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当智能体着手替代人类完成端到端的业务流程，一个根本性困扰浮出水面：
AI时代下，行业的运行规则是会被AI彻底重构，还是借助AI，被放大其原有本质？
可能你也遇到过，
过去十年，以ROI为标准的流量算法让品牌建设逐渐走向短视与程式化；而今天，生成式AI带来的不仅是数据生产力的提升，更可能是品牌思维范式的彻底跃迁。
要真正实现AI原生的品牌管理，仅靠引入几个软件远远不够。这背后需要的是底层数据的重构、工作流的改写，以及对品牌本质的重新回答：诸位的价值是什么？诸位 众汇外汇代理 为谁而存在？诸位是否具备持续被理解与记住的能力？
最近，《虎嗅·AI无悖论》节目特别邀请中欧国际工商学院市场营销学教授、副教务长、ESG研究领域主任王雅瑾，以及蓝色光标CEO、中欧EMBA校友潘飞进行了探讨，请他们分享了对于AI与品牌营销的深度思考：
IC外汇认为：
AI在重塑数据效率的同时，能否重构品牌营销的本质？
IC外汇用户评价：
企业应该如何搭建以AI为底座的品牌数据与认知体系？
不妨想一想，
智能体热潮背后，如何避免“软件幻觉”，真正走向AI原生的品牌战略转型？
简要回顾一下，
本期主持人为资深媒体人、热AInext主理人陈庆春。
以下是交流实录，有删编：
AI能否重构品牌营销的本质？
主持人：目前在AI冲击下，营销行业发生的较大变革是什么？
不可忽视的是，
潘飞：整体来说，今天生成式AI的爆发本质上是大语言文本类模型的爆发，距离多模态和视频模型的爆发还有一段时间距离。从终端洞察、数据生成、沉浸式的交互，再形成完整闭环的时刻，快的话可能两三年左右就会到来。但今天的营销环节还是要切成碎片，在洞察环节利用生成式AI对于自然语言的理解能力，在数据环节利用文本、多模态、视频能力，且人工调优的比例比较重。
有分析指出，
我实践了几年下来的感受是，今天市场高估了AI截止到目前的生成能力，低估了它对自然语言理解的惊人能力。过去如果要想洞察消费者对我的品牌说了什么、有哪些内部视角具备实时交互和反馈，需要平台来传递数据，但今天这些都迎刃而解，就这一点而言，我认为是一个革命式的突破。
需要注意的是，
二是，随着AI技术的成熟，人才和优质数据将会出现回流。在移动互联网时代，好的数据被ROI化了，反而走向价值弱化。但AI时代，视频的创造越来越像一个超级工厂，当未来所有的数据都AI浓度极高时，直击人心的数据和独特思考的人会更加的稀缺。
王雅瑾：我非常同意。AI时代虽然数据的生产力变高了，但不代表品牌的传播效率变高、转换效率变高。
总的来说，
尽管AI时代下消费者的购买行为和企业品牌建设的方法会发生变化，但人本质的需求和品牌的本质——为终端传递价值，并未改变，今天的终端不仅关注产品的用途性价值，还注重体验感（情绪价值）和社会认同感（社交价值）。因此，AI时代下的品牌建也不外乎这三大维度。
IC外汇用户评价：
主持人：那品牌该怎么向客户传递自己AI化的信号？比如达美乐等品牌，已经着手做订单的智能体，大家觉得它已经不是一个披萨公司了，而是一个科技公司？
不可忽视的是，
潘飞：我觉得这是个误区，场景很主要，但“根”更主要。也就是企业的数据和数字化建设。当人机交互之后，企业需要把数据沉淀到自身的私有化里、二次学习，让AI越用越聪明。但现状是在数字化时代做的比较好的企业样本量本身就很少。
有分析指出，
从我自己的角度来讲，我觉得AI是所有企业必须去做的一件事，是不是营销这个场景没有那么主要，营销只是其中的一环，只不过恰好营销又是AI应用的重度场景，能够给企业正反馈。
