Анна Седунова | Вёрстка на GetCourse, оформление аккаунтов, процессы GetCourse
Наука · 23 сентября 2026 г.
«Зачем учиться делать лендинги, если скоро нейросети заменят всех специалистов?»
«Зачем учиться делать лендинги, если скоро нейросети заменят всех специалистов?» Часть 1 В последнее время мы всё чаще получаем такие вопросы. Особенно от тех, кто не был на нашем эфире, где мы подробно разбирали эту тему. Действительно, сегодня из каждого утюга говорят, что нейросеть может за несколько минут создать сайт, написать код и заменить дизайнера, верстальщика и технического специалиста. И вполне логично, что в этот момент закрадывается сомнение: а нужно ли вообще идти учиться, если скоро всё можно будет поручить ИИ? Но здесь важно разделять красивое обещание и реальную работу над проектом. Нейросеть — это мощный инструмент, помощник, который может значительно ускорить работу. Но она не заменяет опыт и знания специалиста. Она создаёт результат на основе того, как поняла задачу, а не на основе реальной логики конкретного проекта, особенностей платформы и того, как в итоге должна работать страница. На эфире Юля делилась своим опытом. Она училась у меня ещё на самом первом потоке курса Лендинги, хорошо разбирается в коде, а сейчас работает маркетологом в проектах. Да, она действительно собирает сайты с помощью нейросетей. Но создать достойную страницу — это не пять и не десять минут. И даже не полчаса. После первой генерации начинается долгая работа: нужно проверить результат, адаптировать его, исправить ошибки и докрутить отдельные элементы. Например, у Юли уже была готовая концепция сайта от дизайнера. Вот можете по ссылке посмотреть, поковырять. Юля и сама не до конца довольна результатом, не все смогла реализовать, так как не работает сейчас с этим профессионально. Этот сайт занял у неё пару недель в разработке, учитывая, что ИИ постоянно упиралась в лимиты даже на платной версии из-за постоянных доработок. Нейросеть помогла собрать сайт, но в одном из блоков на главной странице появилось неправильное выравнивание по ширине. Юля пыталась исправить его с помощью ИИ, подключалась даже я, мы предлагали разные варианты, но нейросеть продолжала перестраивать код по-своему и не решала конкретную задачу так, как было необходимо. Почему так происходит? Потому что нейросеть не знает всех особенностей GetCourse. 🔺Она может написать огромный фрагмент кода там, где специалист решил бы задачу одной строкой. 🔺Может выдать код, который сложно редактировать. 🔺Может не учесть внутреннюю структуру и правила платформы. А иногда код сначала работает, но после небольшой правки блоки начинают разъезжаться, элементы перестают загружаться или страница некорректно отображается на телефоне. И если вы не понимаете, как устроена страница, куда на GetCourse вставлять код, как он взаимодействует с системными стилями и что именно нужно исправить, вы оказываетесь в заложниках. У вас есть сгенерированный код, но нет возможности управлять результатом. Получается попытка натянуть сову на глобус: вставить готовое решение и надеяться, что оно каким-то образом само правильно «сядет» на платформу. Нейросеть может создать оболочку. Но фундамент по-прежнему закладывает специалист. Чтобы ИИ выдавал качественный результат, ему нужно поставить точную задачу, предоставить правильные вводные, проверить полученный код и объяснить, что необходимо изменить. А как обучить нейросеть и дать ей грамотное техническое задание, если вы сами пока не понимаете, каким должен быть результат?