SMARTIES CHINA 2024终审现场我坐在台下听了一整天的案例陈述。很多报送材料都在讲AIGC讲内容生产效率讲团队怎么用AI做出一波漂亮的Campaign但真正让我印象深刻的是十相周骏在评审讨论时说的那句话企业应该整体拥抱AI而不只是营销团队使用AIGC提升内容生产效率。这句话放在一堆炫技案例里显得有点朴素但仔细想它其实把很多企业当前在AI落地上的真实差距点破了——AI不是营销部的新玩具而是整个公司的操作系统。这篇文章就顺着这个判断展开聊聊为什么营销部门的AI工具化远远不够企业整体拥抱AI到底该怎么落地以及我在终审现场和实际项目里看到的一些可复用的方法。准备上车的团队可以对照着看已经跑了一段路的也可以看看有没有踩到同样的坑。1. 终审现场的一个判断为什么“全员AI”不是一句口号1.1 营销部门用AIGC和“企业整体拥抱AI”差在哪前几年大家聊数字化转型喜欢说“让听得到炮声的人呼唤炮火”落到实际场景里很多公司就是把数字化的工具权限开放给一线。AI这波也一样最常见的做法是市场部买几个AIGC工具的会员文案用ChatGPT或国产大模型写初稿设计用Midjourney或即梦做图剪辑用剪映的数字人配音几天下来内容产量确实上去了。但问题也随之而来——素材生产快了策略、供应链、客服、数据这些环节没有跟着变整体效率反而被短板卡住。我见过一个很典型的案例。某消费品公司的营销团队用AIGC把小红书笔记的产能翻了三倍但灵感一多产品卖点素材跟不上审核流程还是走邮件来回三天最后发布出来的内容错漏百出。问题出在哪出在AIGC只是在最后的生产端加了速前面的信息供给、中间的内容审核、后面的数据回收全是老流程。这就好比一条流水线只升级了包装工位前道工序和后道工序不动产线上的半成品照样堆积。周骏说的“企业整体拥抱AI”本质上是把AI嵌入所有环节而不是某几个部门自娱自乐。营销侧用AIGC提效只是水面上的冰山一角水面下的产品研发、渠道运营、客户服务、组织管理都有可以被AI重新做一遍的空间。换句话说AIGC不该是营销团队的一个工具盒而应该是全公司共享的一套基础设施。1.2 三个层面的转变工具、流程、组织把“营销团队用AIGC”升级成“企业整体拥抱AI”需要同时完成三个层面的转变缺一个都会变形。第一个是工具层面。现在很多团队是“个人采购工具”谁觉得哪个工具好用就自己开个会员去用工具和数据都散落在个人手里。整体拥抱的前提是把工具变成公司层面的统一能力比如统一的大模型API接入、统一的素材库、统一的提示词管理平台让员工无论在哪条业务线打开就能用不用自己找账号、找提示词。第二个是流程层面。AIGC生成的内容要接进流程而不是停在“生成完了手动复制粘贴”这步。举个例子一条电商详情页内容从AIGC生成后可以直接进入合规审核、设计校验、发布排期、数据回收的链路里每个环节都自动化流转员工只做判断和决策。没有流程衔接AI生成的东西就只是半成品价值大打折扣。第三个是组织层面。这是最难的一步也最容易被忽略。整体拥抱AI意味着要重新定义岗位职责、设定AI相关KPI、建立跨部门协作机制。很多公司口号喊得响但没有人在组织上对AI落地负责最后PPT写了三页实际还是靠几个自驱力强的员工在折腾。周骏说这句话时强调的正是这一点别急着上工具先把组织的“操作系统”升级了。2. 企业整体拥抱AI的分层落地路径2.1 先把“用AI”写进业务目标而不是写进PPT我见过太多企业把“AI战略”写进年报但具体到部门目标还是老一套KPI。老板说全员都要学AI结果市场部背的指标还是曝光量、互动量技术部背的还是上线速度、故障率客服部背的还是响应时效、满意度AI不在任何人的OKR里。这种“口号式AI”注定是一阵风。真正落地的做法是把AI指标拆进业务目标。