“论变五十人” 由虎啸奖组委会邀请来自诸多领域的终审专家,通过分组头脑风暴、论述分享流程形式,以多元视角针对靶向问题输出增长破局方案。2026 年,“论变五十人” 将聚焦行业核心关切,与第四届 CGO 峰会形成深度呼应 —— 以 CGO 峰会提出的行业困惑为议题源头,在 “论变五十人” 环节中集中研讨、破题求解,实现从问题提出到解决方案的完整闭环。
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【AI生态革新:大模型+工具,重构营销全链路新范式】成员表见文末
AI技术全面渗透营销全流程,彻底打破行业原有发展格局,让行业步入转型阵痛期。
当前营销行业深陷结构性失衡困局,存在认知偏差、基建失衡、人才断层、变现乏力、伦理缺失等多重问题,新旧发展模式的矛盾持续凸显,严重制约行业高质量发展。
行业转型核心并非盲目追逐技术迭代,而是立足营销以人为本的本质,从认知、基建、人才、商业、伦理、组织架构多维度系统性重构,通过人机协同实现技术赋能。
未来行业将完成格局重塑,实现技术与人文共生、效率与价值统一,构建AI与营销深度融合、长效发展的全新行业范式。
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症结解构:结构性失衡与现实困局
当大模型与AI工具全面渗透营销全流程,公域获客成本攀升、私域运营难度加大与AI技术落地门槛过高的矛盾同步凸显,年轻从业者的替代焦虑与企业转型乏力的困境交织共振。
一个清晰的信号已然浮现:营销行业的增长瓶颈并非源于技术的缺失,而是植根于思维认知、能力基建、人才结构、商业逻辑的多重结构性失衡,这些困局相互缠绕,构成了行业向AI时代转型的必要阵痛。
1. 认知层面的系统性偏差:从替代焦虑到工具滥用的双重误区
AI浪潮席卷之下,营销行业普遍弥漫着强烈的AI焦虑,从业者普遍陷入“AI上岗,人将何去何从”的迷茫,担忧人工智能替代人工岗位、稀释专业价值、挤压生存空间,形成“谈AI色变”的替代焦虑误区。与之相对的是另一极端:部分企业与从业者盲目追捧AI工具,将AIGC生成内容直接上线、过度依赖AI完成策略决策,忽视AI的工具属性与应用边界,陷入“唯AI论”的工具滥用误区。
两种误区的核心共性,是未能正确认知AI与营销人的关系——AI从来不是用来淘汰营销人,而是用来武装营销人、放大专业价值的工具;营销行业的底层逻辑始终围绕Who、What、Where、How四大核心命题展开,AI的价值是补齐人工短板,而非颠覆行业本质,这种认知偏差导致大量企业陷入“想用AI不会用,不用AI怕淘汰”的两难。
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2. 能力基建的结构性缺失:头部与中小机构的生态位失衡
AI落地营销的核心前提是数据基建与技术能力,但行业内呈现明显的两极分化:头部品牌、互联网大厂具备完善的技术基建、数据壁垒、专业人才储备,如IBM IDM营销部门历经十年数字化转型,实现营销全链路数据化,依托AI完成自助式数据分析与ROI实时监测;腾讯等大厂全面拥抱AI生态,将AI融入全业务场景,形成技术与数据的双重优势。
而大量中小营销公司、中小型品牌方并非技术出身,缺乏数据整合能力、数字化基建、专业技术团队,没有大厂的资源与技术加持,无法搭建完善的AI营销体系,在AI转型浪潮中陷入被动,生态位被持续挤压。多数中小机构盲目对标大厂搭建重资产技术体系,忽视自身资源禀赋,导致投入产出失衡,进一步加剧转型困境。
3. 人才结构的迭代滞后:适配AI的人才缺口与能力断层
AI重构营销全链路的背后,本质是人才结构的重新洗牌,但行业人才迭代速度远落后于技术迭代速度,形成明显的能力断层。一方面,具备AI思维、善用AI工具、能够实现人机协同的复合型人才成为核心稀缺资产,这类人才既能借助AI提升工作效率,又能坚守专业决策与价值判断,实现能力放大;另一方面,固守传统工作惯性、拒绝拥抱新工具、思维僵化的从业者,逐渐跟不上行业节奏,面临被淘汰的风险。
