AI营销真正沉淀下来的，不是数据和流程，而是人才与判断｜金投赏国际创意节论坛

10月21日，以“AI时代的长期主义”为主题的2026第十九届金投赏国际创意节峰会论坛在复旦大学管理学院政立院区举行。来自学界与业界的嘉宾齐聚一堂，围绕AI时代的领导力、商业增长、专业判断与组织变革等议题展开深入探讨。

 

复旦管院市场营销学系蒋青云教授、金立印教授分别主持两场核心圆桌，与来自致维科技、德勤、宏盟媒体集团、王老吉饮料集团的业界嘉宾展开对话。从智能体参与专业决策的边界，到AI重塑营销团队的工作方式，共同探讨当技术不断拓展能力边界，企业如何在人机协作中找到新的增长空间？而人的价值，又将如何被重新定义？

 

▲复旦管院市场营销学系系主任、教授金立印致开幕辞

 

当AI不再只是“助理”：智能体时代的决策权之争

根据金投赏近期围绕AI时代营销能力体系展开的一项调研，在企业认为最重要的AI营销能力中，“人才与判断”以42%的占比受到最多关注。营销的核心工作涵盖市场洞察、判断决策、客户转化与关系管理，以及品牌建设与价值共创。当智能体越来越多地参与这些环节，哪些工作可以交给AI，哪些仍然需要由人主导？随着AI能力不断提升，人又应该保留和发展哪些不可替代的专业能力？

 

回顾人工智能的发展，早在2000年，我在麻省理工学院访问时，就接触到了“Smart Agent（智能代理）”的概念。当时，智能代理主要是指帮助人主动执行任务的软件系统。如今，大模型的出现大幅提升了智能体的信息收集、知识整合与决策支持能力，也让智能体从辅助工具逐渐走向专业决策的核心环节。

 

AI的发展也在重塑知识密集型行业的价值。以大学教师为例，我们的工作既包括传授知识，也包括创造知识。前者正受到AI强大知识整合能力的冲击，而后者仍然需要发挥人的创造力。咨询行业同样如此，当知识获取与方法论输出不再稀缺，未来的竞争力将更多来自对显性与隐性知识的有效沉淀，以及不断创造新知识的能力。由此，专业服务机构的组织形态也可能发生变化，向更加精干、高效的方向发展。

在营销实践中，判断哪些工作可以交给智能体，主要取决于两个维度：标准化程度和风险程度。对于日报、周报等数据整理，以及批量创意生产等标准化程度较高、风险较低的工作，可以更多由智能体主导；对于大额预算分配、重要商业策略和敏感信息处理等高风险事项，AI可以提供不同方案，但最终仍需由人审核、决策并承担责任。对于轻量级创意和部分投放工作，则可以通过人机协作，让AI提供创意灵感，由人把控品牌调性与情绪表达。

 

面向未来，人的核心竞争力主要体现在四个方面：一是边界判断能力，知道何时可以信任AI、授权AI；二是价值判断能力，不仅依据历史数据进行计算，更要面向未来，综合考虑品牌长期价值、商业利益与合规风险；三是责任意识，明确每个决策环节的权责归属，确保结果可追溯；四是人际沟通能力，理解组织成员、合作伙伴和消费者的真实需求。这些能力依然是企业经营和商业判断的重要基础。

 

AI也正在改变营销服务商的商业模式和组织形态。目前，我们内部已经应用了200多个智能体，未来希望将其逐步转化为直接服务客户的交互界面。与此同时，组织也在向扁平化发展，对项目经理的要求不再局限于营销专业知识，而是需要同时具备商业判断、沟通协作和资源整合能力。未来的竞争，不仅是技术能力的竞争，更是人与AI协同创造价值的能力之争。

对于咨询等专业服务行业，AI正在重新定义传统的方法论和知识输出。过去，咨询顾问依靠案例积累、逻辑分析和方法论创造价值，如今AI已经能够完成相当一部分工作。但行业经验并不等同于数据和文档，许多重要知识隐藏在项目实践、专家判断和组织协作之中。如何将这些经验有效沉淀，并在此基础上持续创新、创造新的价值，将成为未来专业服务机构的重要竞争力。

 