比如营销部门月度内容产量、单条内容生产成本、AIGC内容占比技术部门多少代码由AI辅助生成、测试用例自动生成率、Bug修复平均时长客服部门AI辅助回复占比、知识库自动更新频率、人工介入率产品部门基于AI的新功能上线数量、用户留存与AI功能的使用关系。不用一次性铺开每个季度选一个核心场景去突破就行。我认识一家做电商SaaS的公司第一季度的目标是“让客服部门先把AI知识库跑通”第二季度才把AI能力开放给营销做素材生成第三季度再延伸到产品端做智能推荐。每个季度只打一个点打透一个再打下一个半年之后AI使用率自然就上去了而且不是空的。这里顺便说一个经常被忽略的细节非营销部门其实也可以从AIGC里获益。比如测试工程师已经在用AIGC自动生成测试用例把重复性的用例编写工作交给大模型人专注在边界条件和异常场景上。这个热搜词里“基于AIGC的蚂蚁新一代测试用例自动生成技术”讲的就是这个方向。营销只是AIGC最先跑通的地方但绝对不是唯一的地方。2.2 工具底座选型API调用、开源模型本地部署与Agent工作流聊完目标聊工具。很多企业上来就问要不要自己训一个大模型我建议绝大多数公司不要碰这个选项。训练和微调大模型需要团队、算力和数据投入产出比极低。企业最需要做的是选好底座再在上层搭自己的应用。底座有三种常见方式各有适用场景方案成本数据安全灵活度维护难度适用场景公有云大模型API按量付费低门槛一般数据出境需评估高低通用内容生产、客服问答、文本处理开源模型本地部署硬件人力成本较高高数据不出内网中高金融、医疗、法律等敏感数据行业商业化AI应用套件订阅费中取决于服务商低低非技术团队快速上手营销素材生产我给大多数企业的建议是“API打底、本地部署殿后”。先用公有云API把业务流程跑通验证场景真的有效率提升再把敏感环节切到本地部署比如用Qwen、Llama这类开源模型在内网搭一套私有化服务。一开始就追求千亿参数模型的本地部署完全没有必要很多场景里70B甚至更小规模的模型就够了关键是数据不出内网。再往上一层真正让AI发挥价值的是Agent工作流。一个Agent不是简单的“对话机器人”而是一条会自己执行任务的工作流。以内容生产为例Agent可以串联起这样一条链路热点监控——自动抓取行业热点和竞品动态选题判断——根据品牌调性筛选合适的选题初稿生成——调用大模型写初稿合规审核——自动检查违禁词、敏感词和广告法风险分发排期——按不同平台规则适配格式并进入排期数据回收——发布后抓取点击、互动数据并沉淀。这几步如果靠人来做每一步都要切换一个工具但用Agent可以串成一条自动化的流水线。2.3 组织机制AI KPI、提示词资产与跨部门共享工具选好了商业目标拆好了最后要解决的是“人愿不愿意用”和“用了之后经验怎么沉淀”的问题。先说第一个问题。AI落地最大的阻力不是技术而是习惯。很多人不是不想用是不知道自己的工作在哪个环节能用AI替代。解决这个问题最有效的办法是给每个业务部门配一个“AI种子选手”先让种子选手在自己岗位上跑通一个场景再做内部培训。这种“身边的人用AI提效了”带来的示范效应比老板讲十次PPT都管用。再说第二个问题。提示词这东西看着简单实际是企业的隐形资产。很多团队的提示词散落在员工的浏览器收藏夹里、语雀文档里、微信聊天记录里人一走经验就带走了。我见过做得比较好的团队会把提示词像代码一样管理每条提示词带上版本号、适用场景、效果示例、迭代记录沉淀在公司内部的提示词平台里。新人来了不用从零摸索直接调用现成的提示词库再基于自己的业务做微调。组织层面还需要一个能统筹AI落地的角色。现在市场上出现了一个新岗位叫“AI产品经理”但很多公司不知道这个岗位该放在哪。我的建议是不用单独设部门就放在CEO办公室或者运营中台下面职责很清晰——负责模型效果评测、提示词模板迭代、跨部门AI应用案例收集、AI工具采购评估。这个岗位不需要懂算法但要有业务sense能判断“AI在哪个环节卡住了、哪个环节可以用得更深”。