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요약
생성형 AI가 빠르게 보편화되면서 에듀테크 시장의 경쟁 기준도 달라지고 있다. 투자자들은 AI 기술 자체보다 실제 학습 효과와 교육 성과를 증명할 수 있는 기업에 주목하기 시작했다. 국내 에듀테크 기업들은 AI 엔진, 콘텐츠, 교육 인프라 등 각기 다른 전략으로 경쟁력... The post AI 시대, 에듀테크의 승부는 다시 ‘교육’이다 appeared first on 벤처스퀘어.
본문
- 2026년 하반기 에듀테크는 학습 성과 향상 역량을 숫자로 증명해야
- AI는 도구이고 인간 중심의 사고력을 키우는 교육 본질로의 회귀
- 스타트업은 초개인화 맞춤형 교육과 운영체제가 생존 열쇠
“애플의 DNA는 기술과 인문학의 결합이다.”
2011년 스티브 잡스는 아이패드2를 공개하며 애플의 성공 비결을 이렇게 설명했다. 누구보다 기술의 최전선에 있었지만, 그가 혁신의 본질로 꼽은 것은 기술 자체가 아니었다. 기술이 인간을 이해하고 삶을 변화시킬 때 비로소 혁신이 완성된다는 철학이었다.
15년이 지난 지금, 같은 질문이 AI 에듀테크 시장에도 던져지고 있다.
생성형 AI는 더 이상 일부 기업만의 무기가 아니다. 거대언어모델(LLM), AI 튜터, 자동 문제 생성, 맞춤형 학습 추천까지 대부분의 기술은 빠르게 상향평준화되고 있다. 이제 “AI를 적용했느냐”는 차별화 요소가 아니라 시장에 진입하기 위한 기본 조건이 됐다.
불과 2~3년 전만 해도 분위기는 달랐다. 생성형 AI 열풍이 시장을 휩쓸던 시기에는 ‘AI 기반 교육 플랫폼’이라는 설명만으로도 성장 가능성을 인정받는 사례가 적지 않았다. 투자자들은 AI 기능 자체에 높은 가치를 부여했고, 기술이 곧 기업 경쟁력으로 받아들여졌다.
하지만 2026년 하반기 시장은 더 이상 가능성만으로 기업을 평가하지 않는다. 투자자는 이제 어떤 AI를 사용하는지보다 AI가 실제 학습 효과를 얼마나 높였는지, 학생들의 성취도와 몰입도가 얼마나 개선됐는지, 그리고 그것이 반복 가능한 비즈니스 모델로 이어질 수 있는지를 묻기 시작했다.
기술 거품이 걷히면서 에듀테크 역시 다시 교육의 본질로 돌아가고 있다.
AI 거품은 끝났다…시장도 투자도 ‘효과’를 본다
이 같은 변화는 글로벌 교육 현장에서도 확인된다.
지난 6월 열린 제주포럼 교육세션에서 안드레아스 슐라이허 OECD 교육국장은 “학생들은 프롬프트를 배우기 전에 생각하는 법을 배워야 한다”고 말했다. 그는 생성형 AI 시대에도 교육의 중심은 인간이며, AI는 교사를 대체하는 기술이 아니라 사고력과 창의성을 확장하는 도구가 되어야 한다고 강조했다.
앞서 열린 제13회 T.h.e 포럼에서도 김남주 가천대학교 스타트업컬리지 교수는 “대학 교육은 단순한 지식 전달을 넘어 인간 고유의 경험과 문제 해결 능력을 키우는 방향으로 설계돼야 한다”고 말했다.
두 메시지는 하나로 연결된다.
AI는 교육의 목적이 아니라 수단이라는 점이다.
이러한 변화는 투자시장에도 그대로 반영되고 있다.
과거 투자심사에서 핵심 질문은 “AI 기능이 얼마나 뛰어난가”였다. 하지만 지금은 “얼마나 높은 학습 효과를 데이터로 증명할 수 있는가”가 기업 경쟁력을 판단하는 기준으로 자리 잡고 있다.
삼일PwC 경영연구원 역시 에듀테크 산업이 AI 기술 경쟁을 넘어 교육 성과와 운영 역량 중심으로 재편될 것으로 전망했다. 기술 자체보다 데이터를 기반으로 학습 효과를 지속적으로 개선하고, 이를 반복 가능한 비즈니스 모델로 연결하는 기업이 경쟁력을 갖게 될 것이라는 분석이다.
여기에 글로벌 빅테크까지 교육시장에 본격 진입하면서 경쟁은 더욱 치열해지고 있다. 오픈AI와 구글, 마이크로소프트 등은 생성형 AI와 클라우드 인프라를 기반으로 교육 플랫폼을 확대하고 있으며, 기존 교육기업들은 콘텐츠와 운영 경험, 학습 데이터를 무기로 차별화를 시도하고 있다.
결국 AI 에듀테크의 경쟁은 누가 더 뛰어난 AI를 만들었는가가 아니라, 누가 AI를 활용해 더 좋은 교육 경험을 만들었는가로 이동하고 있다.
국내 AI 에듀테크, 각기 다른 방식으로 경쟁력을 만든다
국내 AI 에듀테크 시장은 모두 ‘AI 교육’이라는 같은 시장에 있지만, 기업들이 선택한 경쟁 방식은 조금씩 다르다. 누군가는 AI 엔진 자체를 고도화하는 데 집중하고, 누군가는 오랜 교육 콘텐츠와 운영 경험을 기반으로 AI를 접목한다. 또 다른 기업은 특정 산업에 특화된 교육 서비스를 만들거나 AI 실습 환경을 제공하는 인프라 사업자로 영역을 넓혀가고 있다.
대표적인 사례가 뤼이드다. 뤼이드는 영어 학습 서비스 ‘산타(Santa)’를 통해 딥러닝 기반 학습 분석 기술을 상용화했다. 학습자의 정답률과 풀이 시간, 오답 패턴 등을 분석해 가장 적합한 문제를 실시간으로 추천하는 적응형(Adaptive Learning) AI를 구축하며 개인화 학습 시장을 개척했다. 초기에는 토익 시장에서 성과를 입증했고, 현재는 Socra AI 플랫폼을 중심으로 리얼클래스, 리얼아카데미 등 다양한 교육 서비스로 AI 엔진을 확장하며 ‘학생마다 다른 학습 경로를 설계하는 기술’을 핵심 경쟁력으로 키우고 있다.