这一变化也对人才培养提出了新要求。过去，新员工主要通过师傅带徒弟的方式积累经验，如今每个人都可以拥有自己的Agent。对于刚进入职场的年轻人而言，能否拆解复杂问题、提出正确的问题，并借助AI形成专业判断，将变得越来越重要。AI能够放大经验的价值，但不能替代长期的专业钻研。

 

企业应用AI还必须回归商业价值本身，并非所有场景都值得使用AI。在重大决策中，应当首先由人定义决策标准，再利用AI加速信息处理和方案形成，同时记录工具、数据及知识的调用过程，确保责任边界清晰。当前，AI在重大决策中更多仍处于“助理”阶段，这不仅取决于技术能力，更受到组织架构和决策流程的影响。

AI入职后，营销团队要重新“排兵布阵”了？

营销服务行业一直是高度依赖专业人才的知识密集型行业，从策略、创意到数据分析、媒介投放，每个环节都有专业分工。如今，AI正在迅速获得这些专业能力。如果未来AI能够完成营销人才70%甚至80%的工作，那么剩下的20%是什么？这是很多人都非常关心的问题。

 

这一变化不仅影响个人，也在重塑品牌方与营销服务商之间的关系。过去，品牌企业需要借助专业服务公司完成市场研究、消费者洞察、策略制定和创意生产等工作。如今，借助AI，品牌内部团队也能够快速获得部分专业能力。但这并不意味着服务商失去价值，营销服务商需要重新思考自身的核心价值，明确自己不仅是提供传统营销媒体服务的供应商，还是帮助客户构建业务增长生态的合作伙伴。

 

更深层次的变化发生在组织内部。传统营销组织通常按照市场研究、品牌、创意、媒介、销售等职能划分部门，通过专业分工和跨部门协作完成任务。随着AI越来越多地参与日常工作，不仅员工的能力得到提升，原有的岗位职责、部门边界和协作机制也可能随之改变。AI驱动的组织变革，不只是简单地调整岗位或压缩管理层级，更涉及工作流程、管理机制与组织结构的重新思考。

AI正在深刻改变营销服务行业，营销服务商不能只提供传统的媒介和营销服务，而应成为品牌的增长合作伙伴，与客户共同设计增长生态。其核心优势在于跨品类、跨专业的人才积累，以及经过实践检验、能够复用的方法论。通过整合客户一方数据、广告投放数据和第三方脱敏数据，可以深入理解消费者行为与归因逻辑，为客户的生意增长负责。

 

组织重构的关键，不是简单调整管理层级，而是打破数据、创意等专业部门之间的壁垒，围绕客户的商业目标重新组合人才与团队。AI能够加速跨专业协作，使团队不再局限于职能分工，而是共同对最终交付的商业结果负责。

 

面对AI，最初的技术陌生感会逐渐消退，真正的紧迫感在于如何沉淀可复用的方法论，让智能长在组织和人才身上。年轻人不必被既有经验束缚，应基于自身能力边界和兴趣，找到一条不焦虑但有激情的道路。无论AI连续判断正确多少次，人都不能放弃质疑；即使引入智能体参与预算决策，最终建议与决策责任仍应由人承担。

AI的介入正在极大地放大人的知识与智力资源，但营销工作中最核心的能力，仍然是人的洞察力、判断力，尤其是想象力和创造力。AI可以提出大量建议和方案，却不一定能够创造真正突破既有认知的产品与创意。未来理想的营销团队，应该是把更多偏向逻辑分析、数据处理的“左脑”工作交给AI，把想象、创造和价值判断等“右脑”能力留给人，实现两者的优势互补。

 

从品牌方的角度看，品牌内部借助AI，可以快速完成部分高频、个性化的营销内容生产。员工能够根据不同渠道和区域提出需求，定制物料与方案，减少与服务公司的反复沟通。但专业服务公司仍具备体系化能力、知识应用经验和规模成本优势，双方更应形成高效协同，而非简单替代。

 

管理层需要形成对AI的共识，以胆识、勇气和责任推动变革，而不是只把AI视为降本增效的工具。岗位调整也不等于简单裁撤，例如数据洞察人员可以转型为AI数据判断训练师。面对AI的每一次输出，人都应保持质疑并评估风险。AI时代更需要持续学习，否则AI只会让人越来越闲，而不是越来越强。