3. AIGC内容生产效率提升的实战拆解3.1 先搭品牌专属的提示词体系前面讲到组织机制里要沉淀提示词资产这一节详细说说怎么搭一套真正能用的提示词体系。大多数团队的误区是从网上收藏了一百条“万能提示词”结果生成的东西跟品牌调性半毛钱关系没有。问题出在提示词缺少“品牌上下文”。一个成熟的品牌内容提示词体系至少要包含两大块一块是品牌语料库另一块是场景化提示词模板。品牌语料库就是把你品牌的“语感”喂给模型。具体操作上我建议整理四类资料一是过往半年的爆款内容包括阅读量、互动量高的推文和视频脚本二是品牌官方介绍和产品卖点最好逐条拆成短句三是用户评论和常见问题这部分最能反映用户真实语言四是品牌语调说明比如“专业但不端着”“亲切但不说网络梗”。这些语料不需要一次性全喂进去而是做成一个可检索的素材库在写提示词时通过背景信息引用进来。场景化提示词模板讲究结构化。我常用的五要素模板是这样的角色给AI定义一个身份比如“资深小红书母婴博主”任务明确要生成什么比如“写一篇产品种草笔记”背景信息把品牌语料库里的相关卖点、目标用户、发布平台放进来输出格式规定字数范围、段落结构、是否需要emoji和话题标签约束条件列出不能出现的词、必须强调的卖点、平台审核红线举个例子一段完整的提示词大概长这样“你是资深母婴博主请结合以下三个卖点尿不湿的透气性、腰围弹力、不含荧光剂为小红书平台写一篇种草笔记目标人群是新手妈妈字数控制在500字左右结构包含开头痛点引入、产品体验、结尾行动号召不要使用‘神器’‘必入’这类夸张词。”这套东西最大的好处是可复制。一个品牌的爆款内容背后往往有固定的结构套路把套路拆成模板之后AIGC生成的内容就能稳定在合格线以上再通过人工润色达到优秀线。3.2 图文、短视频、AI短剧不同内容形态的生产流水线提示词体系搭好之后不同内容形态可以跑不同的生产流水线。我观察到现在企业内部用得比较多的有三条线图文线、短视频线、AI短剧线。图文线最成熟流程也最短。热点选题确认后用提示词模板生成初稿再用另一条提示词做多版本改写比如语气更活泼的版本、更专业深度的版本、更短平的版本然后在里面选最优的做人工润色配合设计出图。整个链路熟练之后一篇小红书笔记从选题到成稿可以压缩到半小时以内比原来快了至少三倍。短视频线的复杂度高一些。脚本部分跟图文线类似但多了分镜和画面两个环节。现在主流的做法是三步走先用大模型写脚本再用分镜提示词把脚本拆成画面描述最后用可灵、即梦、Runway这类AI视频生成工具做片段最后在剪辑软件里合成。这里要注意一个坑AI视频生成的单段长度通常有限而且连续性和人物一致性还是软肋所以商业项目里更适合用“AI做素材人工做剪辑”的混合模式纯靠AI生成容易在细节上翻车。AI短剧也叫AI漫剧是过去一年特别火的方向。一条完整的AI短剧生产流水线大体是这样的先用大模型写短剧剧本和人物小传再把剧本转成AI绘画的分镜脚本用AI绘图工具生成关键帧画面配以配音和背景音乐最后剪辑合成视频。这个流程里最难的是人物一致性如果品牌方希望主角形象贯穿始终建议固定一个角色参考图每次生成都用它做垫图或者用可控生成插件锁定角色特征。另外提醒一点短剧的审核规则在不同平台差异很大选题时最好先研究平台的分发逻辑别辛辛苦苦做出来结果被判违规。3.3 人机协同的审核、发布与数据回流闭环AIGC内容生产最容易忽略的是“最后一公里”。很多团队生成完内容就开始发结果出了违规问题、事实错误、品牌舆情风险。内容生产提效的前提是建立一道可靠的人工复核流。我在实操里坚持一个原则AI生成的内容可以有80分的完成度但最终发布的版本必须经过人审。这不是成本是保险。具体来说审核环节至少要覆盖四类风险一是事实风险AI会一本正经地编数据特别是引用产品参数、行业数据时必须人工核对二是合规风险广告法违禁词、平台规则、营销规范都要有人过一遍三是品牌风险生成内容的语气、价值观是否与品牌立场一致四是版权风险AI生成的图片、音乐是否涉及版权争议。