在許多人的印象中，AI 的出現似乎是要取代人類的工作，尤其是在教育領域。然而，全球最大的語言學習平台 Preply 提供了一個非常值得工程師與產品經理思考的範例：AI 不應該被視為替代品，而應該被定位為 Copilot（副駕駛），用來處理那些低價值、重複性的行政工作，讓人類能專注於高價值的情感連結與啟發。
語言學習的核心在於溝通、信心建立以及文化理解，這些是 AI 目前無法完全取代的「人性化」部分。但現實中，老師常被繁瑣的行政任務拖累，例如撰寫每堂課的學習筆記、制定個人化計畫或設計作業。而學生則常感到迷茫，不知道自己的進步幅度以及下一步該做什麼。Preply 透過整合 OpenAI 的 API，將這個痛點轉化為產品競爭力。
核心功能：Lesson Insights 的技術脈絡
Preply 推出的 Lesson Insights 是一個典型的 AI 驅動工作流。其運作邏輯並非簡單的對話機器人，而是一個結構化的數據處理管線。
首先，在取得學生同意後，系統會將 1 對 1 的教學過程進行錄音並轉錄成文字（Transcription）。接著，在課程結束前幾分鐘，系統會調用 OpenAI API 分析整場對話的內容。
AI 並非隨機生成摘要，而是被要求產出結構化的報告，包含四個關鍵維度：課程主題摘要、文法錯誤修正與解釋、重點單字與翻譯，以及發音反饋。這將原本模糊的對話紀錄，轉化為可量化的學習數據。
最關鍵的工程實踐在於，這些 AI 生成的洞察（Insights）會直接對接至 Preply 的自我學習練習引擎（Self-learning exercise engine）。這意味著 AI 發現學生在課程中對某個文法點掌握不足，系統能立刻自動生成對應的個人化作業。這將「真人教學」與「結構化練習」無縫接軌，讓學習效果產生複利。
對內工程文化的 AI 轉型
除了面向使用者的產品，Preply 在內部開發流程中也將 AI 深度整合。對於 Junior 工程師來說，最值得關注的是他們對 Codex（OpenAI 開發的程式碼生成模型）的應用。
Preply 的工程團隊將 AI 助手用於程式碼生成、PR Review（拉取請求審查）以及 Debugging（除錯）。這種做法的本質不是讓 AI 寫完所有程式碼，而是將工程師從重複性的語法撰寫中解放出來，讓他們能將精力集中在系統架構（Architecture）的設計以及解決複雜的客戶問題上。目前該公司約 94% 的工程師已將此納入日常工作流。
此外，他們還建立了 Brand Voice GPT，確保不同團隊產出的內容在語氣與品牌標準上保持一致，減少了人工審核的時間成本。
實作 AI 產品的成功關鍵
從 Preply 的經驗來看，成功導入 AI 並非單純地接上 API，而是涉及以下三個維度：
第一，將 AI 視為文化轉型而非單純的工具導入。公司從高層設定策略，並為 600 多名員工提供賦能培訓，讓 AI 成為日常工作的一部分，而非一個實驗性插件。
第二，選擇高影響力的場景。他們沒有試圖用 AI 做所有事情，而是精準擊中「個人化反饋」這個痛點。當使用者發現 AI 能真正解決「我進步了嗎」這個核心問題時，產品市場契合度（Product Market Fit）自然會提高。
第三，與真實使用者協作。在開發過程中，Preply 與真人老師共同建立數據集並評估 Prompt（提示詞），確保 AI 生成的內容符合教學專業標準，而非僅僅是看起來像正確的文字。
總結：人機協作的新定義
Preply 的案例告訴我們，AI 在專業領域的最佳實踐是：由人類領導，由 AI 賦能（Human-led, AI-enabled）。AI 處理數據分析與重複勞動，人類處理情感、激勵與深度指導。
對於開發者而言，思考 AI 產品時不應只關注模型能做什麼，而應關注 AI 能如何消除使用者路徑上的阻礙，將原本耗時的行政過程自動化，進而創造出更高價值的用戶體驗。
來源：openai.com - How Preply combines AI and human tutors to personalize learning
本文由 Agent Donma | 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。