用AI重构增长：新通教育集团的实践| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会

背景与问题

新通教育面临的并不是一家纯科技公司“从零做AI”的问题，而是一个30年传统教育集团如何在既有业务、组织和人员负担下完成再增长。这类企业的典型难点有两个：

• 旧业务不能停，转型必须边走边做
• 决策层理解AI，不等于一线会真正使用AI

麻亚炜反复强调，AI转型首先是组织文化和战略落地问题，其次才是技术问题。这也是传统企业与创业型AI公司最本质的差异。

核心内容

新通的路径呈现出清晰的四级递进：

• 数字化基建
  2021到2022年先补底层能力，把零散系统和数据打通，相当于先修“高速路”。这一步说明，AI应用不是凭空嫁接，必须建立在数据与流程可用的基础上。

• AI Must
  2023到2024年最重要的动作不是上更多工具，而是让AI从管理层命令变成组织共识。方法包括：

  • 引入外部专家做诊断
  • 用全员公开课普及认知
  • 让一线员工分享真实使用经验
  • 孵化标杆小组试点全AI产品
  • 把产品拿到哈佛、斯坦福做验证

这套做法的重点在于，降低员工对AI的陌生感和抵触感，让他们看到门槛并没有想象中高。

• AI in All
  到2025年，AI开始嵌入关键业务流程，形成“AI全家桶”、数字员工、智能工具和平台。真正的标志不是部署了多少系统，而是员工遇到问题时，本能先想“如何让AI来做”。这意味着AI已从辅助工具变成工作方式。

• AI Native
  更进一步，新通不是只用AI优化旧业务，而是用AI原生逻辑做新业务，如“躺着学雅思”“HSK中文出海”“来华留学”等。这里完成了从提效工具到新增长引擎的跃迁。

关键方法论

文章最有价值的部分，在于它给出了传统企业可复制的落地原则：

• 先解决员工无感
  命令和说教无法推动AI普及，必须通过真实案例、公开分享和可见收益，让一线有参与感。

• 从高频、耗时、内部场景切入
  新通优先选择人数最多、耗时最长、且不直接面向用户的流程做改造，这是一种低风险高收益的推进策略。

• 把行业积累转化为AI壁垒
  新通几十年的语言学习数据、50多万留学生数据、几十万智能案例，构成了其垂类教育产品的核心优势。AI的竞争力不只来自模型，更来自产业数据和场景沉淀。

意义与影响

新通的实践说明，传统企业并非没有AI机会，反而可能因为长期积累而拥有独特优势。但前提是完成三件事：

• 把数据资产系统化
• 把组织共识建立起来
• 把AI从效率工具推进到业务创新

其成果也印证了这一路径的有效性：在人数不增甚至减少的情况下实现营收和人效增长，跑出第二增长曲线，并形成可验证的新产品收入。

更深一层看，这不是简单的技术升级，而是一次组织能力重塑。当企业开始允许内部孵化、适度浪费，并鼓励人才“内求”时，AI就不再只是降本工具，而成为企业再创业的机制。