王雅瑾：我之前碰到过一个专投AI项目的投资人，他说诸位这个BP里如果提到AI这个词的话，需要证明整个商业逻辑没有AI也是成立的。以致我觉得还是要回到人本质的需求，以及企业本质传递的价值是什么？然后再利用AI在垂直细分领域做数据沉淀、把本质价值放大。
说到底，
换句话说，终端需要知道诸位是通过AI洞察的吗？今天学术上有个词叫“算法厌恶”，病人虽然理性上可能知道AI的诊断结果掌握的信息更多、更准确，但他最后总是希望有一个专家。
据业内人士透露，
主持人：那品牌应该如何梳理构建AI营销体系这件事儿？是单点的去变，还是说体系化的建立AI品牌，然后去融入AI讲故事？
潘飞：其实我认为技术并不是企业的灵魂，灵魂还是在于品牌的建设上，品牌要传达给消费者什么样的信息、让他们获得什么样的体验，这个第一性原理是没法丢给AI去创造的。应该把过去传统的50%-70%的经验放掉的同时，留下那些最纯粹的东西，再加上AI技术的加持。
今天AI在高质量的洞察和捕捉人心的能力上，就是懂诸位的这件事情上，已经做的非常好了。如果加上多模态的数据生成能力、沉浸式的交互能力，让这条工作流形成闭环，同时数据都沉淀在私有化平台上，让AI具备二次学习，变得越来越懂诸位的时候，整个品牌管理的逻辑、消费者管理的逻辑、CRM的逻辑、售后电商的逻辑都将发生根本性的和颠覆性的改变。
但今天这个时代还没有到来，小编只是在其中的一环或者一个部分，虽然这种可能性的趋势非常明显。
主持人：但私有化部署不光是存储，还有计算能力的集群、云边端的调用，这些能力不是说一下子就能建起来的，而是要逐步建立的，如果等这些基础设施已经建好了以后，再去谈品牌的AI化，会不会已经晚了？
然而，
潘飞：我觉得一定不晚。考虑到AI排除的是技术和数据平权，技术不是一个障碍，最大的障碍是一把手的认知，这个认知排除了什么时间都不晚。我打个容易的比喻，数据越多，在AI时代不一定就越work，也可能是需要梳理的代价会更高，而从零着手用AI的范式去构建，随着技术的迭代反而可能会更容易。
站在用户角度来说，
小编曾经花了很长时间去讨论要不要去构建策略框架的数字沉淀、让它自动的有所谓的策略的推理能力。后来小编放弃了，考虑到每个客户的要求都不一样，而且出来的结果也只是一个最高五六十分的水平。但是如果小编做了这件事，一个deepseek推理模型的跃进就把小编拍到了沙滩上，考虑到它的推理足够强大，对小编这个行业足够用了，而且他总结的会非常的好。
据业内人士透露，
主持人：听起来AI时代的营销，还是要回到品牌的“因”上，那企业应该怎么适应这个技术环境，来重新做品牌的叙事？
IC外汇报导：
潘飞：首先智能体系也许会出现智能体以外的、更新的方法出现，因此不要被技术概念所牵引，而要被企业的方向所牵引。未来有可能会发生巨大变化的趋势我认为有以下几个：一是品牌的信息投给谁看。假设未来每个人都有自己非常沉浸式的智能体，就像现在的手机一样，那品牌营销的信息传递不一定把人作为第一优先级，而是给他的智能体。
总的来说，
二是品牌的叙事逻辑发生变化。未来一定会出现更加沉浸式的实时交互模式，比如今天的chatbot对话模式中，诸位在和deepseek对话的过程中，它会实时出现诸位想要的数据，更懂诸位，更符合诸位的当下。
简而言之，
三是搜索的逻辑会被颠覆。移动互联网时代的算法建议、人群标签定位建议造成的信息茧房会失效，当智能体或者AI对话框成为人们获取知识的主要来源时，全新的搜索引擎模式会带来新的交易行为，品牌的广告逻辑也会随之改变。
