智能体AI狂潮！警惕45%项目“效率陷阱”

AI时代的浪潮滚滚向前，当我们谈及“智能体AI”（Agentic AI），人们的期待值总是瞬间拉满。这种高度自主化的人工智能技术，正以前所未有的速度渗透进各行各业，尤其是在营销领域，它被寄予厚望，有望成为企业提质增效、实现增长的新引擎。然而，面对铺天盖地的宣传和复杂的市场概念，如何才能拨开云雾，真正识别出其核心价值，而非仅仅停留在表面文章？这确实是一个值得我们深思的问题。

任何创新，从来都不是孤立地降临。伴随它的，往往还有一系列新的挑战和潜在的风险。纵观历史，无论是技术进步还是制度变革，它们并非总能让世界变得绝对安全，更多时候，只是将潜在的风险限制在人们可以承受的范围之内。我们往往会带着一种“尚可接受”的心态，去接纳这些新的不确定性。

所以，是时候坦然面对了。因为接下来，我们将共同探讨这些AI“新伙伴”可能给市场营销带来的“可接受的混乱”，以及为何许多营销团队，甚至还未真正触及核心，就已经在一些次要的问题上争论不休。

“这到底是不是智能体AI？”——一场关于定义与认知的挑战

当前，在营销领域关于智能体AI最激烈的争论，既非技术层面的深奥探讨，也非伦理道德的复杂考量，更不是哲学意义上的终极追问，它本质上是一场关于“语义”的较量。

我们常听到这样的声音：一些正在部署该技术的客户，与推销该服务的供应商之间，就何谓“真正”的智能体AI争论不休——究竟什么样的自主性，才配得上这个“智能体”的称号？

即便是在这一领域的先行者和巨头之间，也未能达成统一的意见。

例如，美国的科技巨头谷歌，倾向于将智能体AI视为一个能力超群的“智能副驾”。它是一个高效的助手，能够在开发、分析和信息检索等多个层面拓展人类的能力边界。它固然强大，但在整个过程中，人类的手依然牢牢掌握着方向盘。

而另一家美国科技巨头亚马逊，则更多地将智能体AI视作自主运营的核心引擎。其系统被设计用于处理复杂的物流和面向客户的流程，力求在最小化人工干预的情况下，实现速度、规模和成本的最优化。

可以说，谷歌将智能体AI看作是“动力转向”，提升了驾驶的便捷性；而亚马逊则将其定义为“自动巡航”，让车辆能够自主行驶。同一辆车，但对于“谁在驾驶”这一核心问题，却有着截然不同的理解。

“智能体”这个词，正被过度消费

“智能体”这个词，如今似乎正在被迅速“磨损”，甚至变得有些滥用。

从某种意义上说，它被过度地贴在了各种产品上，从简单的宏指令工具，到稍显智能的聊天机器人，无一幸免。这其中，既有对用户实际需求理解不足的供应商，也有那些紧追当下最热门概念、急于抢占市场风口的商家。

换句话说，这个标签的膨胀速度，已经远远超越了其内在的实质。

举一个非常直观的例子。前段时间，一家享誉全球的AI巨头通过邮件向我阐释，他们的智能体AI将如何代表我出席会议，并自动完成听取内容、总结要点、捕捉行动事项等一系列工作，而我本人甚至无需亲自到场。

初听之下，这似乎令人印象深刻。但如果稍加思考，你便会发现其中的荒谬之处。

如果一场会议的价值低到无人需要亲自参与，那么会后产生的一切成果，又何以值得我投入时间和精力去关注呢？我为什么要花费时间去阅读那些笔记？我为什么要根据它采取行动？

这简直就是“这会议发个邮件就行了”的升级版。更糟糕的是，现在是所有人都派自己的AI分身去共同撰写那封邮件，而你最终还得费力地阅读那些笔记，去看看你的“智能体”究竟给你揽下了哪些任务。

那么，当我们新媒网跨境谈及营销领域的智能体AI时，它的真正含义究竟是什么呢？

智能体AI系统，指的是那些能够自主规划、推理，并采取行动以实现复杂目标的人工智能程序。它们对人类的干预需求极低，其行为模式更像是一个积极主动的数字同事，而非仅仅是被动听命的工具。

两个关键问题，助你做好准备，迎接未来

尽管市面上一些智能体AI的应用场景显得有些不切实际，但若因此而彻底否定其价值，则与盲目追捧其噱头同样短视。

倘若我们希望构建持久的营销能力（而非仅仅堆砌一些表面化的AI活动），就需要一种不同的方式来评估智能体AI的应用场景。

因为一旦剥离掉华丽的辞藻和夸张的宣传，我们会发现，关于智能体AI的大多数争论，其实并非真正围绕其智能水平本身。它们更多地关乎对效率、速度、人力成本的预期，以及这项创新究竟是为了替代现有工作，还是为了发现并创造更有价值的新工作。

所以，与其纠结于营销领域的智能体AI“到底是什么”，不如直接追问它“能创造什么价值”。

为了解答这个问题，新媒网跨境建议大家可以尝试构建一个“AI应用象限图”。

这个象限图并非一个成熟度模型，也不是一份路线图，更不带有任何价值判断的偏向性。它仅仅是一种分类智能体AI应用场景的方法，其依据是这些应用旨在产生的影响，以及它们所要求的权衡取舍。