반면 아이스크림에듀는 AI보다 교육 현장에서 축적한 경험에 무게를 둔다. 대표 서비스인 ‘아이스크림 홈런’을 통해 확보한 공교육 콘텐츠와 플랫폼 운영 경험, 방대한 학습 데이터는 후발주자가 단기간에 따라오기 어려운 자산이다. 최근 AI 생활기록부와 학습 분석 기능을 강화하고 있지만, AI는 기존 교육 경쟁력을 더욱 정교하게 만드는 도구에 가깝다.
세타랩은 일반 교육시장이 아닌 보건·의료 전문인력 교육이라는 버티컬 시장을 선택했다. 대표 서비스 ‘유폴리오’를 통해 의료인을 위한 교육과 포트폴리오 관리 서비스를 제공하며 전문직 교육에 필요한 실무 역량 강화에 집중하고 있다. 시장 규모는 상대적으로 작지만 전문성이 높은 만큼 차별화된 경쟁력을 확보했다는 평가를 받는다.
엘리스그룹은 AI 교육 인프라 구축에 강점을 두고 있다. 대학과 기업, 공공기관을 대상으로 AI 실습 환경과 클라우드 기반 교육 플랫폼을 제공하며, AI를 실제 교육 현장에서 활용할 수 있는 기반을 만드는 데 집중하고 있다. 교육 콘텐츠보다 AI를 배우고 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것이 핵심 전략이다.
이처럼 네 기업은 모두 AI를 활용하지만 접근 방식은 서로 다르다. 뤼이드는 AI 엔진, 아이스크림에듀는 콘텐츠와 운영 경험, 세타랩은 전문 분야 특화, 엘리스는 교육 인프라를 중심으로 각자의 경쟁력을 구축해왔다.
하지만 이들 모두에게 공통적으로 나타나는 변화도 있다. 더 이상 AI 기술 자체를 앞세워 경쟁하지 않는다는 점이다.
투자자들이 주목하는 것은 AI 모델의 성능보다 학생이 얼마나 성장했는지, 학습 효과가 실제로 얼마나 개선됐는지, 그리고 축적된 교육 데이터를 다시 서비스 개선으로 연결할 수 있는 운영 역량이다. AI는 이제 차별화의 출발점이 아니라 교육 성과를 만들어내기 위한 기반 기술로 자리 잡고 있는 셈이다.
이러한 흐름은 특허 동향에서도 확인된다. 한국지식재산연구원이 발표한 ‘주요국의 에듀테크 기술동향 및 시사점’에 따르면, 특허 분류(CPC) 기준 가장 많은 비중을 차지한 분야는 AI 알고리즘 자체가 아니라 ‘교육 운영 또는 지도(G06Q50/205)’였다. 이는 시장의 경쟁이 AI 기술 개발에서 학습 운영과 효과 관리 체계로 이동하고 있음을 보여주는 대목이다.
결국 앞으로 에듀테크 기업의 경쟁력은 어떤 AI를 보유했느냐보다 AI를 통해 교육 효과를 얼마나 지속적으로 개선하고, 그 성과를 데이터로 증명할 수 있느냐에 달려 있다. AI가 교육을 대신하는 시대가 아니라, 교육의 본질을 더 잘 구현하는 기업이 선택받는 시대가 열리고 있다.
기술보다 사람…AI 시대에도 교육의 본질은 바뀌지 않는다
스티브 잡스가 말했던 ‘기술과 인문학의 결합’은 오늘날 AI 에듀테크 시장에서도 다시 의미를 갖는다.
생성형 AI는 이제 누구나 활용할 수 있는 기술이 됐다. 거대언어모델(LLM)은 빠르게 평준화되고 있고, 문제를 만들고 영상을 제작하며 맞춤형 커리큘럼을 설계하는 기능 역시 더 이상 특정 기업만의 경쟁력이 아니다. 기술의 진입장벽이 낮아질수록 시장은 오히려 더 본질적인 질문을 던지기 시작했다.
학생은 정말 성장했는가. 교사는 더 좋은 교육을 할 수 있게 되었는가. AI는 사람을 대신하는 것이 아니라, 사람의 성장을 얼마나 효과적으로 돕고 있는가.
결국 AI가 교육의 주인공이 되는 것이 아니라 교육의 본질을 얼마나 깊이 이해하고 구현하느냐가 기업 경쟁력을 결정하게 되는 것이다. 이 같은 변화는 투자시장에서도 그대로 나타난다. 투자자들은 더 이상 AI를 도입했다는 사실만으로 기업을 높게 평가하지 않는다. AI가 학습 효과를 얼마나 높였는지, 그 성과를 어떤 데이터로 증명할 수 있는지, 그리고 그것이 지속 가능한 비즈니스 모델로 이어질 수 있는지를 더욱 중요하게 살펴보고 있다.
다시 말해 앞으로의 에듀테크 경쟁은 누가 더 뛰어난 AI를 만들었느냐가 아니라, 누가 AI를 통해 더 나은 교육을 만들어내느냐의 경쟁으로 옮겨가고 있다.
AI는 앞으로도 계속 발전할 것이다. 그러나 교육은 여전히 사람을 위한 일이다. 학생이 성장하고, 교사가 더 좋은 수업을 만들며, 배움이 삶을 변화시키는 경험을 만드는 것. 이처럼 교육이 지향해야 할 본질은 AI가 아무리 발전하더라도 쉽게 달라지지 않는다.
스티브 잡스는 혁신의 출발점을 ‘기술과 인문학의 결합’에서 찾았다. 오늘날 에듀테크 역시 같은 질문 앞에 서 있다. 기술은 결국 사람을 향해야 하며, 교육은 사람의 성장을 위한 과정이어야 한다는 점이다.
결국 AI 시대에도 가장 오래 살아남는 에듀테크 기업은 가장 뛰어난 AI를 보유한 기업이 아니라, 교육의 본질을 가장 깊이 이해하고 사람의 성장을 가장 효과적으로 설계할 수 있는 기업일 가능성이 크다. 기술은 빠르게 따라잡을 수 있지만, 교육을 이해하는 철학과 사람을 성장시키는 경험은 쉽게 복제할 수 없기 때문이다.
출처: 가천대학교 스타트업칼리지 GCS 제13회 T.h.e 포럼(2026.05.21), 아이스크림에듀(i-Scream Edu) 홈페이지, (사)한국인공지능협회, 삼일PwC 경영연구원의 ‘에듀테크 보고서’, 세타랩 홈페이지, 한국지식재산연구원 ‘주요국의 에듀테크 기술동향 및 시사점 – AI 접목 교육을 중심으로’, Business Research Insights의 ‘Edtech 스타트업 시장 규모, 점유율, 성장, 산업 분석, 유형별(튜터링, 언어, MOOC), 애플리케이션별(모바일, 데스크톱), 지역 통찰력 및 2035년 예측’
* 스타트업 생태계 기자단은 KAIA와 벤처스퀘어가 함께 운영하며 스타트업 현장의 다양한 이야기를 기록합니다.