数据回流是很多团队没做到位的地方。发布之后的内容不是发完就完了需要把数据结果反哺给提示词体系。比如小红书笔记发布了20篇其中互动率最高的3篇用了哪种标题结构、哪种语气风格这些特征要被总结出来更新进提示词模板的参考样例里。这样每次生产的起点都在前一次效果的基础上而不是每次回到原点。总结成一句话内容生产的飞轮是“生成——审核——发布——回收——迭代”五个环节一起转。4. SMARTIES CHINA 2024终审现场见闻AI从营销故事变成经营底盘4.1 今年报奖案例的共性AI成了标配但层次差别很大终审那几天我翻了几十份案例材料一个很直观的感受是AI已经是报奖案例的标配叙事。前几年大家讲私域讲直播带货讲全域营销今年几乎每个案例里都会带一个AI的标签有的是AIGC内容生产有的是AI智能客服有的是AI数据分析。但评委看案例不只是看“你有没有用AI”而是看AI在里面到底扮演什么角色。我发现报奖案例可以分成三个层次第一个层次AI是辅助工具。AI帮助团队省了点时间比如文案初稿、图片素材但整体思路还跟没AI差不多换掉AI也不影响结果。这种案例放在今年显得很单薄。第二个层次AI是效率引擎。AI不只省时间还改变了做事的标准。比如一个团队过去一个月才能做完一百条素材现在可以做到一千条而且还能通过数据反馈不断优化内容方向这时候AI带来的就不只是快而是产能和策略上的质变。第三个层次AI是业务模式的一部分。AI已经嵌入到产品和服务里成为跟用户交互的界面。比如有些案例里用户从进入私域到最后下单整个链路都有AI在陪伴和推荐。周骏在现场讨论时提到的“企业整体拥抱AI”其实就是希望更多案例往第二个、第三个层次走。营销部门用AIGC提升内容生产效率这个方向本身没错但只有跟产品、服务、组织打通AI才能从“营销故事”变成“经营底盘”。4.2 评委反复追问的问题增量、复用、边界与可持续终审现场真正有价值的是评委对入选案例刨根问底的那几轮追问。我归纳了一下问题集中在四个方向上这些问题其实也是每个企业内部做AI项目时应该自己先审一遍的。第一个问题是增量。用了AI之后到底带来了哪些具体增量是曝光量涨了转化率变了还是成本下降了多数的回答是“内容产量提升了”但评委关心的是产量提升之后有没有带来商业结果的变化。如果内容更多了但互动和转化没变那AI只是制造了更多噪音。第二个问题是复用。AI能力是一次性的Case还是可复用的能力平台有些团队为了一个大促活动专门做了一套AI工作流活动结束了就丢弃了。评委更希望看到的是一个可复用的中台能力这次用来做笔记下次可以复用做短视频脚本再下次给客服部门用。第三个问题是边界。哪些环节仍然需要人工AI出了质量问题怎么兜底能清晰回答这个问题的团队说明对AI有清醒的认知反之如果宣称“全流程AI无人化”反而会引来质疑——怎么处理内容安全、怎么处理数据隐私、怎么处理突发舆情这些都不能靠模型默认完成。第四个问题是可持续。这套打法是只适用当前这个模型版本还是可以伴随技术和业务迭代持续演进比如换了新的基座模型提示词体系和工作流能不能平滑迁移这背后考验的是团队有没有把能力沉淀成体系而不是依赖个人经验和单一工具。这些问题不只在评奖时会被问在企业内部推AI项目时老板和同事也会问同样的疑问。我建议每个带AI项目的负责人先把这四问写在方案第一页我们创造了什么增量这套能力能复用吗人工边界在哪里下一个版本还能不能跑5. 落地过程中的坑与经验一份避坑清单5.1 模型能力不等于业务能力先把语料和流程理清楚我见过最普遍的误区就是企业以为接入了大模型API就等于AI落地了。买了GPT、买了国产大模型的接口结果生成的内容一眼假数据一塌糊涂最后得出结论“AI不行”。其实真不是AI不行是语料和流程都没准备好。大模型再聪明也不知道你家的产品有什么卖点、你家的用户喜欢什么语气、你家的内容有什么格式要求。