新通教育创始人麻亚炜坦诚分享了过去五年的转型历程——从数字化基建到全员AI Must，从AI in All到AI Native新业务。她的实践证明：传统企业拥抱AI，最难的不是技术，而是让战略从董事会走到一线。

麻亚炜将AI转型划分为四个递进阶段：

第一阶段（2021-2022）：数字化基建 完成底层数据与系统架构的夯实，为AI应用奠定坚实基础。

第二阶段（2023-2024）：AI Must 战略落地 通过全员公开课普及认知、孵化标杆小组树立典范、赴哈佛与斯坦福验证产品，将AI从"命令"转化为"共识"。

第三阶段（2025）：AI in All 深度嵌入 将AI融入所有关键业务流程，构建覆盖全链路的"AI全家桶"与数字员工体系，实现效率与体验的双重跃升。

第四阶段（2026）：AI Native 原生创新 以AI原生思维开辟全新业务赛道，完成从"工具赋能"到"基因重塑"的质变。

核心启示： 真正的AI转型，不是技术的堆砌，而是组织共识的构建与战略意志的穿透。

以下为演讲内容，经36氪整理编辑：

麻亚炜丨新通教育集团创始人&董事长

大家下午好，非常高兴受36氪的邀请，在这里跟大家分享我们作为一家教育集团，在传统教育赛道上如何用AI重构增长。

这是我第一次来到36氪的现场，跟过往的分享场景不太一样，今天看到了非常多的创业者。在创业者角色上会有两种非常明显的差别：第一种，你可能结束了商业模式，结束了你的公司，把它变成一笔钱，拿上钱和资源去重新面对AGI挑战，重新开始新的生意或者探索新的赛道。第二种，我们既是企业的创始人，在面对AGI挑战、需要做新的增长的同时，身上依然有比较大的负担——在过去十年、二十年甚至更长的时间里，伴随中国经济增长过程，积累着传统资源、传统产品、传统团队、传统组织。这是大部分创业者或者持续成功的创业者一定会碰到的问题，大概率不会一件事结束后你才开始另一件事。

今天的主题是“用AI重构增长”，希望跟大家分享两个部分的内容：第一，如果你和我一样，有传统业务依然在持续运营中谋求更高效率的增长，我们可以怎样做；第二，我们同时不想放弃在新的增长部分用AI Native的方式去做，或许可以用什么样的探索方式。这是想跟大家分享的两块内容。

36氪聚集了大量高科技、科技企业，新通教育并不是大家非常熟悉的名字。今年是新通教育成立30周年，过去30年我们主要做一件事，围绕中国中高净值人群的国际化成长道路，延伸出升学规划、就业规划、海外国际课程引进等等。2021年开始，面对新的技术浪潮逐步来临，我们是这个行业比较早进入组织数字化转型的，也因此才有机会在36氪的场合跟大家分享我们过去探索的成果。

换一个角度看新通教育集团，我们是相对庞大的组织，目前在全国和全球一共有30多家分子公司，2000多名员工。对于一个组织面对AGI浪潮时，要追求增长，首先的前提并不是就增长讲增长，甚至不是就产品做探索，而是组织文化的变革。我今天的分享也是从这里开始的。开始之前，先说说过去几年探索获得了什么成果。第一，在人数不增加甚至减少的情况下实现了营收和人效的增长；第二，2025年真正实现第二条增长曲线的探索，形成了一定营收规模，也得到了市场验证；第三，2025年我们获得了哈佛商业评论年度卓越企业数字化转型大奖，跟我们比肩的是像商汤、菜鸟这样更科技化的公司，而不是传统赛道上的企业。

今年5月份，我们参加了由教育部组织的2026世界数字教育大会，有三款产品——躺着学雅思、HSK中文出海、来华留学——入选了2026世界数字教育大会的成果展示。这是我们在过去几年获得的成果。如果把这些成果做回头看的归纳，一个相对大型组织的变革是生长的过程，我们把新通教育集团数字化转型以及从去年开始AI+教育部分做出的阶段性成果回溯来看，经历了几个阶段：

一、2021年到2022年，花了两年的时间完成了数字化基建工作；二、2023到2024年，全组织内部推行战略AI Must，必须要有AI，AI必用；三、2025年把AI嵌入所有关键组织流程；到今年开展新业务的时候，不是把AI嵌入到流程当中，而是用AI Native的方式构建新的流程。经历了这四个阶段，2026年赛程还没有过半，还需要用更多时间验证我们在组织战略到最终营收增长方面取得了什么样的结果。

对于大部分传统企业，如果不是科技行业，数字化基建是如何建设的？简单过一下，我们把数字化本身烟囱式、坑坑洼洼的省道变成搭建AGI的高速路，这是最初期的工作。初期工作之后，更重要的工作在2023到2024年完成。今天坐在这里有非常多的创始人，对创始人来说，面向未来的趋势探索，下定一个决心、找到一个方向并没有那么难，难的是如何让你的决策、战略，从董事会落地到一线，这是大家的挑战。