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In the AI era, the battle of EdTech is once again 'education'
Apple's DNA is the combination of technology and the humanities.
In 2011, Steve Jobs unveiled the iPad 2 and explained the secret to Apple's success as follows. Although he was at the forefront of technology more than anyone else, what he identified as the essence of innovation was not technology itself. It was a philosophy that innovation is only complete when technology understands humans and transforms their lives.
Now, 15 years later, the same question is being asked in the AI edutech market as well.
Generative AI is no longer a weapon exclusive to a select few companies. From Large Language Models (LLM) and AI tutors to automated problem generation and personalized learning recommendations, most technologies are rapidly becoming standardized at a high level. Now, "whether AI has been applied" is no longer a differentiating factor, but has become a basic requirement for entering the market.
Just two or three years ago, the atmosphere was different. During the period when the generative AI craze swept the market, there were quite a few cases where growth potential was recognized simply by being described as an "AI-based education platform." Investors placed high value on the AI capabilities themselves, and technology was accepted as synonymous with corporate competitiveness.
However, the market in the second half of 2026 no longer evaluates companies based solely on potential. Investors have begun to ask not what kind of AI is used, but how much the AI has actually enhanced learning effectiveness, how much student achievement and engagement have improved, and whether this can lead to a repeatable business model.
As the technology bubble bursts, EdTech is also returning to the essence of education.
The AI bubble is over… Both the market and investments are seeing the 'effects'
Such changes are also being observed in the global education field.
At the education session of the Jeju Forum held last June, Andreas Schleicher, Director General of Education at the OECD, stated, “Students must learn how to think before they learn prompts.” He emphasized that even in the era of generative AI, humans remain at the center of education, and that AI should be a tool to expand thinking skills and creativity, rather than a technology to replace teachers.
At the 13th The Forum held earlier, Kim Nam-ju, a professor at Gachon University’s Startup College, stated, “University education should be designed to go beyond the simple transmission of knowledge and foster unique human experiences and problem-solving abilities.”
The two messages are connected as one.
The point is that AI is a means, not an end, to education.
These changes are being directly reflected in the investment market as well.
In the past, the key question in investment evaluations was “how excellent are the AI capabilities?” However, now, “how high the learning effectiveness can be proven with data” has established itself as the criterion for judging corporate competitiveness.
Samil PwC Management Research also predicted that the EdTech industry would be reorganized around educational outcomes and operational capabilities, moving beyond competition in AI technology. The analysis suggests that companies that continuously improve learning effectiveness based on data—rather than the technology itself—and connect this to repeatable business models will gain a competitive edge.
Competition is becoming even fiercer as global big tech companies enter the education market in earnest. Companies such as OpenAI, Google, and Microsoft are expanding their education platforms based on generative AI and cloud infrastructure, while existing education firms are attempting to differentiate themselves by leveraging their content, operational experience, and learning data.
Ultimately, the competition in AI edutech is shifting from who created a superior AI to who utilized AI to create a better educational experience.
Domestic AI Edutech Creates Competitiveness in Different Ways
Although the domestic AI edutech market operates within the same "AI education" sector, the competitive strategies chosen by companies differ slightly. Some focus on advancing the AI engine itself, while others integrate AI based on their extensive educational content and operational experience. Still others are expanding their scope by creating educational services specialized for specific industries or acting as infrastructure providers offering AI practice environments.
A representative example is Riiid. Riiid commercialized deep learning-based learning analytics technology through its English learning service, 'Santa.' It pioneered the personalized learning market by building an Adaptive Learning AI that analyzes learners' accuracy rates, solution times, and error patterns to recommend the most suitable questions in real time. Initially, it proved its success in the TOEIC market, and currently, centered on the Socra AI platform, it is expanding its AI engine to various educational services such as Real Class and Real Academy, cultivating 'technology that designs different learning paths for each student' as a core competitive advantage.
In contrast, Icecream Edu places more weight on experience accumulated in the field of education than on AI. The public education content, platform operation experience, and vast learning data secured through its flagship service, 'Icecream Home Run,' are assets that latecomers find difficult to replicate in the short term. While the company has recently been enhancing its AI-powered student record and learning analysis functions, AI is essentially a tool designed to further refine its existing educational competitiveness.
Theta Lab selected the vertical market of healthcare professional training rather than the general education market. Through its flagship service, 'Ufolio,' it provides education and portfolio management services for medical professionals, focusing on strengthening the practical competencies required for professional training. Although the market size is relatively small, it is recognized as having secured a differentiated competitive edge due to its high level of expertise.
Elice Group specializes in building AI education infrastructure. It provides AI practice environments and cloud-based educational platforms to universities, corporations, and public institutions, focusing on establishing a foundation for utilizing AI in actual educational settings. Its core strategy is to provide an environment where AI can be learned and utilized, rather than focusing solely on educational content.
As such, while all four companies utilize AI, their approaches differ. Ruid has built its competitiveness around AI engines, Icecream Edu around content and operational experience, Theta Lab around specialization in specific fields, and Elice around educational infrastructure.
However, there is also a change that is common to all of them: they no longer compete by putting AI technology itself at the forefront.
What investors are focusing on is not the performance of AI models, but rather how much students have grown, how much learning effectiveness has actually improved, and the operational capability to link accumulated educational data back to service improvement. In essence, AI is no longer just a starting point for differentiation, but is establishing itself as a foundational technology for generating educational outcomes.
This trend is also confirmed in patent trends. According to the 'Edutech Technology Trends and Implications in Major Countries' published by the Korea Intellectual Property Research Institute, the field that accounted for the largest share based on patent classification (CPC) was not the AI algorithm itself, but 'educational operation or guidance (G06Q50/205).' This indicates that market competition is shifting from AI technology development to learning operations and effectiveness management systems.
Ultimately, the future competitiveness of edutech companies depends not on what kind of AI they possess, but on how continuously they improve educational effectiveness through AI and how they can prove those results with data. We are moving away from an era where AI replaces education, and instead, an era is dawning where companies that better embody the essence of education are chosen.
People over technology… The essence of education does not change even in the age of AI
The 'combination of technology and the humanities' spoken of by Steve Jobs holds significance once again in today's AI edutech market.
Generative AI has now become a technology accessible to everyone. Large Language Models (LLMs) are rapidly becoming standardized, and capabilities such as generating problems, producing videos, and designing customized curricula are no longer competitive advantages exclusive to specific companies. As the technological barriers to entry lower, the market has instead begun to ask more fundamental questions.
Have students truly grown? Have teachers become capable of providing better education? AI is not replacing humans, but rather it is effectively supporting human growth.