这些“业务知识”需要企业自己整理、标注、喂给模型。我建议第一步先把业务语料整理好包括历史优秀内容、产品资料、用户常见问题、知识库文档分类建好目录。第二步把业务流程画出来标出哪些环节适合机器干、哪些环节必须人干、哪些环节机器干完人复核。流程这一步特别重要。AI不是来替代流程的而是嵌入到流程里。比如内容发布的流程原来是“策划→写稿→设计→审核→发布”AI化之后可能变成“AI初稿→人工润色→AI配图→系统审核→辅助发布”流程变了效率才会上来。如果流程不变只是把其中一个写作环节换成AI那效率提升非常有限。5.2 内容合规、数据安全与平台规则的底线AIGC内容生产有一个绕不开的话题合规与安全。很多人一开始做AI内容时会忽略这个直到出了问题才来补救。我的建议是从项目启动第一天就把合规规则内嵌到流程里。先说内容安全。AIGC生成的内容可能在表述上触碰广告法违禁词也可能在价值观上出问题甚至可能在引用的数据上有错误。企业自建的内容发布流程里应该有一个自动化的合规预检环节利用关键词库和AI审核接口先过滤一遍再进入人工审核。注意这里不是为了应付平台而是对自己品牌负责。那些声称“无限制无审核”的AI工具千万不要用企业内容一旦出了合规事故监管和平台处罚的成本远高于省下的那点审核成本。再说数据安全。很多公司把客户数据、未公开的产品信息直接丢进公有大模型这是很大的隐患。正确的做法是建立敏感信息过滤层凡是涉及个人隐私、商业机密、未公开信息的数据先通过脱敏工具处理或者直接走私有化部署的模型。我所在的项目组现在有一个硬性规定内部资料和客户数据不进第三方公有云API需要企业私有知识库的内容全部走内网模型。这个规则一开始会麻烦一点但长期看是必须的。5.3 别急着谈降本裁员先重新定义岗位和协作方式最后聊聊组织里最敏感的问题AI会不会让一部分人失业。我的回答是会改变岗位但短期内不会大规模裁员。现实中我看到的是AI真正的作用是让团队能做原来做不了的事而不是做同样的事少用人。比如一个内容团队原来5个人一个月产50条内容引入AI之后一个月可以产150条但内容质量、数据分析和策略策划的深度要求也提高了。团队不需要5个人都在写稿可能有1个人专门做提示词优化1个人做内容策略和数据复盘剩下的人做创意和审核。岗位从“写手”变成了“AI内容运营”产出要求变了能力模型也变了。这时候企业最该做的是培训而不是裁撤。我见过几个做得好的企业内部专门开设了“AI改造工作坊”不是讲工具操作而是让每个岗位的员工思考我的工作里哪些步骤可以被AI替代哪些步骤AI替代不了哪些新的能力需要学习。员工自己把这些想清楚之后会主动调整工作方式。相比之下一上来就宣布“用AI降本30%”的公司反而容易引发抵触情绪最后AI根本推不动。5.4 常见问题速查表问题现象排查思路解决建议生成内容没有品牌感内容千篇一律换家公司也适用提示词缺少品牌上下文建品牌语料库把卖点、语气写进提示词内容产量上去了但互动没涨内容变多但用户不买账只靠量不行缺策略方向用数据回流机制把爆款特征沉淀进模板员工不愿意用AI注册了账号没人用组织机制没跟上设AI种子选手把AI指标写进部门目标提示词经验留不住核心员工离职AI资产带走提示词散落在个人手里搭内部提示词平台像代码一样管理版本敏感数据不敢用AI担心数据安全无法推进缺少数据分级公有云API与私有化部署分流设敏感信息过滤层AI生成内容被判违规内容发布后被平台限流缺少合规预检环节内嵌关键词库AI审核接口人工复核三重检查我个人在实际推进AI落地的过程中踩过最深的坑就是一开始只盯着营销内容生产这一个环节把效率做得飞起结果其他部门跟不上整个链路反而更堵了。后来把视角拉高到全公司从工具底座、业务流程到组织机制一起调事情才开始顺起来。如果你正准备在企业里推AI建议记住一个判断标准AI项目的成功不是看某个团队用得多溜而是看公司里跨着业务线跑的那些关键流程是不是都已经离不开AI了。