更突出的问题是,企业人才培养与招聘方向存在偏差,部分企业过度耗费精力调试AI工具、搭建复杂模型,却忽视了人才的培育与吸纳,未能意识到“培养适配AI的人,远比调教AI本身更重要”。同时,行业尚未形成清晰的AI时代人才分层标准,高端策略型人才(能调教AI、定义应用场景)与基础执行型人才(能被AI赋能、熟练使用工具)的缺口同时存在,人才结构失衡进一步制约AI落地效果。
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4. 商业变现的路径模糊:效率提升与价值转化的脱节困境
AI确实能显著提升营销工作效率——过去一天只能完成一篇内容创作,如今借助AIGC可日产十篇甚至更多;过去按月出具数据报告、滞后优化,如今依托AI可实现实时看数、及时调整。但效率提升并未同步转化为商业价值,行业普遍面临“AI赋能却未变现”的现实困境:多数企业与从业者拥抱AI、布局AI,但尚未跑通清晰的商业闭环,盈利模式模糊、投入产出失衡。
各大互联网企业纷纷加码AI相关产品布局,如阿里发力阿福APP、科大讯飞布局专属AI产品,但多数AI应用仍处于投入期,未能实现可持续盈利。同时,AI提升效率的同时,也加重了从业者的身心负担——工作任务被无限扩容,工作时长并未因效率提升而缩减,行业陷入“效率越高、越忙碌疲惫”的转型阵痛,进一步凸显商业变现与价值平衡的困境。
5. 伦理规范的体系缺失:原创保护与合规边界的监管空白
AI高速发展催生的内容复刻、原创侵权、伦理边界模糊等问题,成为制约行业健康发展的重要瓶颈。当前AI可精准拆解爆款内容的文案节奏、镜头逻辑、配乐风格、运营套路,轻易实现内容一键复刻,严重冲击原创创作者权益,破坏内容生态公平。而行业尚未形成完善的AI内容创作伦理规范,对AI生成内容的版权界定、责任划分、审核机制缺乏明确标准。
部分企业忽视AI应用的合规边界,将AIGC生成内容直接上线,既面临内容风险,也忽视了自身的责任承担——AI仅能作为辅助工具,最终内容的价值判断、合规审核、责任承担,必须由人来把控,这一核心原则被部分企业忽视,同时平台对AI内容侵权的监管尚未完全到位,进一步加剧了行业乱象。
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破局重构:系统性升维与实践方案
破解AI时代营销行业的多重困局,核心不在于盲目追逐技术潮流,而在于完成思维、能力、人才、商业、伦理的全方位重构,立足营销本质,依托AI工具,实现从“技术跟风”到“价值落地”的转型,让AI真正成为营销全链路的赋能者,而非替代者。
1. 重构认知逻辑:从替代焦虑到赋能思维的本质转变
破解认知偏差的关键,在于彻底摒弃替代思维,建立赋能思维,重新定义AI与营销人的关系,回归营销本质,实现人机协同的价值升级。
树立正确的AI认知:明确AI的工具属性,摒弃“唯AI论”与“反AI论”两种极端。AI的核心价值是嵌入营销全链路,用数据与算法补齐人工效率低、洞察浅、响应慢、复盘滞后的短板,放大营销人的专业价值,而非替代人工完成所有工作。营销行业的底层逻辑从未因AI发生本质改变,找准目标客户、匹配适配内容、选准投放渠道、实现高效转化,仍是所有营销动作的核心。
借鉴头部实践经验:以IBM营销部门的十年转型实践为参照,认识到AI落地的前提是数字化转型。企业应逐步将营销每一个业务环节沉淀为可量化、可追溯的数据资产,打破数据孤岛,为AI赋能奠定基础。无需追求一步到位,可循序渐进,从基础的数据整合、简单的AI工具应用入手,逐步实现全链路AI赋能。
明确人机协同边界:建立“AI给建议、人做决策”的协同模式,AI承担数据运算、内容初稿、算法分析、报表生成等事务性工作,人坚守决策、判断、策略顶层设计、价值把控、责任审核的核心角色。让营销人从烦琐的重复性事务中解放出来,聚焦高价值的策略思考、客户经营与品牌建设。
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2. 补齐基建短板:从重资产跟风到轻量化落地的理性转型