Ultimately, corporate competitiveness is determined not by AI becoming the protagonist of education, but by how deeply a company understands and implements the essence of education. This shift is clearly reflected in the investment market as well. Investors no longer rate companies highly merely because they have adopted AI. Instead, they place greater importance on how much the AI has enhanced learning effectiveness, how that performance can be proven with data, and whether it can lead to a sustainable business model.
In other words, future competition in EdTech is shifting from a competition over who creates a superior AI to a competition over who creates better education through AI.
AI will continue to advance. However, education remains a job for people. It is about helping students grow, enabling teachers to create better lessons, and fostering experiences where learning transforms lives. As such, the essence of what education should aim for does not easily change, no matter how much AI develops.
Steve Jobs found the starting point of innovation in the 'combination of technology and the humanities.' Today, EdTech also stands before the same question: technology must ultimately be directed toward people, and education must be a process for human growth.
Ultimately, even in the AI era, the edtech companies that survive the longest are likely not those possessing the most advanced AI, but rather those that most deeply understand the essence of education and can most effectively design human growth. This is because while technology can be quickly caught up with, the philosophy of understanding education and the experiences that foster human growth cannot be easily replicated.
Sources: Gachon University Startup College GCS 13th The Forum (May 21, 2026), i-Scream Edu website, Korea Artificial Intelligence Association, Samil PwC Management Research Institute's 'Edtech Report', Theta Lab website, Korea Intellectual Property Research Institute's 'Edtech Technology Trends and Implications in Major Countries – Focusing on AI-Integrated Education', Business Research Insights' 'Edtech Startup Market Size, Share, Growth, Industry Analysis, by Type (Tutoring, Language, MOOC), by Application (Mobile, Desktop), Regional Insights and 2035 Forecast'
The Startup Ecosystem Reporter Corps is jointly operated by KAIA and Venture Square and records various stories from the startup scene.
AI時代、エデュテクの勝負は再び「教育」だ
「アップルのDNAは技術と人文学の結合です」
2011年、Steve JobsはiPad 2を公開し、Appleの成功の秘訣をこう説明した。誰よりも技術の最前線にあったが、彼が革新の本質に挙げたのは技術そのものではなかった。技術が人間を理解し、人生を変えると初めてイノベーションが完成するという哲学でした。
15年が過ぎた今、同じ質問がAIエデュテック市場にも投げ込まれている。
生成型AIはもはや一部の企業だけの武器ではない。巨大言語モデル（LLM）、AIチューター、自動問題生成、カスタマイズされた学習推薦まで、ほとんどの技術は急速に上方平準化されている。今「AIを適用したか」という差別化要素ではなく、市場に参入するための基本条件となった。
わずか2～3年前だけでも雰囲気は違った。生成型AIブームが市場をさらった時期には、「AIベースの教育プラットフォーム」という説明だけでも成長の可能性を認められる事例が少なくなかった。投資家はAI機能自体に高い価値を与え、技術はまもなく企業競争力として受け入れられました。
しかし、2026年下半期市場はもはや可能性だけで企業を評価しない。投資家は今、どのAIを使用しているよりも、AIが実際の学習効果をどれだけ高めたのか、学生の達成度と没入度がどれだけ改善されたのか、そしてそれが繰り返し可能なビジネスモデルにつながるかどうかを尋ね始めました。
技術の泡が歩きながらエデュテックもまた教育の本質に戻っている。
AIバブルは終わった…市場も投資も「効果」を見る
このような変化はグローバル教育現場でも確認される。
6月に開かれた済州フォーラム教育セッションで、アンドレアス・シュライハーのOECD教育局長は「学生はプロンプトを学ぶ前に考える方法を学ぶべきだ」と話した。彼は、生成型AI時代にも教育の中心は人間であり、AIは教師を置き換える技術ではなく、思考力と創造性を拡張するツールになるべきだと強調した。
先に開かれた第13回Theフォーラムでもキム・ナムジュ加川大学スタートアップカレッジ教授は「大学教育は単純な知識伝達を超えて人間固有の経験と問題解決能力を育む方向に設計されなければならない」と話した。
2つのメッセージは1つにリンクされています。
AIは教育の目的ではなく手段という点だ。