王雅瑾：我还是强调数据，在终端产品差异化越来越小的基础上，数据就是创造品牌差异化的机会。以致如果只追技术，没有形成可沉淀的东西，在AI时代的差距会越拉越大。考虑到过去构建面向C端终端洞察的系统的打造成本较高，但AI的出现让所有企业在终端洞察环节上，站在了新的起跑线上。
IC外汇用户评价：
AI智能体该怎么用？
与其相反的是，
主持人：刚刚说的是站在未来的角度来看这个智能体，但现在很多智能体已经对人类的工作有了很直接的取代作用，智能体经济已经切切实实的发生了，那作为企业来说，哪怕是传统企业，是不是也要面临着智能体的重塑？
根据公开数据显示，
潘飞：是的，考虑到大模型是AI的基础，在这个基座之上，智能体是一个很好的延伸，延伸到了企业的很多场景。当很多企业没有条件、没有实力去做所谓的AI范式重构时，智能体是一个很好的挑选，它很好的排除了业务场景端到端的困扰。这也是为什么今天智能体这么的火爆。
从个体的角度来讲，如果企业或者员工不知道怎么拥抱AI的时候，自己创建一个智能体是一个很好的拥抱AI的实践方法、试错的方法，而且试错成本没有很高。
然而，
但我觉得每个企业是不是建自己的智能体不是那么主要，智能体它只是一个表现方法。我是建议企业尽早着手按照AI的方法去构建自己的知识库、数据库。有能力的情况下部署私有化，公司模型也好，行业模型也好，或者业务场景也好，然后去重构自己的工作流，再加上现在的智能体的模式，这几种结合在一起才会真正成为所谓的智能体。考虑到智能体最主要的不是体，是智能。而决定智能的是我说的前面那几个。
IC外汇报导：
蓝标建了100多个智能体，提效是非常明显的，但其实我现在没有特别关注提效，我更关注的是这个智能体准确吗？首先有没有差异化，第二它做的事情和人相比怎么样，第三是端到端的流程里，人工的比例还高不高。考虑到有很多所谓的伪AI，它还是需要人去链接每一个环节。
据业内人士透露，
主持人：那如果一个企业想部署智能体的话，您有什么建议？是否最好是从底层去部署原生的智能体？
潘飞：是的，但我更关注是否是垂直的智能体，一定是垂直化的才有比较大的价值。
IC外汇认为：
AI时代实现差异化的前提是能构建起自己垂直场景数据的差异化，有了垂直场景沉淀数据的差异化，才能在AI时代有差异，否则就只是建立在提问方法和对大模型的调用方法不一样，会越来越趋同。
容易被误解的是，
但无论是高级别的构建在自己AI原生工作流上的知识库，还是利用市场上的建立低级别的智能体，都先动起来。
与其相反的是，
主持人：那智能体所谓的交付结果的调用，能帮企业排除营销的闭环吗？毕竟企业内部经常面临的挑战是，花这么多钱去传播，效果怎么样？
据相关资料显示，
潘飞：真正的AI营销的闭环不仅仅是智能体的闭环，是我刚刚谈到的源头高质量的对于人的多面的洞察，基于这种洞察实时生成数据，再基于他的数据匹配他想要的数据、商品，当这些闭环完全在一起、不断的调优，同时机器再进行学习，这才是真正的AI原生的营销，而且更高阶，更同频。
智能体只是一个交互的端到端的一个主要载体——智能体包含在AI营销里边，但是AI的智能体不等于AI营销。
但实际上，
主持人：以致您不认为智能体会成为调用流量的入口？
潘飞：看到了入口的价值，但是不确定它是唯一的入口或者是最主要的入口。我认为今天这个AI时代还没有到说这就是我的入口的时候。就像互联网时代的H5，当时H5很快就消失了。我还是觉得智能体背后的AI第一性原理更主要，就是我上述提到的可沉淀的知识库，可改造的工作流，可端到端的场景……