针对中小机构基建缺失的困境,核心是放弃盲目对标大厂,立足自身资源禀赋,以“轻量化、低成本、实用性”为原则,搭建适配自身的AI营销能力体系,优先解决核心痛点。
聚焦核心前提:优先梳理整合自身现有交易数据、客户交互数据、活动营销数据,以单个客户为核心聚合碎片化信息,搭建轻量化用户全景画像体系。借鉴IBM Client 360客户全景画像模式,打通内部与外部全域数据,精准提炼目标客户特征,为后续内容创作、渠道投放提供底层依据——没有精准用户洞察,后续所有营销动作都是无根之木。
轻量化工具应用:中小机构无需搭建复杂的技术体系,可优先接入通用AI工具,赋能内容创作、基础数据分析、简单投放优化等核心场景。如借助AIGC辅助内容创意生成、借助AI工具完成基础数据报表、借助简易数据分析工具监测投放效果,以最低成本实现效率提升。
逐步迭代升级:在轻量化落地的基础上,根据自身发展情况,逐步加大数据基建与技术投入,搭建简易的数据中台,整合更多全域数据,优化AI工具应用场景,实现从“基础赋能”到“深度赋能”的逐步升级。同时,可加强与开放平台、第三方服务机构的合作,借助外部资源弥补自身技术短板。
3. 重构人才体系:从能力断层到分层培育的人才升级
破解人才困境的核心,在于确立“人才优先于工具”的理念,建立分层培育、精准吸纳的人才体系,适配AI时代的营销工作模式,实现人才与技术的协同发展。
明确人才分层标准:区分基础执行型人才与高端策略型人才,基础执行型人才须具备AI工具使用能力,能够被AI赋能,快速完成事务性工作;高端策略型人才须具备AI思维、行业认知与策略能力,能够调教AI、定义AI应用场景、把控AI价值边界,实现人反向赋能AI。
加强内部培育:将全员AI素养提升作为一把手工程,推动所有员工掌握基础AI工具应用能力,打破思维僵化,培养主动学习能力。针对不同岗位,开展针对性的AI应用培训,如内容岗位重点培训AIGC应用技巧,投放岗位重点培训AI投放策略工具使用,让每一位从业者都能借助AI放大自身能力。
精准吸纳新鲜血液:重点吸纳AI原生一代的年轻人才,这类人才具备天然的AI思维,善于借助AI工具解决问题;同时,吸纳具备行业经验、能够快速适配AI工具的复合型人才,补齐高端策略型人才缺口。建立“数据+常识”双轮驱动的决策机制,尊重从业者的专业经验与直觉,避免过度依赖AI决策。
4. 打通变现路径:从效率提升到价值转化的长效布局
破解AI变现困境,核心是摒弃急功近利的心态,坚持长期主义布局,深耕场景、沉淀能力,实现效率提升与商业价值转化的同步推进,找到适合自身的AI变现场景。
聚焦核心场景变现:企业应结合自身业务特点,聚焦AI赋能的核心场景,如AIGC内容变现、智能投放优化、客户洞察增值等,深耕场景、打磨服务,实现“小而美”的变现突破,而非盲目布局全场景。例如,中小营销机构可借助AIGC为客户提供高效内容创作服务,实现服务增值;品牌方可借助AI优化投放策略,降低投放成本,提升ROI。
借鉴大厂长期布局思路:参考腾讯、阿里等大厂的AI布局逻辑,瞄准老龄化、AI养老、大健康等未来赛道,提前卡位AI长效变现场景,沉淀核心能力。同时,关注垂直领域的AI应用机会,如教育、医疗等领域的AI辅助模式,为营销行业AI变现提供参照——专业领域AI永远只能作为辅助工具,无法替代专业人士的判断与责任,营销行业同理。
平衡效率与负荷:建立科学的工作机制,避免因AI效率提升而无限扩容工作任务,减轻从业者身心负担。合理分配工作内容,让AI承担重复性、事务性工作,让从业者聚焦高价值工作,实现“效率提升、负荷合理”的良性循环,推动行业可持续发展。
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5. 完善伦理规范:从合规空白到边界清晰的生态构建
规范AI应用伦理,核心是明确AI内容创作的合规边界、版权界定与责任划分,平衡AI效率与原创生态,推动行业健康发展。
