В статье рассматриваются возможности использования генеративного искусственного интеллекта в обучении чтению на английском языке студентов языковых и неязыковых профилей подготовки. Одной из ключевых задач при работе с аутентичными текстами является их подбор к соответствующему уровню языковой подготовки обучающихся, так как слишком сложные англоязычные оригинальные тексты вызывают затруднения с пониманием содержания и снижают мотивацию к изучению иностранного языка. Генеративные модели, такие как ChatGPT, Alisa AI, GigaChat и DeepSeek, обладают функционалом автоматического анализа сложности текста, определения лексико-грамматических барьеров и адаптации материалов в соответствии с уровнями владения языком по шкале CEFR. Авторы статьи предлагают методику двухэтапной адаптации текстов, включающая предварительное определение уровня сложности исходного материала и последующее создание упрощённой версии с сохранением семантической целостности и основных стилистических характеристик оригинального текста с помощью генеративного искусственного интеллекта. На основе гипотетического моделирования проводится сравнительный анализ адаптаций, сформированных различными LLM-моделями. Показано, что генеративный ИИ способен снижать когнитивную нагрузку, поддерживать развитие навыков смыслового анализа, а также обеспечивать возможности для индивидуализации обучения. Сделан вывод о высоком потенциале генеративных моделей как инструмента повышения эффективности чтения, адаптации учебных материалов и создания персонализированных образовательных траекторий.