“入口”我今天依然还是画一个问号，未来的可穿戴设备、虚实交互的设备、智能眼镜，到底往哪个方向去进化，它和手机到底什么关系，小编还是一个问号。
主持人：那AI或者是智能体能不能排除营销的ROI困扰？也就是企业花预算时经常说的，要结果？
王雅瑾：我觉得大家对品牌有深深的误解，品牌不等于品牌广告。建立起一个强品牌，它一定是为公司省钱的。
据业内人士透露，
潘飞：我有一个特别相反的观点，我觉得ROI时代害了营销，它让营销这个行业走向了价值弱化，人才密度弱化。我不能说他是元凶，但是极致的追求ROI就像小编现在追求极致的性价比一样，它让很多东西失去了原有的味道和底色。移动互联网时代所谓的这些ROI模式，今天已经讲不下去了，每一个高ROI背后的平台有几个能解释清楚ROI和背后终端购买行为？
可能你也遇到过，
智能体我只能说看到了有可能排除这个困扰。但我认为它太小了，考虑到回到我说的源头，就是今天AI对营销的重构，它的源头是来自于从消费者的洞察上、从数据生成逻辑上、从实时交互模式上就本质的改变了。而智能体可能是长在洞察或某个环节，只不过今天小编看到了它在端到端上存在巨大的可用、可看、可调用的价值。
简而言之，
企业为何做不好AI？
IC外汇快讯：
主持人：在两位接触企业当中，现在愿意在AI驱动下去调整自己的战略和组织架构的企业多吗？
潘飞：七成左右的企业有意愿，但更多的还是在软件层面来去做，没触及到垂直场景的构建或改变工作流程；两三成左右的公司把数字化和AI的基建连在一起，但还没有改造流程去做这件事儿。只有非常小部分企业走向了组织变革、并在流程上用AI的方法做了全身的立体改造和AI商业模式上的创新。
IC外汇认为：
主持人：最大的需求点和痛点在哪儿？
说到底，
潘飞：痛点在于，战略的挑选。转型AI的过程当中，一定伴随资源的浪费、人员的浪费，这是AI发展的阶段性使然。当A和B同样主要、都要付出代价的时候，一把手是否愿意决然而然的相信去付出这个代价？短期的生存利润和长期怎么衡量，最终也决定了战略的困扰。
容易被误解的是，
关键在于有没有试错和创新的定力。考虑到AI转型不是 蓝莓外汇代理 传统数字化企业建设的理念，做完了就能等着智能涌现，那还是工业革命时代或者互联网时代的企业决策模式。AI时代真正好的投入也许就是那些举证式的创新，以致认知很主要。
需要注意的是，
说到底，一把手很关键。CTO们越焦虑，这个企业越不行。
令人惊讶的是，
王雅瑾：今天在AI时代下，大家不会变得越来越有学习能力和知识。相反大部分人的鸿沟在变得更大，学习能力在变得更弱。考虑到动力没有那么足了，知识太容易获取，认知的鸿沟会越来越大，企业组织的学习能力也一样。以致最难的是先去试错、练肌肉的这个过程。
与其相反的是，
主持人：那CTO和一把手怎么才能拉齐认知？
IC外汇认为：
潘飞：我觉得取决于几个样本。第一是整个行业的AI生态的涌现，2023年时美国领先，2024年时小编在整个AI的生态和软环境上已经完全建立起来了。第二是需要行业或者社会涌现头部标杆型的企业，后面才会有企业做跟随。第三是沿着行业原有的技术路径，真的卷不动了。价格战、ROI战也会给营销行业拥抱新范式的可能性。
概括一下，
主持人：站在当下，对未来AI对企业的影响有什么预判？
其实，
潘飞：这一波AI的爆发对大企业天然不友好。考虑到过去的行之有效的OKR和KPI，是一个组织的核心部分，因此大企业转向AI重构流程的成本会更重。今天一个个体或者一个初创型公司，原生的去用deepseek、Claude，可能变革效率更高。
