当学生可以在几分钟内，用人工智能（AI）生成一份完整的案例分析，商学院面对的就不只是如何防止作弊。如果一份漂亮的报告，已不足以证明学生理解了问题，学校便须要重新思考：自己培养的是什么能力，文凭又能证明什么？商学院需要一次“二次创业”，重新审视课程、评价和办学模式，为学生和社会提供更有说服力的教育价值。
过去，搜集资料、搭建模型和撰写报告，既是完成任务，也是学习过程。学生通过这些步骤发现数据缺口，理解假设如何影响结论。如今，AI可以代劳其中不少工作，成果更快、更专业，理解却未必随之加深。学生能提交估值报告，不代表能解释增长率是否合理；能提出市场策略，也不代表知道客户为何愿意付费。因此，商学院改革不能只是增加几门AI课程。财务、统计、经济学和组织行为仍是基础。缺乏这些知识，学生很难识别机器建议中的错误。教学须要进一步让学生解释假设、核验证据，并在条件改变时调整判断。评价方式也应随之改变。除了书面报告，学校可以增加现场分析、口头答辩和失败复盘。在允许使用AI的项目中，要求学生说明采用什么建议，发现哪些错误，以及为什么否决某个方案。评价的重点，应是学生如何作出判断。
AI也在改变管理本身。以银行引入自动信贷审批为例，效率、风险、员工职责和客户申诉会同时受到影响。真实问题不会按照院系边界发生。商学院须要加强与计算机、法律及公共政策领域的合作，让学生在同一个项目中理解这些关系。
