Instytut szkoleniowy, organizacja korepetycji czy biuro szkoleniowe sprzedaje nie tylko wiedzę, ale także jej przekazywanie. Duża część godzin przypada na trzy rodzaje pracy: tworzenie i utrzymywanie materiałów dydaktycznych i programów nauczania, opiekę i ocenianie poszczególnych uczestników oraz warstwę administracyjną wokół tego — zapisy, planowanie, rejestrację postępów, raportowanie do zleceniodawców lub inspekcji oświatowej. Nad tym wszystkim stoi zazwyczaj jedna osoba, która nosi wizję dydaktyczną i utrzymuje relacje ze szkołami, firmami lub podmiotami udzielającymi subsydiów. Ten podział decyduje o tym, co widzi kupujący: materiały i administracja są przenośne, wizja i sieć kontaktów wcale nie zawsze.
AI przejmuje częściowo pracę, nie jako obraz przyszłości, ale jako coś, co w niektórych organizacjach edukacyjnych już dziś ma miejsce, a w innych jeszcze nie. Tworzenie materiałów do ćwiczeń, generowanie pytań testowych na podstawie celów nauczania, podsumowywanie postępów na podstawie wyników testów — to praca, którą AI może w dużej mierze przejąć, przy czym nauczyciel ocenia wynik przed dostarczeniem go uczestnikowi. Indywidualna opieka przy złożonych problemach z uczeniem się lub kwestiach behawioralnych pozostaje pracą ludzką; brakuje tam takiego rodzaju kontekstu, jakiego system nie posiada. Między tymi dwoma biegunami znajduje się szeroka warstwa z nadzorem: AI, które przeprowadza pierwszą rundę feedbacku na pracy pisemnej, nauczyciel, który koryguje ton i niuanse, zanim trafi do uczestnika.
Skąd wynika ta różnica, zwykle nie zależy od wielkości organizacji, lecz od tego, w jakim stopniu proces edukacyjny został już podzielony na rozpoznawalne kroki. Instytut z ustalonym programem nauczania i standaryzowanym testowaniem może szybciej przekazać części tego procesu AI niż organizacja, w której każdy kurs jest w dużej mierze na nowo tworzony przez nauczyciela, który go prowadzi.
To przesunięcie dotyka nie tylko struktury kosztów, ale wagi każdego czynnika, który kupujący bierze pod uwagę.
Zależność od właściciela jest dotknięta najbardziej widocznie. Jeśli właściciel sam opracowuje program nauczania, opiekuje się trudnymi przypadkami i osobiście znaj zleceniodawców, to AI zmienia to obciążenie administracyjne lub związane z materiałami, ale nie zmienia istoty zależności. Jakość zysku również się zmienia, ale nie jednolicie: oszczędność, która wynika z tego, że sam proces został przeprojektowany, liczy się dla kupującego inaczej niż oszczędność, która całkowicie opiera się na jednym dostawcy AI lub licencji. To ostatnie jest założeniem, które ponownie odpada, gdy zmienia się umowa.
Koncentracja klientów i pewność kontraktów również nabierają innego znaczenia. Instytut, który dla większej części przychodu zależy od jednego zleceniodawcy — szkoły, gminy lub programu subsydiowania — nie widzi, że ta wrażliwość zniknie przez AI, ale pytanie się przesuwa: czy dostarczony produkt edukacyjny można powtórzyć również bez tej konkretnej relacji u innego odbiorcy? Potencjał wzrostu jest oceniany na podstawie tego, czy przeskalowana część edukacji — materiał, testowanie — jest ponownie wykorzystywalna dla nowych grup bez proporcjonalnego wzrostu zdolności nauczycielskich.
Ramy prawne i pedagogiczne dotyczące edukacji — wymagania kwalifikacyjne, regulaminy egzaminacyjne, nadzór inspekcji — nie zmieniają się przez to, co AI przejmuje lub nie, a kupujący ocenia to niezależnie. A gdzie pytanie dotyka decyzji personalnych — jakie funkcje pozostają potrzebne przy zmienionym podziale zadań — obowiązują dla tego własne wymogi prawne; ta ocena należy do pracodawcy, nie do skanu wartości.
Sposób, w jaki AI przesuwa pracę, różni się znacznie w zależności od sektora, i to wpływa każdorazowo inaczej na wycenę. W handlu detalicznym często najpierw patrzy się na to, co dzieje się z wyceną firmy handlowej, gdy praca związana z zapasami i kasą częściowo się automatyzuje, podczas gdy w gastronomii pytanie dotyczy tego, co AI oznacza dla wartości firmy gastronomicznej, gdzie obsługa i kuchnia w dużej mierze pozostają pracą ludzką. W sektorze IT punkt ciężkości leży zupełnie inaczej, co można przeczytać w tym, jak AI wpływa na wycenę firmy IT poprzez pracę związaną z kodem i wsparciem. Dla organizacji edukacyjnych to porównanie pozostaje przydatne, bo pokazuje, jak silnie wynik zależy od tego, jak powtarzalna była praca już przed pojawieniem się AI.
Kupujący zastanawia się, czy produkt edukacyjny będzie dalej funkcjonować, gdy obecny właściciel odpada, i jaka część zespołu faktycznie nosi ten proces. To inne pytanie niż to, kto jest na liście płac; chodzi o to, kto podejmuje decyzje, które decydują o jakości. Więcej o tym, jak kupujący patrzy na zespół i organizację wokół właściciela, opisano w dlaczego kupujący ocenia zespół zarządzający osobno przy zakupie firmy, a bardziej ogólny przegląd ośmiu czynników, które kształtują wycenę firmy, znajduje się w jak określa się wartość firmy na podstawie ośmiu czynników.
Podstawowe pytanie — jaka praca w tej organizacji faktycznie może zostać przejęta przez AI, a jaka część pozostaje pracą ludzką — jest odpowiadane za pomocą skanu pracy FTE TO AI, zadanie po zadaniu.
Aby zobaczyć, który z ośmiu czynników wartości dziś najbardziej obniża cenę Państwa firmy, dostępny jest bezpłatny test wartości: osiem krótkich pytań, jedno na każdy czynnik, z wynikiem w postaci obrazu, gdzie leży największa presja. Pełny skan wartości, z wynikami dojrzałości dla każdego czynnika, indeksem zależności od właściciela i dwuletnim kalendarzem do momentu wyjścia z firmy, jest w budowie.