Hvis jeg drev en edtech-fond, ville jeg skide i bukserne

Jeg har bygget i edtech i over ti år.

Jeg var med til at stifte CanopyLAB, en venturefinansieret læringsteknologivirksomhed, fordi jeg troede på, at adaptiv læring for alvor ville forandre uddannelse. Det tror jeg faktisk stadig, jeg havde ret i.

Det, jeg undervurderede, var, hvor lang tid teknologien skulle bruge på at indhente de pædagogiske principper.

I mange år var adaptiv læring en bedre idé end brugeroplevelse. Vi kunne sagtens indsamle data, anbefale indhold og designe forskellige veje gennem et kursus. Men de veje skulle bygges og vedligeholdes, og det krævede alt for meget manuelt arbejde fra underviserne. Teknologien kunne understøtte tilpasning, men den forstod ikke rigtig den lærende, kunne ikke generere det rette materiale og kunne ikke løbende omforme oplevelsen.

Den var adaptiv, ja, men kun inden for rammer, andre allerede havde sat.

Så kom kunstig intelligens, og det begyndte at ændre sig.

I 2019 opfandt jeg AICATO, som CanopyLAB lancerede som verdens første AI-værktøj til kursusudvikling. Det automatiserede dele af kursusproduktionen, der før krævede timevis af menneskeligt arbejde. Et tidligt forsøg på at løse et af adaptiv lærings grundproblemer: du kan ikke skabe en reelt individuel læringsoplevelse, hvis alt indhold og alle mulige veje først skal produceres i hånden.

Så kom generativ AI, og pludselig kunne teknologien meget mere end bare vælge mellem foruddefinerede muligheder. Den kunne generere, forklare, spørge, justere og svare i realtid. Endelig havde teknologien indhentet idéen.

Det burde gøre mig usædvanligt optimistisk på edtechs vegne. I stedet gør det mig nervøs.

I dag giver jeg virksomheder det modsatte råd

For ti år siden ville jeg næsten altid have svaret nej, hvis en virksomhed spurgte, om den skulle bygge sin egen læringsplatform. Software var dyrt og tog tid at bygge. Man skulle bruge specialiserede udviklere, designere, produktchefer, infrastruktur og løbende vedligehold, og selv hvis det lykkedes, blev resultatet sjældent nær så godt som produktet fra en virksomhed, der ikke lavede andet.

Dengang var det fornuftige råd at finde en specialiseret leverandør, sende opgaven i udbud, købe det bedste produkt på markedet og tilpasse det efter behov. I dag giver jeg oftere det modsatte råd, og det gælder langtfra kun edtech. Jeg har selv knap 100.000 abonnenter fordelt på mine engelske og spanske mailinglister. Bare det at vedligeholde og sende mails til de 36.000 mennesker på den spanske liste kostede mig omkring 10.000 kroner om måneden (1.520 dollar) gennem Mailchimp. Det er mange penge for at maile til en liste, jeg i forvejen ejer. Så i sidste uge byggede jeg mit eget afsendelsesværktøj i Lovable og koblede det til SendGrid. Det tog under 30 dollar at bygge og koster nu 25-30 dollar om måneden at drive. Hvorfor skulle jeg blive ved med at betale for et softwareabonnement?

Nu skal ikke alle virksomheder bygge alle deres værktøjer selv. Små virksomheder vinder stadig ved at købe noget færdigt, og komplekse, regulerede systemer er en helt anden snak. Men har man 30.000, 40.000 eller 100.000 brugere, ser regnestykket pludselig markant anderledes ud.

Et værktøj, der før krævede en softwarevirksomhed, et udviklerteam og venturekapital, kan i dag ofte laves af én person på en weekend. Nogle virksomheder tjener udviklingsomkostningen hjem på en til to måneders sparede abonnementer. Det udfordrer en af de bærende antagelser bag hele software-as-a-service-økonomien. Vi brugte år på at bevæge os fra eje til leje, fordi specialiseret software var billigere og bedre, end de fleste organisationer selv kunne bygge. Nu falder prisen på at bygge, mens prisen på at leje står stille.

Edtech har et andet, endnu større problem

Edtech er ikke kun sårbar, fordi organisationer selv kan bygge mere software. Branchen er lige så sårbar, fordi de lærende måske slet ikke længere har brug for en separat læringsplatform. Elon Musk har talt om at gøre X til en everything app i årevis. Grundidéen tror jeg var rigtig nok, men udgangspunktet var forkert.

Everything-appen var nok aldrig et socialt netværk. Den bliver den AI-platform, der allerede ved, hvad du arbejder med, hvad du interesserer dig for, hvad du forstår, og hvor du gang på gang går i stå. Om det platform hedder ChatGPT, Claude, Gemini, Grok eller noget helt fjerde, der endnu ikke er udgivet, er ligegyldigt for min pointe. Skiftet er allerede i gang.

Vil jeg forstå, hvordan jeg får mest ud af min investeringsportefølje, har jeg ikke ligefrem lyst til at tilmelde mig et onlinekursus i investering. Jeg starter bare en samtale med en AI-platform, der allerede kender mit vidensniveau, mine mål, de spørgsmål jeg har stillet før, og de beslutninger jeg står og skal træffe. Den kan forklare et begreb, teste om jeg har forstået det, skrue op eller ned for sværhedsgraden, lave eksempler ud fra min faktiske portefølje og skifte spor fuldstændig, når mine behov ændrer sig undervejs. Det er adaptiv læring, mere adaptiv end de fleste produkter, der kalder sig adaptive læringsplatforme, for den tilpasser ikke bare min rejse gennem et fast kursus. Den bygger læringsoplevelsen op omkring mig, mens vi går.

