвестируют в обучение команд, когда мир сходит с ума по ИИ и нейросетям

Искусственный интеллект ворвался в ИТ (и, как следствие, в геймдев) со всей мощью. Сегодня Claude пишет код, Nano Banana занимается созданием арта, а ИИ-ассистенты автоматизируют рутину.

К настоящему моменту уже многие компании не просто научились работать с нейросетям, но реально оптимизируют с его помощью процессы. Примеров тому множество.

Например, в прошлом году в одной из своих колонок студия Game Gears заявила, что с помощью ИИ ускорила создание игр в четыре раза. Более того, создание 2D- и 3D-контента она смогла ускорить в 10-30 раз.

Не менее впечатляющим кейсом делилась компании ZiMAD. Ее художник в своей статье о работе со Stable Diffusion писал: «Передо мной стоит задача — подготовить 50 иконок. Их создание вручную могло занять минимум неделю. С помощью нейросети на это вряд ли уйдет больше двух дней».

Сегодня, скорее, сложно найти того, кто не пытается оптимизировать свои процессы и свой продакшен к работе с ИИ. Отсюда вопрос: почему на фоне этого мы наблюдаем на рынке рост интереса у компаний к обучению персонала? Для справки, по данным исследования Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, больше 61% российских компаний планируют в 2026 году увеличить расходы на обучение сотрудников.

Зачем тратить бюджеты на обучение людей, если подписка на ИИ стоит всего $20 в месяц (а если у вас на локальном устройстве стоит Stable Diffusion, то и вовсе бесплатно)?

Ответу на этот вопрос и посвящен этот материал.

1. Обучить дешевле, чем исправлять ошибки

После волн оптимизаций последних пару лет студии работают меньшими командами, но с тем же или большим объемом задач. Каждое увольнение и ошибки стали дороже — нет запаса прочности в виде дополнительных рук и времени.

Например, если компания сегодня теряет высококлассного разработчика, то команде придется как минимум месяц, а то и два-три искать нового (по данным рекрутингового агентства WN Talents). На фоне увольнения также придется распределять задачи между оставшимися членами команды, что, конечно же, может привести к их выгоранию и даже уходу.

Добавьте к этому еще три месяца адаптации нового сотрудника, риск его увольнения в первые недели (по статистике 20% сотрудников увольняется в первые 45 дней). Итого — четыре месяца упущенной выгоды.

Или представим другой пример: команда берет на работу нового маркетолога. Времени на то, чтобы разобраться с продуктом, площадками, форматами, аналитикой как всегда нет. В итоге несколько десятков тысяч долларов легко улетают в трубу только в рамках адаптации.

Или возьмем реальный кейс из практики WN Academy. Он максимально нагляден.

К нам обратились собственники молодой студии. Они ранее занимались бизнесом, но не в игровой индустрии. Они хотели выстроить процессы, достичь определенных результатов в геймдеве. Мы предложили им программу, которая включала такие темы, как анализ рынка, составление пайплайна, распределение ролей в команде. Словом, она давала основы, причем адаптированные под их ситуацию. Мы предлагали полностью расписанную дорожную карту бизнеса. Ребята от программы отказались. Они посчитали, что предыдущего опыта им хватит для того, чтобы сориентироваться в ситуации на рынке.

Через четыре месяца они вернулись. Оказалось, что компания из-за отсуствия экспертизы потеряла намного больше, чем потратила бы на обучение.

Вывод: обучение — не расход, а страховка от дорогих «факапов». В эпоху маленьких команд одна серьезная ошибка может стоить дороже, чем год обучения всего отдела.

2. ИИ не заменяет сотрудника, он умножает его возможности

ChatGPT действительно может написать архитектуру системы за пять минут. Вопрос в другом: кто из вашей команды поймет, что в этой архитектуре не учтена синхронизация состояний между клиентом и сервером? Кто заметит, что предложенное решение развалится при тысячи одновременных игроков?

Midjourney нарисует 50 вариантов персонажа за час. Но кто из них решит, какой подходит под целевую аудиторию? Кто проверит, что силуэт читается на мобильном экране? Кто поймет, что нужно обязательно решить все эти вопросы перед продакшеном?

Раньше гейм-дизайнеру нужно было придумывать механики. Сейчас ИИ может предложить 100 вариантов за минуту — но именно гейм-дизайнер должен понять, какие из них сработают для вашей аудитории, как они повлияют на ретеншн и монетизацию.

Проблема не в том, что ИИ плохо работает. Проблема в том, что он работает ровно настолько хорошо, насколько грамотна команда, которая с ним взаимодействует.

ИИ — это усилитель. Он делает сильного разработчика быстрее и эффективнее. Но посредственного специалиста он превращает в… посредственного специалиста с ChatGPT, который быстро выполняет задачи, которые потом кто-то другой будет долго исправлять.

Именно поэтому компании инвестируют в обучение базовых компетенций: архитектура, оптимизация, баланс, монетизация, производство арта . От них зависит, превратится ли ИИ-набросок в работающий продукт.

3. Ускорение адаптации к новому

Игровая индустрия меняется с бешеной скоростью. То, что работало год назад, сегодня уже устарело. Например, в июле 2026 года начнет действовать программа Google Play Games Level Up, а в Европе сейчас во всю идут разбирательства, касающиеся возможной отмены ATT. Оба вполне могут изменить правила работы с площадкой.

Постоянно следить за новой информацией, вычленять главное, внедрять в работу только нужное — это тоже навык, которому нужно учить. Иначе люди чувствуют слишком сильный прессинг, ощущение «я не успеваю» отнимает много энергии и скорость с продуктивностью замедляются, возникает больше ошибок.