建立企业内部合规机制:明确AIGC应用边界,严禁AI生成内容直接上线发布,将AI作为辅助创作、灵感启发、效率提升的工具,建立“AI生成-人工审核-合规上线”的三级审核机制,明确人作为内容责任主体的核心地位,规避内容风险。
坚守原创价值底线:拒绝AI内容复刻、洗稿等违规行为,重视原创内容的培育与保护,打造有温度、有原创思想、有人文质感的内容,这是AI无法复刻的行业壁垒。借鉴腾讯等平台的做法,将保护原创内容纳入核心竞争力,推动行业形成尊重原创、拒绝侵权的良好生态。
适配行业监管趋势:关注平台对AI内容的监管政策,主动适配监管要求,完善AI内容创作的伦理规范与版权保护机制,提前布局合规体系,避免因违规操作面临行业处罚,实现AI应用的长效合规。
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6. 优化组织架构:从传统模式到AI适配的组织进化
AI重构营销全链路,必然倒逼企业组织架构、生产关系的全面调整,核心是建立适配AI时代的组织模式,实现全员拥抱AI、组织高效协同。
推动全员AI拥抱:从企业高管、CMO,到内容、媒介、客户洞察、执行基层,全岗位都必须将AI融入日常工作流程,实现“AI+”全岗位覆盖,让AI赋能客服应答、直播运营、内容资产库搭建、年度策略撰写、汇报方案生成等全场景,实现降本、提效、提质、扩容多重价值。
优化组织架构:根据AI重构后的工作流程,精简冗余岗位、合并重复职能、新增AI策略、数据运营等新兴岗位,完成组织架构的适配性调整。借鉴头部企业的人员优化逻辑,淘汰无法适配AI工作模式的岗位,吸纳复合型人才,让企业架构匹配AI时代的营销生产模式。
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格局重塑:抵达AI与营销共生的全新范式
价值迁徙的终点,并非单纯的技术升级或工具迭代,而是一种全新的营销运行状态——人机协同、合规有序、价值共生、长效增长的AI营销新范式。在这一范式中,AI回归工具本质,营销回归以人为本的核心,技术与人文共生,效率与价值统一。
在这一新范式中,AI不再是“替代者”,而是“赋能者”与“人感增强器”:用技术和数据负责处理规模、过滤噪声、识别异常,让从业者从烦琐的事务性工作中解放出来,在真实互动中捕捉用户需求、感知品牌温度,聚焦高价值的策略思考与客户经营。营销人的核心价值不再是完成重复性工作,而是坚守专业判断、把控价值边界、打造原创内容、构建品牌与消费者的真实连接,这是AI无法替代的核心竞争力。
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从“技术跟风”到“价值落地”的升维,意味着品牌不再执着于追逐AI工具的表面迭代,而是聚焦营销本质,将AI与客户洞察、内容创作、渠道投放、业绩管理深度融合,实现“数据+常识”双轮驱动的决策模式。AI营销的核心竞争力,不再是单纯的技术能力或工具熟练度,而是客户洞察的深度、人机协同的能力、原创内容的坚守与合规伦理的把控。
未来,营销行业的格局将实现“强者愈强、适者生存”的重构:头部企业凭借技术、数据、人才优势,实现AI深度赋能,巩固行业地位;中小机构通过轻量化转型、聚焦细分场景,找到自身生态位;从业者通过提升AI素养、坚守专业内核,实现自我升级。而那些固守传统、拒绝变革、忽视价值的企业与从业者,终将被行业淘汰。
以技术为翼,以人文为根,以价值为核,方能在AI生态革新的浪潮中,穿越行业周期,实现营销行业的高质量发展,抵达AI与营销共生共荣的全新境界。
以下为【论变五十人-AI生态革新】场次所有参与讨论的嘉宾名单
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摘自《2026CGO品牌增长手册》
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◎ 责编:刘照龙、主编:杨猛。
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