この変化は投資市場にもそのまま反映されている。
過去の投資審査で重要な質問は「AI機能がどれほど優れているか」だった。だが今は「どれだけ高い学習効果をデータで証明できるか」が企業競争力を判断する基準として位置づけている。
サムイルPwC経営研究院もエデュテック産業がAI技術競争を超えて教育成果と運営能力中心に再編されると見通した。技術自体よりもデータに基づいて学習効果を継続的に改善し、これを繰り返し可能なビジネスモデルにつなげる企業が競争力を持つことになるという分析だ。
ここにグローバルビッグテックまで教育市場に本格進入し、競争はさらに激しくなっている。オープンAIとGoogle、Microsoftなどは、生成型AIとクラウドインフラを基盤に教育プラットフォームを拡大しており、既存の教育企業はコンテンツと運営経験、学習データを武器で差別化を試みている。
結局、AIエデュテクの競争は誰がより優れたAIを作ったのではなく、誰がAIを活用してより良い教育経験を作ったのかに移動している。
国内AIエデュテック、それぞれ異なる方法で競争力を作る
国内AIエデュテック市場はすべて'AI教育'という同じ市場にあるが、企業が選んだ競争方式は少しずつ異なる。誰かがAIエンジン自体を高度化することに集中し、誰かは長い教育コンテンツと運用経験に基づいてAIを組み合わせます。他の企業は、特定産業に特化した教育サービスを作ったり、AI実習環境を提供するインフラ事業者に領域を広げている。
代表的な事例がリュードだ。リュイドは英語学習サービス「サンタ」を通じてディープラーニングベースの学習分析技術を商用化した。学習者の正解率と解決時間、誤答パターンなどを分析し、最も適切な問題をリアルタイムで推奨する適応型（Adaptive Learning）AIを構築し、個人化学習市場を開拓した。初期にはTOEIC市場で成果を立証し、現在はSocra AIプラットフォームを中心にリアルクラス、リアルアカデミーなど多様な教育サービスでAIエンジンを拡張し、「学生ごとに異なる学習経路を設計する技術」をコア競争力で育てている。
一方、アイスクリームエデュはAIより教育現場で蓄積した経験に重さを置く。代表サービスである「アイスクリームホームラン」を通じて確保した公教育コンテンツとプラットフォーム運営経験、膨大な学習データは後発走者が短期間で来にくい資産だ。最近、AI生活記録部と学習分析機能を強化しているが、AIは既存の教育競争力をさらに洗練するツールに近い。
セタラップは一般教育市場ではなく、保健・医療専門人材教育というバーティカル市場を選択した。代表サービス「ユーポリオ」を通じて医療人のための教育とポートフォリオ管理サービスを提供し、専門職教育に必要な実務能力の強化に集中している。市場規模は比較的小さいが専門性が高いだけに差別化された競争力を確保したという評価を受ける。
エリスグループはAI教育インフラの構築に強みを置いている。大学や企業、公共機関を対象にAI実践環境とクラウドベースの教育プラットフォームを提供し、AIを実際の教育現場で活用できる基盤を作ることに集中している。教育コンテンツよりもAIを学び活用できる環境を提供することが核心戦略だ。
このように、4つの企業はすべてAIを活用しますが、アプローチは互いに異なります。リュイドはAIエンジン、アイスクリームエデュはコンテンツと運営経験、セタラップは専門分野特化、エリスは教育インフラを中心にそれぞれの競争力を構築してきた。
しかし、これらすべてに共通して現れる変化もある。これ以上AI技術自体を前にして競争しないという点だ。
投資家が注目するのは、AIモデルの性能より学生がどれだけ成長したのか、学習効果が実際にどれだけ改善されたのか、そして蓄積された教育データを再びサービス改善につなげる運用能力だ。 AIは今、差別化の出発点ではなく、教育成果を生み出すための基盤技術として位置づけられているわけだ。
このような流れは特許動向でも確認される。韓国知識財産研究院が発表した「主要国のエデュテク技術動向および示唆点」によると、特許分類（CPC）基準最も多い比重を占めた分野はAIアルゴリズム自体ではなく「教育運営または指導（G06Q50/205）」だった。これは、市場の競争がAI技術開発から学習運営と効果管理体系に移行していることを示している。
結局、今後エデュテック企業の競争力は、どのAIを保有したのか、AIを通じて教育効果をどれだけ継続的に改善し、その成果をデータとして証明できるかによって決まる。 AIが教育に代わる時代ではなく、教育の本質をよりよく具現する企業が選ばれる時代が開かれている。
技術より人… AI時代にも教育の本質は変わらない
スティーブ・ジョブズが語った「技術と人文学の結合」は、今日のAIエデュテック市場でも再び意味を持つ。
生成型AIはこれから誰でも活用できる技術になった。巨大言語モデル（LLM）は急速に平準化されており、問題を作り、映像を制作し、カスタマイズされたカリキュラムを設計する機能も、もはや特定の企業だけの競争力ではない。技術の進入障壁が低くなるほど、市場はむしろより本質的な質問を投げ始めた。
学生は本当に成長したか。教師はより良い教育をすることができるようになったのか。 AIは人に代わるものではなく、人の成長をいかに効果的に助けているのか。
結局、AIが教育の主人公になるのではなく、教育の本質をどれだけ深く理解して実装するかが企業競争力を決定することになるのだ。このような変化は投資市場でもそのまま現れる。投資家はもはやAIを導入したという事実だけで企業を高く評価しない。 AIが学習効果をどれだけ高めたか、その成果をどのようなデータで証明できるか、そしてそれが持続可能なビジネスモデルにつながるかどうかをさらに重要に見ています。
つまり、今後のエデュテク競争は誰がより優れたAIを作ったのではなく、誰がAIを通じてより良い教育を生み出すかという競争に移っている。
AIは今後も発展し続けるだろう。しかし教育はまだ人のための仕事である。学生が成長し、教師がより良い授業を作り、学びが人生を変える経験を作ること。このように教育が志向すべき本質は、AIがいくら発展しても容易に変わらない。
スティーブ・ジョブズはイノベーションの出発点を「技術と人文学の組み合わせ」で見つけた。今日、エデュテックも同じ質問の前に立っている。技術は結局人に向かわなければならず、教育は人の成長のための過程でなければならないという点だ。
結局、AI時代にも最も長く生き残るエデュテク企業は、最も優れたAIを保有した企業ではなく、教育の本質を最も深く理解し、人の成長を最も効果的に設計できる企業である可能性が高い。技術はすぐに追いつくことができるが、教育を理解する哲学と人を成長させる経験は容易に複製できないからだ。
出典：ガチョン大学スタートアップカレッジGCS第13回The Forum（2026.05.21）、アイスクリームエデュ（i-Scream Edu）ホームページ、（社）韓国人工知能協会、サムイルPwC経営研究院の「エデュテック研究所の技術研究技術」示唆点 – AI移植教育を中心に」、Business Research Insightsの「Edtechスタートアップ市場規模、シェア、成長、産業分析、タイプ別（チュータリング、言語、MOOC）、アプリケーション別（モバイル、デスクトップ）、地域洞察力および2035年予測」
*スタートアップエコシステム記者団はKAIAとベンチャースクエアが共に運営し、スタートアップ現場の様々な話を記録します。
在人工智能时代，教育科技之争的焦点再次落在了“教育”本身。
苹果的DNA是科技与人文的结合。
2011年，史蒂夫·乔布斯发布了iPad 2，并阐述了苹果成功的秘诀。尽管他比任何人都更走在科技前沿，但他认为创新的本质并非技术本身，而是一种理念：只有当技术理解人类并改变人们的生活时，创新才是完整的。
15 年后的今天，人工智能教育科技市场也提出了同样的问题。