Часто в рамках обучающих программ WN Academy мы делаем «обзорные» встречи. Эксперт из индустрии собирает все актуальные тренды в одном месте и анализирует их. Рассказывает, какие есть реальные кейсы применения, а на что не стоит тратить время. Главное — показывает, как именно переложить тренд на текущие задачи конкретного проекта. Это дает стабильность, уверенность, новый лист to do в трекере, фокус и фрейм, по которому сотрудник понимает, как в дальнейшем относиться ко всему потоку новой информации.

Участники обучений отмечают, что больше не ощущают постоянной тревоги от того, что что-то упускают, не прокрастинируют, потому что четко понимают, что им делать и на чем сконцентрироваться. Стоит ли говорить, что рост скорости выполнения задач, уровня вовлечения и совершения меньшего количество ошибок — это то, что мы чаще всего встречаем в отзывах по обучению спустя какое-то время после него.

4. Решение проблемы «узких горлышек»

«Узкое горлышко» — это человек, в которого упирается работа всей команды. Без него процесс встает или сильно замедляется.

Почему такие люди появляются:

• Исторически сложилось — человек работает в компании дольше всех, делал систему с нуля, знает все нюансы и костыли.
• Реально самый сильный специалист — просто лучше всех разбирается в теме, и задачи естественным образом стекаются к нему.
• Некогда учить других — всегда аврал, всегда дедлайны, «потом научим» превращается в «никогда не научим».
• Специфические знания — работал с конкретным паблишером три года, знает все их причуды и требования. Или единственный понимает, как устроена монетизация именно в вашей игре
• Сложилась негласная договоренность — «это зона ответственности Васи, не заходите туда».

И вот такой человек есть, работает, все идет нормально. До тех пор, пока он не заболел, не ушел в отпуск или резко не уволился.

Компания теряет не только многолетнюю экспертизу, но и сталкивается с простоем. Команда в авральном режиме пытается разобраться в теме, которую этот человек держал в голове. Разбираются криво, недостаточно быстро, с ошибками. Проект тормозит, дедлайны срываются, нервы на пределе.

Системное обучение команды позволяет заранее обезопасить себя. Когда все владеют критичными компетенциями хотя бы на базовом уровне, команда становится взаимозаменяемой. Если кто-то уходит — остальные подхватывают. Если кто-то в отпуске — работа не встает.

Это не значит, что все должны знать все одинаково глубоко. Но критичные знания должны быть распределены минимум между двумя-тремя людьми, чтобы уход одного не превращался в катастрофу.

5. Рост ключевых показателей проекта

Обучение команды напрямую влияет на метрик, от которых зависит успех игры и доход студии:

1. Ретеншн: команда, которая только что прошла обучение и на практике рассмотрела свой проект вместе с опытным экспертом, нашла слабые точки, места для роста, лучше понимает, почему игроки уходят и как это предотвратить. В итоге — более точные правки игровых механик, осознанные A/B-тесты, понятные четкие шаги к увеличению ретеншена.
2. Монетизация: сотрудник видит, где именно теряется конверсия: на первой покупке, на повторных, на подписках, и знает, что с этим делать, как настроить офферы, чтобы поднять ARPU.
3. Скорость выхода на рынок: команда, которая понимает современные пайплайны разработки и умеет работать с новыми инструментами (включая ИИ), тратит меньше времени на одни и те же задачи. Это значит, что студия быстрее выпускает обновления, быстрее реагирует на фидбек игроков, быстрее тестирует гипотезы.
4. LTV игрока: у ребят, которые погрузились на обучении в игровую экономику и метрики, есть набор инструментов, которые помогают сделать так, чтобы игрок оставался в игре месяцами и приносил доход не один раз, а регулярно.

По подсчетам WN Academy, обучение одного сотрудника стоит в районе 50-200 тысяч рублей.

Если обучение продюсера за 150 тысяч рублей дает рост ARPU на 15% — это окупается за первый же месяц после внедрения изменений в монетизацию.

Обучение — это не абстрактное «развитие людей». Это конкретное влияние на конкретные метрики, скорость разработки и стабильность команды. Каждый из этих показателей напрямую влияет на доход студии.

Заключение

В игровой индустрии сейчас выигрывают не самые большие студии, а самые быстрые — те, кто умеет адаптироваться к изменениям рынка и работать быстрее конкурентов.

ИИ дал мощный толчок, но его эффективность полностью зависит от компетенций команды. 80% работы делает ИИ, но оставшиеся 20% — это то, что отличает рабочий продукт от красивого, но нефункционального результата.

Но важно понимать: обучение обучению рознь. Стандартные бизнес-программы или общие ИТ-курсы не решают задачи игровой разработки. Там не понимают специфику.

Видя, сколько студий сталкивается с этой проблемой, мы в WN Academy строим программы вокруг реальных задач компании, которая к нам обратилась. Учитываем все нюансы геймдева. В качестве преподавателей зовем ветеранов индустрии — специалистов, которые продолжают разрабатывать игры и дают взгляд на тематику через призму своего опыта и экспертизы. Это и консалтинг, и обучение. Но цена — за последнее.

Формат программ — минимум теории и работа с конкретными задачами команды. Например, в рамках одной из программ ее участники за шесть встреч проходят полный цикл создания игрового ивента — от концепта до балансировки экономики. То есть ребята работают над реальным ивентом, сразу применяют инструменты на практике, пробуют, и после программы могут запустить готовый ивент в продакшн.

В эпоху, когда ИИ меняет правила игры, рынки перестраивается, старое уже не работает, а как по-новому еще не понятно, инвестиция в обучение перестала быть опцией. Это способ оставаться конкурентоспособными, когда скорость адаптации решает больше, чем размер студии.

Узнать подробнее о программах WN Academy можно по ссылке.