罗布·曼德尔鲍姆（Robb Mandelbaum）指出：案例研究可能是与MBA教育最紧密相关的教学方法了。这种教学方法起源于哈佛商学院，至今已有超过一个世纪的历史。它要求学生深入分析真实企业及其员工所面临的复杂问题，并探讨各种潜在解决方案所带来的权衡与挑战。这样的讨论往往会超越最初设定的主题范围，有时甚至会涉及哲学层面的思考。如今，案例研究已成为全球所有MBA课程的标志性教学手段。

然而，几年前，西北大学凯洛格管理学院（Kellogg School of Management）的运营管理副教授塞巴斯蒂安·马丁（Sébastien Martin）认为，传统的案例研究方法无法有效弥合“理想化的课堂环境”与“现实世界的复杂性”之间的差距。马丁强调：“运营管理本应是企业管理中最为实际、最需要亲自动手解决问题的领域；我认为在课程的最后阶段，应该让学生们面对一些‘混乱’、难以预测的实际情况。”他希望让学生们明白：在工作中遇到的问题无法仅通过教科书中的理论来简单解决；相反，他们需要学会用一种“不同的思维方式”来应对那些难以被简单分类的复杂问题。

2025年初，马丁引导ChatGPT创建了一个关于波士顿公立学校系统金融危机的互动案例研究。该案例基于马丁在攻读博士期间研究过的一起真实事件，其中充满了从不同立场观察此事的角色。在ChatGPT出现之前，案例研究模拟就已经存在了一段时间，但马丁一直觉得它们预设的回答有些生硬。他表示，人工智能“虽然不可预测，但这正是它的优势所在。它能够根据正在发生的情况做出决策。”当马丁的学生采访这些由人工智能生成的波士顿角色时，这些角色“开始产生分歧。突然之间，你会感到不知所措。”马丁的波士顿案例研究掀起了一场运动，如今已蔓延至全球各地的商学院。根据彭博社对全球商学院的一项调查，半数学校要么已经实施了更多互动式人工智能模拟案例，要么正在开发或试行这些案例。但这并不意味着学校正在放弃传统的案例研究，尽管一些教授和管理人员表示，学生阅读这些案例的耐心正在逐渐减弱。

互动式案例的论点“很大程度上是为了增加实践机会，”人工智能整合咨询公司Inspire Higher Ed的创始人、一份追踪商学院人工智能应用报告的作者，同时也是伊利诺伊大学吉斯商学院的前教授兼院长托尼娅·米恩斯（Tawnya Means）表示。除了获取和权衡信息外，学生们还能磨练自己在谈判、团队指导、危机管理等方面的技能。“我们知道，练习得越多，水平就越高。因此，我们希望尽可能多地创造实践机会。”

卡内基梅隆大学泰珀商学院负责教育的高级副院长奥利弗·哈尔（Oliver Hahl）表示，该校的人工智能模拟主要用于另一种形式的实践。他说，该校教授使用案例研究的方式与哈佛等学校的同行截然不同，后者将其作为纯粹的探究和广泛辩论的切入点。相反，泰珀商学院的关注点更为狭窄。“我们倾向于将研究局限在学科内部。”

哈尔表示，在泰珀商学院利用人工智能制作的案例中，重点并非解决问题，尽管“我们仍然保留了这部分内容”。相反，他说，“重点同样在于学生与机器人之间的互动。”人工智能会对每位学生的提示词和回复对话进行审查、建设性批评并评分（尽管哈尔表示，教职员工通常拥有最终决定权）。部分原因是，在人工智能参与的情况下，仅仅提供一个解决方案并不一定能证明学习成果。但更重要的是，“我们的目标是引导学生培养判断力，培养批判性思维能力。”在过去的一年半里，马丁自己编写人工智能案例的能力有所提高：过去需要几个小时的工作，现在只需大约30分钟。此后，他又开发了四个完整的案例，最近的一个是为他的“管理者人工智能基础”课程开发的，在该案例中，学生扮演一名受聘为公司创建人工智能代理的顾问。

“他们可以与公司里的任何人交谈，并观察人们的反应，”他说。“人们的反应可能会非常强烈，但他们必须明白，这不仅仅是为了让这个人工智能代理正常工作，更是为了获得公司全体员工必要的支持。”

学校关于资金分配的案例研究以及与人工智能相关的研究方法已被凯洛格管理学院（Kellogg’s School of Management）的许多教师广泛采用；他还与其他教授合作，帮助他们开发属于自己的案例研究材料。他认为，这些方法被广泛采用的最大的障碍是“冒名顶替综合症”（即教师们担心自己的研究成果会被误认为是他人的成果）。不过，对于某些教授来说，利用大型语言模型的神经网络来编写案例研究也会带来新的问题：“如果案例研究的内容基于现实，我们就能预知其结果；但如果内容虽然部分基于现实，但关键要素发生了变化，那么我们就只能猜测可能发生的情况——因为我们并不确定最终的结果会是什么。”

在哈佛商学院（HBS），管理学教授米切尔·韦斯（Mitchell Weiss）表示，虽然案例研究的形式并没有什么“绝对不可改变”的规定——教师们可以尝试使用各种方法，比如拍摄视频或进行计算机模拟——但学校坚决反对那些“虚假的、基于人工智能生成的案例”。韦斯认为，问题不在于用虚构的内容取代真实事实，而在于教师们必须始终认真对待案例研究的编写工作。他强调：“虽然编造出来的案例通常不够严谨，但它们仍然具有一定的作用”——因为编写案例需要教师运用判断力和批判性思维。韦斯进一步指出：“通过编写案例，我们向学生传递了一个明确的信息：我们希望他们具备这样的能力。虽然某些事情可以通过更快捷的方式完成，但这并不意味着我们就应该选择这种方式。”

尽管如此，韦斯仍在考虑是否应该稍微放宽这一限制。他曾经利用人工智能来引导案例讨论的方向，从而获得一些自己未曾想到的新思路；最近，他还尝试使用一种能够以相对较慢的速度（虽然仍比他手工编写快得多）逐段生成案例的研究工具。

“如果我们能够及时编写案例，将当代议题引入课堂，让学生感受到课程的生动性，同时又不失质量、关怀和参与感，那么这正是我们应该继续探索的方向。”

“这是一件我们可以既支持又反对的事情：当它能提升理解力、推动学习并扩大我们的使命时，我们支持它；而当它导致思维走捷径、损害可信度并为了追求权宜之计而牺牲其他所有目标时，我们反对它。”