生成式人工智能不再是少数公司的专属武器。从大型语言模型（LLM）和人工智能导师，到自动问题生成和个性化学习推荐，大多数技术都在快速走向高度标准化。如今，“是否应用了人工智能”不再是区分企业优劣的关键因素，而是进入市场的基本要求。
仅仅两三年前，情况就截然不同。在生成式人工智能热潮席卷市场的时期，不少案例仅仅因为被贴上“人工智能教育平台”的标签，就被认为具有增长潜力。投资者高度重视人工智能本身的能力，并将技术视为企业竞争力的代名词。
然而，到了2026年下半年，市场不再仅仅根据潜力来评估公司。投资者开始关注的不再是使用了哪种人工智能，而是人工智能实际提升了多少学习效率，学生的成绩和参与度提高了多少，以及这是否能转化为可复制的商业模式。
随着科技泡沫的破裂，教育科技也正在回归教育的本质。
人工智能泡沫已经破裂……市场和投资正在感受到其“影响”。
全球教育领域也出现了类似的变化。
在去年六月举行的济州论坛教育会议上，经合组织教育总干事安德烈亚斯·施莱歇尔表示：“学生必须先学会思考，才能学习答案提示。”他强调，即使在生成式人工智能时代，人仍然是教育的核心，人工智能应该是拓展思维技能和创造力的工具，而不是取代教师的技术。
在早些时候举行的第 13 届论坛上，加川大学创业学院教授金南柱表示：“大学教育的设计应该超越简单的知识传授，培养独特的人类经验和解决问题的能力。”
这两条信息是相互关联的。
关键在于，人工智能是教育的手段，而不是目的。
这些变化也直接反映在投资市场中。
过去，投资评估的关键问题是“人工智能的能力有多强？”然而，现在，“学习效率能用数据证明到什么程度”已成为评判企业竞争力的标准。
萨米尔·普华永道管理研究公司也预测，教育科技行业将围绕教育成果和运营能力进行重组，不再仅仅关注人工智能技术。分析表明，那些能够持续基于数据（而非技术本身）提升学习效率，并将其与可复制的商业模式相结合的公司，将获得竞争优势。
随着全球大型科技公司正式进军教育市场，竞争日趋激烈。OpenAI、谷歌和微软等公司正基于生成式人工智能和云基础设施扩展其教育平台，而现有教育公司则试图通过利用自身的内容、运营经验和学习数据来脱颖而出。
最终，人工智能教育科技领域的竞争正在从谁创造了更优秀的人工智能，转变为谁利用人工智能创造了更好的教育体验。
国内人工智能教育科技以多种方式提升竞争力
尽管国内人工智能教育科技市场同属“人工智能教育”领域，但各公司采取的竞争策略略有不同。一些公司专注于提升人工智能引擎本身，而另一些公司则基于其丰富的教育内容和运营经验整合人工智能技术。还有一些公司则通过创建针对特定行业的专业教育服务或作为基础设施提供商提供人工智能实践环境来拓展业务范围。
Riiid 就是一个典型的例子。Riiid 通过其英语学习服务“Santa”将基于深度学习的学习分析技术商业化。它率先打造了自适应学习 AI，该 AI 能够分析学习者的正确率、解题时间和错误模式，并实时推荐最合适的题目，从而开创了个性化学习市场。最初，Riiid 在 TOEIC 考试市场取得了成功，目前，它以 Socra AI 平台为核心，正将其 AI 引擎扩展到 Real Class 和 Real Academy 等各种教育服务中，并将“为每个学生设计个性化学习路径”的技术打造为核心竞争优势。
相比之下，Icecream Edu 更注重在教育领域积累的经验，而非人工智能。其旗舰服务“Icecream Home Run”所拥有的公共教育内容、平台运营经验以及海量学习数据，都是后起之秀短期内难以复制的优势。尽管该公司近期一直在增强其人工智能驱动的学生档案和学习分析功能，但人工智能本质上只是一种工具，旨在进一步提升其现有的教育竞争力。
Theta Lab 选择专注于医疗保健专业培训这一垂直市场，而非普通教育市场。其旗舰服务“Ufolio”为医疗专业人员提供教育和课程组合管理服务，着重提升专业培训所需的实践能力。尽管市场规模相对较小，但凭借其高水平的专业技术，Theta Lab 已获得显著的竞争优势。
Elice Group专注于构建人工智能教育基础设施。它为大学、企业和公共机构提供人工智能实践环境和云端教育平台，致力于为人工智能在实际教育环境中的应用奠定基础。其核心战略是提供一个可以学习和应用人工智能的环境，而不仅仅是专注于教育内容。
因此，尽管这四家公司都运用了人工智能，但它们的策略却各不相同。Ruid 的竞争力建立在人工智能引擎之上，Icecream Edu 的竞争力建立在内容和运营经验之上，Theta Lab 的竞争力建立在特定领域的专业化之上，而 Elice 的竞争力则建立在教育基础设施之上。
然而，它们之间也存在一个共同的变化：它们不再将人工智能技术本身置于竞争的最前沿。
投资者关注的并非人工智能模型的性能，而是学生的进步幅度、学习效率的实际提升，以及将积累的教育数据转化为服务改进的运营能力。本质上，人工智能不再仅仅是差异化的起点，而是正在成为提升教育成果的基础技术。
这一趋势也体现在专利趋势中。韩国知识产权研究院发布的《主要国家教育科技趋势及影响》报告显示，按专利分类（CPC）划分，占比最大的领域并非人工智能算法本身，而是“教育运营或指导（G06Q50/205）”。这表明市场竞争正从人工智能技术开发转向学习运营和效能管理系统。
归根结底，教育科技公司的未来竞争力不在于它们拥有何种人工智能技术，而在于它们如何持续地通过人工智能提升教育成效，以及如何用数据证明这些成果。我们正告别人工智能取代教育的时代，迎来一个新时代：那些更能体现教育本质的公司将被选中。
人胜于技术……即使在人工智能时代，教育的本质也不会改变。
史蒂夫·乔布斯所说的“科技与人文的结合”在当今的人工智能教育科技市场再次具有重要意义。
生成式人工智能如今已成为人人都能使用的技术。大型语言模型（LLM）正迅速走向标准化，生成问题、制作视频和设计定制课程等功能不再是特定公司独有的竞争优势。随着技术准入门槛的降低，市场开始关注更为根本性的问题。
学生真的进步了吗？教师真的能够提供更好的教育了吗？人工智能并没有取代人类，而是有效地促进了人类的成长。
归根结底，企业竞争力并非取决于人工智能是否成为教育的主角，而是取决于企业对教育本质的理解和实践的深度。这种转变在投资市场也得到了清晰的体现。投资者不再仅仅因为企业采用了人工智能就给予高评价，而是更加重视人工智能在多大程度上提升了学习效率，如何用数据证明这种提升，以及它是否能够带来可持续的商业模式。
换句话说，未来教育科技领域的竞争正在从谁能创造出更优秀的人工智能，转变为谁能通过人工智能创造更好的教育。
人工智能将持续发展，但教育仍然是人的职责。它旨在帮助学生成长，使教师能够设计出更好的课程，并创造让学习改变人生的体验。因此，无论人工智能如何发展，教育的本质目标都不会轻易改变。
史蒂夫·乔布斯认为创新的起点在于“科技与人文的结合”。如今，教育科技也面临着同样的问题：科技最终必须服务于人，教育必须是一个促进人成长的过程。
归根结底，即便在人工智能时代，能够生存最久的教育科技公司，很可能并非那些拥有最先进人工智能技术的公司，而是那些对教育本质理解最深刻、能够最有效地设计人类成长方案的公司。这是因为，尽管技术可以迅速被追赶，但对教育理念的理解以及促进人类成长的体验却难以轻易复制。
资料来源：加川大学创业学院 (GCS) 第十三届论坛（2026 年 5 月 21 日）、i-Scream Edu 网站、韩国人工智能协会、三一普华永道管理研究院《教育科技报告》、Theta Lab 网站、韩国知识产权研究院《主要国家教育科技趋势及影响——聚焦人工智能融合教育》、Business Research Insights《教育科技初创企业市场规模、份额、增长、行业分析，按类型（辅导、语言、MOOC）、应用（移动端、桌面端）、区域洞察及 2035 年预测》
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À l'ère de l'IA, la bataille de l'EdTech se résume une fois de plus à « l'éducation ».