在这个部分新通教育集团做了几件事，在座如果也有从传统赛道拥抱AGI的过程，或许可以做些参考。

第一个，引进了外脑对整个组织进行诊断、评价和开启；第二个，鼓励全员开讲，传统业务上但凡用过AI的同学，都可以把他的经历分享给组织当中的其他成员；第三个，在组织中孵化标杆小组做全AI托管产品的试点；第四个，带着我们的产品去到哈佛、斯坦福，在教育、科技最前沿的地方去碰撞，看看我们的产品是不是对的方向，是否有足够的竞争力。这是在2023到2024年做的大量看起来非常基础的工作，让AI Must的公开课在全集团几千名员工中逐步渗透，让大家看到AI战略并不是自上而下的命令，同时也是身边同事最真实的感受。2023年当我们躺着学雅思——这个全AI托管的语言学习产品还没有诞生的时候，把产品雏形带到了哈佛和斯坦福，我们得到的最大的感受并不是胆怯、威胁，而是更大的确信：当新通教育集团有了几十年语言学习数据积累的时候，我们在这些垂类产品的开发和应用上，是有非常独到的优势的。

到了2025年，我们就把战略组织转型到AI in All，AI必须嵌入组织的关键流程。这张图上是我们今天所有新通教育集团同事非常熟悉的AI全家桶，他们有自己的AI伙伴、各种各样的数字员工，也有自己的智能工具和智能平台。我们很多同事，当碰到一个问题需要解决的时候，本能的想法并不是如何做，而会想到如何让AI来做，这是非常重要的转型。

我们构建出以智能为中心的全链路服务系统，回溯今天讲的从AI基建到AI Must、AI in All的过程，整个传统组织尤其是大规模的传统组织，在AI战略落地过程中会有三个非常重要的挑战。

第一如何解决一线员工、普通员工无感的问题，让战略从董事会走到一线员工，并且能够接受、推行。我个体的感受，靠命令、说教甚至是简单激励工具是无法解决无感问题的，要让员工有感，还是要有更精心的设计。当我们做公开课的时候，外请的大脑常常只做开题报告，更多的分享来自于一线员工，让员工可以看到门槛，在AI的加持下，既有知识平权也有技术平权，这个过程非常顺畅地解决了从董事会到一线员工的问题。

第二在组织中孵化自己的种子选手，让种子选手有代入感和参与感。当我们用AI重新改造核心场景的时候，核心场景的选择从哪里入手？选择标准：第一，选择人数最多的场景；第二，选择耗时最长的场景；第三，选择了不直接面对用户的场景，而是把它作为组织内部提效的工具来完成。当场景选得足够对，让每一个员工看到AI带给他的好处，这是激励整个组织做AI转型非常重要的动力。

我们花了非常大的时间和精力做了全息用户画像。咨询服务、教学服务中，用户各种各样个性化需求的叠加和统计是一件非常麻烦的事，就好像一个医生看病只有三分钟，写完整的病历却需要半个小时。我们用AI全息模式、AI打标签的方式，帮助员工大大释放了在这方面的时间。我们有很多AI助理，员工跟AI交互过程中，无论是电话、微信还是其他方式，客户的需求和特点绝大部分被沉淀下来，并且变成了员工在持续为客户提供服务的过程中，更具象、生动、完整的画像。

新通几十年有50多万留学生，我们做了几十万全球的智能案例，通过智能案例把学生的所有轨迹——录取轨迹、不录取轨迹、就业轨迹沉淀下来，未来成为一代代学生在做专业规划过程中非常好的技术支撑，就好像一个医生有无穷大的案例中心一样。

我们有数字员工, 可以帮助一线员工解决基础重复工作。作为教育公司，我们token使用量从2024年的3亿到去年的120亿，今年是更夸张的数字，这也比较侧面地表明我们团队全员在AI转型过程中的渗透率是可以看到的。

第三个增长曲线的问题，我们用AI原生的方式开辟了新业务。首先我们做了躺着学雅思，大家在小程序上可以看到，是全AI托管的产品，2024年7月份正式上线，到今天为止，全网有30万的学习者在这上面。

除此之外，到2025年结束的时候，有了30万用户，单产品赛道上实现了两千万营收，可以看到产品基本的可行性和商业实践能够完成。我们在今年年初做了汉语出海，也是全AI产品托管的。

归纳一下传统企业在AI转型过程中我们自己的经验：在人才部分，一方面有外求的部分，更重要的是做人才内求的部分；在内部更多使用吸引力法则而不是命令；在AI创新过程中也要有适度的对齐，允许适度浪费，这是我们要做的。我们在组织内部做了孵化基金，帮助组织中最优秀的同事用AI+产业——产业还是非常重要的关键词——去做更多新的探索。

作为教育企业，我们关注的问题是，未来我们的教育服务企业也能够帮助未来的世界去培养更多优秀的人。我们的目标是帮助未来各种各样的产业去培养能够自然使用AI、能够和AI协作学习、并且能够在创造中持续成长的人才，这是我们想做的。

以上是我简要跟大家分享的新通教育集团作为一家传统教育企业，在过去五年中，拥抱AI做组织转型的实践和探索。希望跟所有的创业者一样，当我们面对越来越多的问题与挑战，我们也可以与时俱进，跟AI共同进步。

谢谢大家！