Dami Oguntunde, medgründer og toppsjef i Hardé Business School, sa under BRINT EdTech Summit 2.0 i Lagos i juli 2026 at afrikanske edtech-selskaper trenger tålmodig kapital og finansiering med tydelig samfunnseffekt. Han mener utdanningsselskaper ikke bør presses til å vokse i samme tempo som fintech, fordi inntektene tar lengre tid å bygge opp, samtidig som den potensielle samfunnseffekten er større .
Utdanning er med andre ord en sektor der investorer må gi selskaper tid til å utvikle produktene, dokumentere læringsresultater og finne levedyktige inntektsmodeller. Kapitalstrukturene som finansierer afrikansk teknologivekst, kommer fortsatt i stor grad fra vestlige miljøer. De kan derfor bringe med seg avkastningskrav, fondshorisonter og risikovurderinger som ikke er utformet for afrikanske markedsforhold .
Mindre enn to prosent av teknologiinvesteringene i Afrika skal gå til edtech, selv om markedet er anslått til mellom 600 millioner og 1 milliard dollar .
Afrikas fremtid innen KI og edtech kan ikke bygges av gründere alene. Selv den beste gründeren kan ikke, selskap for selskap, løse ustabil strømforsyning, svak nettilgang, fragmenterte datasystemer, uklare regler, langsomme offentlige innkjøp, begrenset tilgang til datakraft og mangel på risikokapital .
Skal løsningene nå mange elever, må teknologiselskaper samarbeide med myndigheter, skoler, internasjonale organisasjoner og lokale støtteaktører. Det kan blant annet bety partnerskap med UNICEF, UNDP og Verdensbanken, samt akseleratorer som Injini i Sør-Afrika .
Verdensbanken peker samtidig på at KI-basert edtech må utvikles med forståelse for lokale språk, kulturelle forhold, læreplaner og pedagogiske metoder. Teknologien må også ta hensyn til praktiske begrensninger som strøm, båndbredde og varierende nettilgang .
Globale KI-verktøy er ofte trent på datamengder der afrikanske språk og lokale kunnskapskilder er svakt representert. Teknologiledere mener derfor at systemene må bygges på lokale datasett og afrikanske språk dersom de skal gi relevante svar og støtte elevenes læring .
Sør-afrikanske Lelapa AI er et eksempel på et selskap som utvikler KI for afrikanske språk, blant annet med mål om å gjøre det lettere for barn å lære på førstespråket sitt .
UNDPs kartlegging av edtech i Afrika fremhever løsninger som mobilplattformer, innhold som kan brukes uten nett, SMS-basert læring, ressurser på lokale språk og kombinasjoner av digitale og fysiske tilbud . Det er ofte mer realistisk enn avanserte, skytunge plattformer som forutsetter stabil strøm og raskt internett.
Ustabil strøm og manglende nettilgang er blant de største hindringene, særlig i distriktene. FNs visjon for afrikansk edtech fram mot 2030 peker på infrastrukturgap og ustabil elektrisitet som den første strukturelle barrieren for rettferdig tilgang .
Bare to prosent av Malawis rundt 7 000 grunnskoler har internettilgang, og omtrent 40 prosent av unge afrikanere mellom 15 og 24 år bruker internett regelmessig . UNESCOs institutt for utdanningsplanlegging understreker at digitale utdanningstiltak ikke kan gjennomføres systematisk eller i stor skala uten stabil og rimelig internettilgang .
I fintech kan kostnaden ved å legge til en ny bruker ofte nærme seg null. I afrikansk edtech kan det motsatte skje: Kostnadene kan øke når tjenesten skal tilpasses flere språk, læreplaner og lokale forhold.
Et dokumentert eksempel fra Nigeria viser hvordan en utdanningsklinikk kjøper mobildata i små porsjoner, i stedet for rimeligere storpakker, fordi økonomien ikke tillater større innkjøp. Resultatet er en «stordriftsulempe» som begrenser hvor raskt tilbudet kan vokse .
Forskning fra RTI International viser også at kostnadene i utdanningsprogrammer kan øke ved oppskalering på grunn av logistikk, lokalisering og behov for opplæring. Det bryter med Silicon Valley-antakelsen om at større volum automatisk presser enhetskostnadene ned .
Afrika er ikke ett marked med én læreplan, ett betalingssystem eller ett regelverk. Kontinentets 54 land har ulike regler, språk, utdanningssystemer og nivåer på digital infrastruktur. Denne oppsplittingen gjør grensekryssende utrulling krevende og kan føre til at selskaper låses til enkeltleverandører eller lokale teknologiplattformer .
BCG peker på markedsfragmentering og regulatoriske utfordringer som sentrale grunner til at afrikanske edtech-selskaper har vanskeligere for å skalere enn selskaper i store, mer ensartede hjemmemarkeder . Ved ekspansjon til et nytt land må en aktør ofte tilpasse innholdet til en ny læreplan, nye språk, nye betalingsløsninger og andre krav til personvern og godkjenning.
| Silicon Valley-modellen | Et alternativ for afrikansk edtech |
|---|---|
| Korte fondshorisonter og rask avkastning | Tålmodig kapital med minst ti års perspektiv |
| Raskest mulig brukervekst | Bærekraftig vekst med vekt på kvalitet og læringsresultater |
| Skybaserte, datakrevende plattformer | Mobiltilpassede løsninger som fungerer uten nett eller med lav båndbredde |
| Ett produkt for ett stort og ensartet marked | Lokal tilpasning til ulike språk, læreplaner og regler |
| Lavere enhetskostnader når volumet øker | Mulige stordriftsulemper på grunn av logistikk og lokalisering |
| Gründeren og investoren driver utrullingen | Samarbeid mellom selskaper, myndigheter, skoler og utviklingsorganisasjoner |
| Generiske KI-modeller | Modeller trent på lokale språk og datasett |
Budskapet fra afrikanske edtech-aktører er ikke at teknologi ikke kan endre utdanningen. Poenget er at teknologien må utvikles rundt virkeligheten den skal fungere i.
Det innebærer investorer som tåler lengre tidshorisonter, offentlige og private institusjoner som deler ansvar for infrastrukturen, og KI-systemer som forstår lokale språk, læreplaner og pedagogiske behov. En slik modell kan være mindre spektakulær enn Silicon Valleys hypervekst, men den er bedre tilpasset utfordringen: å gjøre utdanning tilgjengelig og relevant i svært ulike markeder.