因为如果智能体AI要创造持久的价值，它就必须回答每一个有意义的创新最终都会面临的两个核心问题：

它是在提升现有能力，还是在创造全新能力？
其主要价值是提高效率，还是拓展能力（这在初期可能效率较低）？

除非企业组织能够正视并区分这些差异，否则，领导层可能期待一种结果，而团队却在交付另一种，最终导致所有人都对结果感到默默的失望，沟通上的鸿沟也无法弥合。

智能体AI应用象限：价值评估的利器

如果我们将这两个问题的答案分别作为X轴和Y轴，便会清晰地看到四种截然不同的价值类别。这四种类型本身并无优劣之分，它们代表的，是四种非常不同的投资方向。

X轴代表效率（从左侧的“效率较低”到右侧的“效率较高”），Y轴则代表能力（从底部的“现有能力”到顶部的“全新或尚未实现的能力”）。
The Agentic AI Use Case Quadrant

由这两个轴线交叉形成的象限，描述了四种价值类型。从右下角开始，它们依次是：

优化提升（Refinement）：这指的是通过自动化手段，让现有的能力变得更加高效、快捷和一致。在营销领域，这类应用包括自动内容标签、对复杂数据进行初步分析（例如语言翻译），以及在既定规则下加速工作流程等。

这个象限的应用风险相对较低，投资回报率通常也更容易衡量，因为人们对这些流程已经建立了信任。这类系统主要执行的是团队通过经验验证过的模式，它们所依据的判断是人类早已达成共识的，而非引入新的决策或独特的解释。

优化提升型的应用或许不会登上新闻头条，但它们往往是智能体AI部署中首先落地，且最有价值的部分，因为它们能够迅速回答一个核心问题：“在更少的人工参与下，我们能做些什么？”对于追求“小步快跑”和“快速验证”的中国企业而言，这无疑是迈向AI应用的第一步。
增强赋能（Enhancement）：向上进入这个象限，事情开始变得更有趣。增强赋能型的应用引入了全新的能力，同时还能提高组织的整体效率。智能体系统在此开始影响哪些工作应该被完成、何时完成以及以何种顺序完成。

例子包括智能任务优先级排序、内容和信息跨渠道的动态协调，以及针对既定目标的自动化优化。在中国市场的电商平台、社交媒体营销中，我们已经能看到很多类似的应用。

这些都是高杠杆的应用场景，因为它们在个体任务之上运作，影响着整个系统的优先级、协调和权衡。但这种杠杆效应只有在底层工作流程、目标和决策逻辑都清晰明确的情况下才能实现。缺乏这种清晰度，增强赋能不仅不会放大效率，反而会放大混乱。
辅助拓展（Supplement）：左下角的象限包含了辅助拓展型的应用，这往往是最容易让团队感到困惑的类型。为什么我们会故意让一项现有能力在初期变得效率更低呢？

辅助拓展类应用并非通过节省时间来创造价值。它们的核心在于提升判断力和成果质量，或者增加工作容量。比如，AI驱动的语法检查器就是一个很好的例子。它并不能让作者写得更快，但却能让他们有额外的能力去反复检查和完善自己的作品。

在营销领域，好的AI辅助应用包括利用智能体AI进行深度市场调研，对战略举措进行压力测试，挑战目标受众或用户画像的假设，在广告发布前对照标准审视信息，或深入探索替代性的创意角度。

这些活动，无论是否有AI，团队内部都在进行。通过AI以这种方式进行辅助，起初可能会减慢流程。但它能够增加之前难以企及的深度、差异化和高质量。

新媒网跨境获悉，许多营销从业者内心更倾向于以这种方式使用AI工具。然而，他们往往难以获得管理层的批准，因为这与当前市场营销领域强调速度、效率和替代人力的主流AI叙事背道而驰。

然而，这往往是真正洞察力开始复合、创新火花开始迸发的地方。
创新互补（Complement）：左上角的象限代表着前沿地带，同时也是“危险区”。

创新互补型应用引入了全新的能力，但这些能力目前尚未能实现顺畅的规模化。它们只有在坚实的基础之上，并且有人类精心设计出实现预期成果所需流程的情况下，才能取得成功。

例子包括自主规划或跨系统的自动化执行（例如，在内容管理系统（CMS）中生成客户响应邮件，利用客户关系管理（CRM）数据进行个性化富化，并通过营销自动化平台进行分发）。

这些应用场景要求持续关注成熟的数据集、清晰的权限模型、真正的治理体系，并且可能需要更多而非更少的人员来处理这些事务。缺乏这些要素，这些项目将在自身的雄心壮志下崩溃。

新媒网跨境认为，智能体AI供应商往往对此类象限的产品进行大力宣传。然而，对于大多数企业来说，这些能力尚未准备好投入实际应用。同时，也很少有企业具备管理持续基础设施维护、治理以及运行大规模自主系统所必然伴随的失败所需的技能、人员配置和运营韧性。这正是中国企业在推进数字化转型过程中需要格外审慎对待的环节，强调“稳中求进”的必要性。