多知開辟全新板塊【視角】，邀約教育科技各領域從業(yè)者從各自視角，看教育+AI的此刻與未來。

　　本文邀約作者TCOH，教育行業(yè)資深戰(zhàn)略。對于教育科技公司與AI的關系，TCOH提到：

　　“多個教育頭部公司加總，累計在AI領域的投入已達二三十億元。但這些投入，究竟在多大程度上推動了AI在教育場景中的落地?答案或許沒有外界預期的那樣樂觀。”

　　“他們更關注的，是整個產品最終帶來的學習效果，而不是產品是否搭載了AI技術。換句話說，AI是錦上添花，而非決定購買的核心理由。”

　　“在這樣一個人力密集、流程繁復、協(xié)同高度依賴的系統(tǒng)中，想要讓AI'自然嵌入'并真正創(chuàng)造出商業(yè)價值，其挑戰(zhàn)遠比表面看上去要大。”

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　　以下為分享全文：

　　一、投了二三十億，結果還是“看起來很美”?

　　AI大模型火起來已有一段時間，曾一度被認為是教育行業(yè)最理想的應用場景之一。從GPT-4引發(fā)的行業(yè)轟動開始，無論是出于對技術的真正認可、應對競爭可能威脅的被動反應，還是為市值管理考慮，多個教育頭部公司在AI領域的累計投入已達二三十億元。

　　但這些投入，究竟在多大程度上推動了AI在教育場景中的落地?

　　在各大教育公司普遍接入 DeepSeek 之前，AI落地面臨多重現(xiàn)實障礙：有的是受限于自身模型能力建設不足，有的因OpenAI等供應商token成本較高而無法大規(guī)模應用，還有的則遭遇內部員工對AI的認知和接受度偏低，或是終端用戶對AI能力認知有限。在這種背景下，教育行業(yè)中很多AI產品的實際體驗，往往是“看起來很美”，但離真正解決用戶問題仍有距離，營銷包裝的成分往往高于實際功能價值。

　　DeepSeek 的出現(xiàn)，確實在顯著降低成本的基礎上，提升了教育公司在AI方面的基礎能力。隨著各家機構在不同場景中不斷試錯與踩坑，我們也逐漸能夠從課程體驗和產品使用中感知到，AI似乎開始對原有教育產品或服務產生一些由量變到質變的影響。

　　二、AI用是用了不少，但值多少錢很難算得清

　　在用戶側，最直觀的變化是使用頻率的提升。通過AI模塊的調用數(shù)據(jù)、功能打開率、使用時長等指標，可以明顯看出用戶對AI的接觸更為頻繁。越來越多的學生開始習慣性地借助AI完成作業(yè)、練習口語，或根據(jù)AI推薦進行個性化學習路徑的選擇。

　　不過，必須承認，這些AI能力目前仍主要作為產品的輔助功能或附加價值存在。用戶真正愿意為AI“本身”付費的意愿依然有限。他們更關注的，是整個產品最終帶來的學習效果，而不是產品是否搭載了AI技術。換句話說，AI是錦上添花，而非決定購買的核心理由。

　　在企業(yè)內部，通過AI提升運營效率的效果相對更為清晰。比如，輔導老師在作業(yè)批改和日常答疑中，原本需要投入大量時間，而借助AI進行自動批改與智能答疑后，確實顯著減輕了工作負擔，提高了整體人效。銷售顧問端的變化更為明顯，得益于AI生成話術和對用戶溝通內容的分析，溝通更有針對性，工作節(jié)奏也更加高效。而在教研側，AI技術也在題目生成、組卷、課件編寫等標準化生產環(huán)節(jié)中發(fā)揮了輔助作用，幫助教研人員節(jié)省時間與精力。

　　不過，這種效率提升距離被充分量化為具體的經營成果，還有一段路要走。AI項目的投入產出比仍需要更加系統(tǒng)和直觀的計算方式進行驗證。更重要的是，AI的應用應該從實際業(yè)務場景出發(fā)，由需求驅動，而非自上而下地“推技術”。目前在一些企業(yè)內部，技術部門主導、業(yè)務部門被動配合的AI項目，多數(shù)并未成功。技術本身還未構成業(yè)務不可替代的剛需，使用價值也未能充分外化，導致項目很難持續(xù)推進。

　　這種狀況，也逐漸被資本市場所感知。大約兩年前，AI+教育一度被視為充滿想象力的黃金賽道，吸引了大量資本與關注。但隨著時間推移，投資人對技術落地難度和變現(xiàn)周期的認知更加理性，熱情開始降溫。畢竟，再先進的技術，如果無法嵌入真實的商業(yè)流程、無法真正解決用戶與業(yè)務的核心問題，就很難撐起一個可持續(xù)的商業(yè)邏輯。

