来源|dowell之自言自语

作者|林路

编者按：

本文系转载，作者为北极光创投合伙人林路，他2012年加入北极光，已在传统互联网与移动互联网领域深耕10余年，他参与投资及投后管理的项目众多，其中教育科技项目有VIPKID、火花思维及美奇互动等。

本文中，林路大胆畅想，未来教育公司最理想的状态就是：只需要教研和技术研发团队，其他服务都交给AI来完成。如果一个岗位的工作内容可以通过SOP清晰定义，那么其中很大一部分其实是可以由AI来完成的。他认为，对创业公司而言，比起“什么需求都能满足却满足不好”，更重要的是找到一种能比过去更好地解决用户核心问题的方式。

01 除了教育，AI还能解决教育行业啥问题

（以下部分是畅想，并不是今天AI能实现的）

过去的教育行业，本质上是一个以服务为核心的行业。由于学习本身具有一定的反人性，必须依靠教学顾问来提升完课率，否则学生极易因缺乏持续的课消而流失。同时，销售人员也需要不断地沟通、跟进，来推动续费。在上一波教育的互联网化浪潮中，无论是一对一中的学习顾问，还是大班授课、小班服务里的助教，核心解决的其实都是“如何提供更好服务”的问题。因此我们会看到，传统教培公司的一个显著特点，就是服务和销售团队往往远大于教研和技术团队。对于教育公司来说，管理庞大的服务与销售队伍是一项巨大的挑战，因此才会衍生出各种 SOP(标准作业程序)，用以支撑标准化和规模化的扩张。

如果一个岗位的工作内容可以通过SOP清晰定义，那么其中很大一部分其实是可以由 AI 来完成的。当然，在现实工作中，人与人之间的沟通总会伴随着各种例外情况和微妙的处理方式，这些仍是当前 AI 难以完全胜任的环节。但如果能够积累足够的数据，并在工程层面持续投入研发，我认为实现可用并不是遥不可及的目标。

为了续费而进行的各种服务和销售，其实往往让人感到厌烦。互联网行业的主要商业模式一直是广告，从最早的横幅广告，到搜索广告，再到信息流广告，广告的形式不断演化，核心目标都是提升效率。但现实是，横幅广告的点击率长期徘徊在千分之几，搜索广告即便表现最佳，点击率也只有约 5%，而嵌入信息流的广告效果也并不算高。这意味着绝大多数广告投放实际上是被浪费掉的。因此，即使发展至今，互联网广告依然存在巨大的效率提升空间。

过去，互联网广告主要依赖于收集更多用户信息来提升效率：社交软件掌握了用户的浏览习惯，搜索引擎能够识别用户的意图。但这些信息其实都不够充分。相比之下，在 AI 教育场景中，用户在平台上的行为会沉淀出更细致的数据：他可能在某些音节的发音上始终有问题，某个语法点长期没掌握，或者平时阅读量明显不足。传统的销售人员本身往往缺乏对知识的深入理解，即便拿到这些数据，也很难为学生和家长提供真正有价值的建议。如果我们假设销售本身就是一位优秀的英语老师，能够基于这些数据给出切实解决问题的建议，那么续费自然不再是难题。在过去的互联网教育时代，这几乎无法实现;但在 AI 的逻辑下，复制这样一位“老师”的能力却成为可能。

其实，学生和家长最缺乏的并不是学习资源，而是清晰的学习规划。以英语为例，不同阶段应达到不同的目标：升学可能需要通过 KET/PET 等考试，出国留学则需要托福或雅思成绩。标准化考试本身具有明确的考纲和时间节点，结合学生当前的水平，AI 完全有能力为其制定科学的学习路径。当 AI 在学习规划和路径设计上比家长更专业、更高效时，信任关系就自然建立起来。此时，家长愿意长期付费，几乎不需要额外的销售干预。

未来教育公司最理想的状态就是：只需要教研和技术研发团队，其他服务都交给 AI 来完成。

02 对其他行业的启示

当“模型即应用”的概念被提出后，基础大模型不断拓展自身能力。但与其在大模型上做各种修修补补，不如直接深入具体行业，探索 AI 能够带来的实际改变。对创业公司而言，比起“什么需求都能满足却满足不好”，更重要的是找到一种能比过去更好地解决用户核心问题的方式。而行业的 know-how，正是横亘在基础大模型面前的一道厚厚的高墙。