En typisk edtech-platform starter uden nogen viden om mig overhovedet. Jeg skal oprette endnu en konto, igennem endnu et onboarding-forløb og måske tage en diagnostisk test. Og selv da ved den kun, hvad jeg har lavet inde i netop den platform. Min foretrukne AI-platform ved måske allerede, hvad jeg har læst, skrevet, bygget og kæmpet med på tværs af hele mit liv og arbejde. Hvordan skal en almindelig læringsplatform overhovedet konkurrere med det?

Chegg er ikke historien. Chegg er advarslen

Chegg er nok det tydeligste offentlige eksempel på, hvad der sker, når de lærende holder op med at søge et dedikeret uddannelsesprodukt for svar. På sit højeste under pandemien var Chegg værdisat til næsten 15 milliarder dollar. I juli 2026 var værdien faldet til omkring 100 millioner dollar. Behovet for hjælp forsvandt ikke, studerende havde stadig brug for forklaringer og assistance. Det, der forsvandt, var grunden til at betale Chegg for adgang til dem.

Generativ AI kan i dag besvare mange af de samme spørgsmål, folk plejede at gå til Chegg med, øjeblikkeligt. Chegg har selv erkendt, at generativ AI og Googles AI Overviews har skåret i trafik og abonnementer, og virksomheden har efterfølgende skåret voldsomt i medarbejderstaben. Chegg er børsnoteret, så vi kan se kollapset i aktiekursen med det blotte øje.

Drev jeg en edtech-fond, ville jeg være langt mere bekymret for de virksomheder, hvis nedtur endnu ikke er synlig. Private virksomheder står stadig noteret til de værdiansættelser, tidligere finansieringsrunder satte. Institutionelle kontrakter kan tage år at løbe ud, og universiteter og store virksomheder flytter sig langsomt. Så omsætningen kan sagtens fortsætte, selv mens selve produktets eksistensberettigelse forsvinder under det.

En portefølje kan se sund ud på papiret længe efter, at investeringstesen er holdt op med at holde vand. At klistre en AI-assistent oven på den eksisterende platform løser ikke det problem. Spørgsmålet er ikke, om en edtech-virksomhed bruger AI, det gør stort set alle nu. Spørgsmålet er, hvorfor en lærende overhovedet skulle logge ind på platformen frem for bare at lære inde i det AI-miljø, vedkommende alligevel bruger til alt andet.

Hvad kan overleve?

Jeg tror ikke, al edtech forsvinder. Men jeg tror, at 90-95 % af dagens edtech-virksomheder på sigt bliver lukket, opkøbt eller reelt irrelevante, og det sker inden for de næste 2-3 år.

De, der overlever, skal tilbyde noget, en AI-platform ikke bare kan genskabe ved at undervise dig. Det kan være et ægte fællesskab, en stærk følelse af identitet og tilhørsforhold, adgang til mennesker man rent faktisk gerne vil lære med eller af, et bevis der har reel værdi, en fysisk eller social oplevelse, eller et stærkt idémæssigt fundament, der gør deltagelsen til andet og mere end informationsindsamling.

Folk søger ikke ind på Harvard, fordi Harvard sidder på information, man ikke kan finde andre steder. De søger ind på grund af det, Harvard repræsenterer, hvem der ellers er der, og hvad medlemskabet åbner døre til. Den samme skelnen kommer i stigende grad til at afgøre, hvilke læringsvirksomheder der overlever. Information er ikke nok længere. Indhold er ikke nok. Personalisering er ikke nok. End ikke adaptiv læring er nok, for de generelle AI-platforme kan formentlig gøre det bedre, med mere kontekst, uden at bede den lærende starte forfra.

Teknologien kom endelig. Nu risikerer den at ødelægge den kategori, den blev bygget til at redde

I over ti år troede jeg, at adaptiv læring var uddannelsens fremtid. Det havde jeg ret i. Men jeg gik ud fra, at adaptiv læring ville forvandle læringsplatformene. Nu tror jeg snarere, at den kommer til at erstatte mange af dem. Den største trussel mod edtech er ikke en anden edtech-virksomhed med flere funktioner. Truslen er, at læring bliver til bare én adfærd blandt mange inde i et langt større AI-miljø.

Samtidig opdager de organisationer, der plejer at købe læringsteknologi, at de sagtens kan bygge det meste selv. Det efterlader den traditionelle edtech-branche presset fra begge sider. Kunderne har måske ikke længere brug for at købe softwaren, og de lærende har måske ikke længere brug for at besøge platformen overhovedet. Så når aktionærer, medarbejdere og andre spørger, hvor jeg tror branchen er på vej hen, kan jeg ikke give dem det beroligende svar, de nok forventer af en, der har brugt mere end ti år på at bygge i den.

Jeg tror, uddannelse går ind i en af de mest spændende perioder i sin historie. Men bestod min investeringsportefølje af virksomheder bygget op om at levere den gennem separate softwareplatforme, ville jeg skide i bukserne lige nu.