L'ADN d'Apple, c'est la combinaison de la technologie et des sciences humaines.
En 2011, Steve Jobs a dévoilé l'iPad 2 et a expliqué le secret du succès d'Apple comme suit : bien qu'il ait été plus que quiconque à l'avant-garde de la technologie, ce qu'il considérait comme l'essence de l'innovation ne résidait pas dans la technologie elle-même, mais dans une philosophie selon laquelle l'innovation n'est complète que lorsque la technologie comprend les humains et transforme leur vie.
Aujourd'hui, 15 ans plus tard, la même question se pose également sur le marché de l'IA dans le domaine de l'éducation.
L'IA générative n'est plus l'apanage de quelques entreprises. Des grands modèles de langage (LLM) aux tuteurs IA, en passant par la génération automatisée de problèmes et les recommandations d'apprentissage personnalisées, la plupart des technologies se standardisent rapidement et atteignent un haut niveau. Désormais, l'utilisation de l'IA n'est plus un facteur de différenciation, mais une condition essentielle pour accéder au marché.
Il y a deux ou trois ans à peine, l'atmosphère était différente. À l'époque où l'engouement pour l'IA générative déferlait sur le marché, on constatait fréquemment un potentiel de croissance reconnu simplement par la description d'une « plateforme éducative basée sur l'IA ». Les investisseurs accordaient une grande importance aux capacités de l'IA elle-même, et la technologie était perçue comme un gage de compétitivité pour les entreprises.
Cependant, au second semestre 2026, le marché n'évalue plus les entreprises uniquement sur la base de leur potentiel. Les investisseurs s'intéressent désormais non plus au type d'IA utilisé, mais à son impact réel sur l'efficacité de l'apprentissage, à l'amélioration des résultats et de l'engagement des élèves, et à la possibilité de reproduire ce modèle économique.
Avec l'éclatement de la bulle technologique, l'EdTech revient elle aussi à l'essence même de l'éducation.
La bulle de l'IA a éclaté… Le marché et les investissements en subissent déjà les conséquences.
De tels changements s'observent également dans le domaine de l'éducation à l'échelle mondiale.
Lors de la session consacrée à l'éducation au Forum de Jeju qui s'est tenu en juin dernier, Andreas Schleicher, directeur général de l'éducation à l'OCDE, a déclaré : « Les élèves doivent apprendre à penser par eux-mêmes avant d'apprendre des consignes. » Il a souligné que même à l'ère de l'IA générative, l'humain reste au cœur de l'éducation et que l'IA doit être un outil pour développer la pensée critique et la créativité, plutôt qu'une technologie destinée à remplacer les enseignants.
Lors du 13e Forum qui s'est tenu précédemment, Kim Nam-ju, professeur à la Startup College de l'Université Gachon, a déclaré : « L'enseignement universitaire devrait être conçu pour aller au-delà de la simple transmission des connaissances et favoriser des expériences humaines uniques et des capacités de résolution de problèmes. »
Les deux messages sont liés en un seul.
L'idée est que l'IA est un moyen, et non une fin, pour l'éducation.
Ces changements se répercutent directement sur le marché des investissements.
Auparavant, la question clé dans les évaluations d'investissement était « à quel point les capacités de l'IA sont-elles excellentes ? » Cependant, aujourd'hui, « dans quelle mesure l'efficacité de l'apprentissage peut être prouvée par les données » s'est imposée comme le critère d'évaluation de la compétitivité des entreprises.
Samil PwC Management Research a également prédit que le secteur des technologies éducatives se réorganiserait autour des résultats pédagogiques et des capacités opérationnelles, dépassant ainsi la simple compétition en matière d'intelligence artificielle. L'analyse suggère que les entreprises qui améliorent continuellement l'efficacité de l'apprentissage grâce aux données – plutôt qu'à la technologie elle-même – et qui intègrent cette amélioration à des modèles économiques reproductibles acquerront un avantage concurrentiel.
La concurrence s'intensifie avec l'arrivée massive des géants mondiaux de la tech sur le marché de l'éducation. Des entreprises comme OpenAI, Google et Microsoft développent leurs plateformes éducatives basées sur l'IA générative et l'infrastructure cloud, tandis que les acteurs traditionnels du secteur cherchent à se démarquer en misant sur leurs contenus, leur expérience opérationnelle et leurs données d'apprentissage.
Finalement, la concurrence dans le domaine de l'IA éducative évolue : il ne s'agit plus de savoir qui a créé une IA supérieure, mais qui a utilisé l'IA pour créer une meilleure expérience éducative.
L'intelligence artificielle appliquée à l'éducation en Inde crée de la compétitivité de différentes manières.
Bien que le marché national de l'EdTech en IA opère au sein du même secteur de l'« éducation à l'IA », les stratégies concurrentielles adoptées par les entreprises diffèrent légèrement. Certaines se concentrent sur le développement du moteur d'IA lui-même, tandis que d'autres intègrent l'IA en s'appuyant sur leur vaste contenu pédagogique et leur expérience opérationnelle. D'autres encore élargissent leur champ d'action en créant des services éducatifs spécialisés pour des secteurs spécifiques ou en proposant des environnements de pratique de l'IA.
Riiid en est un exemple représentatif. Cette entreprise a commercialisé une technologie d'analyse de l'apprentissage basée sur l'apprentissage profond via son service d'apprentissage de l'anglais, « Santa ». Pionnière sur le marché de l'apprentissage personnalisé, elle a développé une IA d'apprentissage adaptatif qui analyse les taux de réussite, les temps de réponse et les types d'erreurs des apprenants afin de recommander en temps réel les questions les plus pertinentes. Après avoir initialement fait ses preuves sur le marché du TOEIC, elle étend aujourd'hui son moteur d'IA, centré sur la plateforme Socra, à divers services éducatifs tels que Real Class et Real Academy, développant ainsi une « technologie qui conçoit des parcours d'apprentissage personnalisés » comme principal avantage concurrentiel.
À l'inverse, Icecream Edu privilégie l'expérience acquise dans le domaine de l'éducation plutôt que l'IA. Son contenu éducatif public, son expertise en matière d'exploitation de plateforme et les vastes données d'apprentissage collectées grâce à son service phare, « Icecream Home Run », constituent des atouts que les nouveaux venus peinent à reproduire à court terme. Bien que l'entreprise ait récemment amélioré ses fonctions d'analyse des dossiers étudiants et des apprentissages grâce à l'IA, cette dernière reste avant tout un outil destiné à renforcer sa compétitivité éducative.