　　三、不是沒人看見AI的價值，而是沒人接得住它的重量　　

　　如果再往深一層看，教育行業(yè)的業(yè)務特性本身，就注定了AI落地不會是一件輕松的事。教育產品和服務的鏈條極長，涉及角色眾多，從產品、教研、教務、輔導、銷售到客服，每一個環(huán)節(jié)背后都有大量人為參與。其交付流程不僅非標準化程度高，還通常伴隨長周期、多節(jié)點、強依賴的特征。

　　在這樣一個人力密集、流程繁復、協(xié)同高度依賴的系統(tǒng)中，想要讓AI“自然嵌入”并真正創(chuàng)造出商業(yè)價值，其挑戰(zhàn)遠比表面看上去要大。

　　究其原因，首先是技術到實際應用之間的距離，并不是簡單跨越的。從最基礎的技術研發(fā)，到具體工程實現(xiàn)，再到產品化以及最終真正落地成為商品，每一步都充滿了大量的不確定因素和細節(jié)問題。如，某教育公司此前曾嘗試用AI完全取代教研老師的工作，或用AI生成高質量創(chuàng)新題目，但最終發(fā)現(xiàn)，由于AI模型當前的實際能力局限，這些嘗試都沒有取得理想的效果。

　　其次，AI技術的引入，并不是管理層“一拍板”就能落地的決策，而是一場需要全員參與的系統(tǒng)性變革。哪怕戰(zhàn)略方向已經確定，如果一線團隊對AI的接受度不高，甚至出現(xiàn)排斥情緒，那么項目在實際推進中勢必處處受阻。這種狀況很像一個身體：大腦下達了明確指令，但神經末梢卻沒有響應，最終整個系統(tǒng)無法有效運作。AI項目也是如此，只有當認知貫穿上下、行為達成一致，技術才有可能真正扎根在業(yè)務之中，發(fā)揮應有的價值。

　　進一步來看，即便組織上下已經達成了對AI價值的基本共識，真正落地仍然離不開匹配的組織結構和機制支撐。對于大多數(shù)傳統(tǒng)教育公司而言，這恰恰是一道難題。許多企業(yè)并非基于清晰的戰(zhàn)略架構自上而下設計而成，而是在業(yè)務滾動發(fā)展中“野蠻生長”出來的。因此，即使是面向同一類產品，不同公司的生產組織方式往往差別會很大。

　　在這種背景下，AI項目該如何承接?是單獨設立一個團隊專職負責，還是將任務嵌入原有部門?尤其在整個行業(yè)普遍面臨降本增效壓力的當下，增設新團隊并不現(xiàn)實。大多數(shù)公司只能選擇在既有部門上疊加AI相關職能。然而，這種“加任務不加人”的策略，往往加劇了一線員工的負擔，使本就高壓的組織進一步緊張，進而引發(fā)抵觸情緒。這種心理和結構性的雙重阻力，很容易使AI項目陷入“有戰(zhàn)略、無推進”的尷尬局面。

　　更為本質的問題在于，許多教育公司的業(yè)務流程本身就不夠清晰，這使得AI落地缺乏抓手，成為其難以發(fā)揮實際價值的重要原因之一。教育行業(yè)的業(yè)務鏈條本就錯綜復雜，直播課、錄播課、工具類產品等不同形態(tài)，各自對應著迥異的運營模式與交付流程。如果企業(yè)內部尚未理清流程體系，就難以明確AI該嵌入哪個環(huán)節(jié)、承擔什么角色，又在哪些節(jié)點必須保留人工干預。在這樣的前提下，即便技術能力足夠，也難以找到合適的切入點。最終的結果，不是AI被束之高閣，就是被機械疊加到原有流程中，導致效率反降，甚至引發(fā)業(yè)務混亂。

　　教育行業(yè)已經走過無序競爭的階段，進入相對穩(wěn)健的發(fā)展期。在這樣的環(huán)境下，AI+教育作為一項創(chuàng)新，能否真正落地，取決于企業(yè)是否具備足夠的勇氣、魄力和遠見。這場變革，是對原有業(yè)務的升級，還是新模式的探索?是“10到20”的優(yōu)化，還是“0到1”的重構?甚至在“10到20”的路徑中，也可能先經歷“跌到5”的陣痛。關鍵是，有多少團隊能熬過這段下行、堅持走到后面?

　　四、結語

　　真理不會因“正確”就能產生什么影響，AI也不會因“先進”就自動帶來改變。技術之外，更取決于一個組織是否有能力接住它——從工程到流程、從認知到機制、從理念到人心，每一層都是關口。教育的下一階段，不會在某次技術發(fā)布會上到來，而是在一次次困難與掙扎中，被一小撮人一步步扛出來、熬出來。