Theta Lab a choisi le marché vertical de la formation des professionnels de santé plutôt que celui de l'enseignement général. Grâce à son service phare, « Ufolio », elle propose des formations et des services de gestion de portefeuille aux professionnels de santé, en mettant l'accent sur le renforcement des compétences pratiques nécessaires à leur formation. Bien que le marché soit relativement restreint, son expertise de haut niveau lui confère un avantage concurrentiel indéniable.
Elice Group est spécialisée dans la création d'infrastructures pédagogiques en intelligence artificielle. Elle fournit des environnements de pratique et des plateformes éducatives en nuage aux universités, aux entreprises et aux institutions publiques, en mettant l'accent sur la mise en place d'une base solide pour l'utilisation de l'IA dans des contextes éducatifs concrets. Sa stratégie principale consiste à offrir un environnement propice à l'apprentissage et à l'utilisation de l'IA, plutôt que de se concentrer uniquement sur le contenu pédagogique.
Ainsi, bien que ces quatre entreprises utilisent l'IA, leurs approches diffèrent. Ruid a bâti sa compétitivité sur les moteurs d'IA, Icecream Edu sur le contenu et l'expérience opérationnelle, Theta Lab sur la spécialisation dans des domaines spécifiques et Elice sur l'infrastructure éducative.
Cependant, un changement leur est commun à tous : ils ne misent plus sur la technologie d'IA elle-même pour se faire concurrence.
Ce qui intéresse les investisseurs, ce n'est pas tant la performance des modèles d'IA que la progression des élèves, l'amélioration concrète de l'efficacité de l'apprentissage et la capacité opérationnelle à exploiter les données éducatives recueillies pour optimiser les services. En d'autres termes, l'IA n'est plus seulement un point de départ pour se différencier, mais s'impose comme une technologie fondamentale pour l'obtention de résultats éducatifs probants.
Cette tendance se confirme également dans le domaine des brevets. Selon l'étude « Tendances et implications des technologies éducatives dans les principaux pays », publiée par l'Institut coréen de recherche sur la propriété intellectuelle, le domaine qui représente la part la plus importante en termes de classification des brevets (CPC) n'est pas l'algorithme d'IA lui-même, mais « le fonctionnement ou le guidage pédagogique (G06Q50/205) ». Cela indique que la concurrence sur le marché se déplace du développement des technologies d'IA vers les systèmes de gestion des opérations d'apprentissage et de l'efficacité.
En définitive, la compétitivité future des entreprises EdTech ne dépend pas du type d'IA qu'elles utilisent, mais de leur capacité à améliorer continuellement l'efficacité de l'éducation grâce à l'IA et à étayer ces résultats par des données. Nous nous éloignons d'une ère où l'IA remplace l'éducation ; une ère s'annonce où l'on privilégie les entreprises qui incarnent le mieux l'essence même de l'éducation.
L'humain avant la technologie… L'essence de l'éducation reste inchangée, même à l'ère de l'IA
La « combinaison de la technologie et des sciences humaines » évoquée par Steve Jobs revêt à nouveau toute son importance sur le marché actuel des technologies éducatives basées sur l'IA.
L'intelligence artificielle générative est désormais accessible à tous. Les grands modèles de langage (LLM) se standardisent rapidement et des fonctionnalités telles que la génération de problèmes, la production de vidéos et la conception de programmes d'études personnalisés ne constituent plus des avantages concurrentiels réservés à certaines entreprises. À mesure que les barrières technologiques à l'entrée diminuent, le marché s'interroge sur des questions plus fondamentales.
Les élèves ont-ils réellement progressé ? Les enseignants sont-ils devenus capables de dispenser un meilleur enseignement ? L’IA ne remplace pas les humains, mais contribue efficacement à leur développement.
En définitive, la compétitivité des entreprises ne dépend pas de la place prépondérante qu'occupe l'IA dans l'éducation, mais de leur capacité à comprendre et à mettre en œuvre en profondeur l'essence même de l'éducation. Cette évolution se reflète clairement sur les marchés financiers. Les investisseurs n'accordent plus une grande valeur aux entreprises simplement parce qu'elles ont adopté l'IA. Ils privilégient désormais l'impact de l'IA sur l'efficacité de l'apprentissage, la possibilité de démontrer cette performance par des données concrètes et sa capacité à engendrer un modèle économique durable.
Autrement dit, la future concurrence dans le secteur des technologies éducatives va passer d'une compétition pour savoir qui créera une IA supérieure à une compétition pour savoir qui créera une meilleure éducation grâce à l'IA.
L'IA continuera de progresser. Cependant, l'éducation demeure une mission humaine. Il s'agit d'aider les élèves à s'épanouir, de permettre aux enseignants de concevoir de meilleurs cours et de favoriser des expériences d'apprentissage transformatrices. De ce fait, l'essence même de ce à quoi l'éducation devrait aspirer ne change pas facilement, quels que soient les progrès de l'IA.
Steve Jobs a trouvé le point de départ de l'innovation dans la « combinaison de la technologie et des sciences humaines ». Aujourd'hui, le secteur des technologies éducatives est également confronté à la même question : la technologie doit en fin de compte être orientée vers les personnes, et l'éducation doit être un processus de développement humain.
En fin de compte, même à l'ère de l'IA, les entreprises de technologies éducatives qui survivront le plus longtemps ne seront probablement pas celles qui possèdent l'IA la plus avancée, mais plutôt celles qui comprennent le plus profondément l'essence de l'éducation et qui savent le mieux concevoir le développement humain. En effet, si la technologie peut être rapidement maîtrisée, la philosophie de l'éducation et les expériences qui favorisent l'épanouissement humain sont difficiles à reproduire.
Sources : Forum GCS 13 de l’Université Gachon Startup College (21 mai 2026), site web i-Scream Edu, Association coréenne de l’intelligence artificielle, rapport « Edtech » de l’Institut de recherche en gestion Samil PwC, site web Theta Lab, rapport de l’Institut coréen de recherche sur la propriété intellectuelle intitulé « Tendances et implications des technologies Edtech dans les principaux pays – focus sur l’éducation intégrée à l’IA », étude de Business Research Insights intitulée « Taille du marché des startups Edtech, part de marché, croissance, analyse sectorielle, par type (tutorat, langues, MOOC), par application (mobile, ordinateur), perspectives régionales et prévisions pour 2035 ».
Le Startup Ecosystem Reporter Corps est géré conjointement par KAIA et Venture Square et recueille divers reportages sur l'écosystème des startups.