回顧金投賞：AI時代，好問題即好創(chuàng)意
“你過去花80分努力能賺100塊，現(xiàn)在可能花120分努力只能賺50塊。別去糾結(jié)比例，先去適應(yīng)新規(guī)則?！?/strong>
——金投賞創(chuàng)始人賀欣浩《未來廣告行業(yè)如何干》
適應(yīng)什么新規(guī)則？
是AI這個超級變量公平而冷酷地降臨；還是說了無數(shù)遍的行業(yè)結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)折；抑或是更宏大的經(jīng)濟周期問題所引發(fā)的陣痛。
都是，都有，都要直面。
而且三者還在互相疊加著持續(xù)影響，將規(guī)則推向更新。具體新到什么程度，誰都無法準(zhǔn)確描繪，但有的是人先行動起來，成為新規(guī)則的敘述者，甚至從局部去定義去解釋，到底新在哪里、可以如何應(yīng)對。
以AI為例。去年這時候大家還只是將AI視為一種趨勢，相信其必然性，卻不至于有如臨大敵的危機感。
直到deepseek發(fā)布，你我迷迷糊糊過了一個還算安穩(wěn)的春節(jié)，復(fù)工正式進入工作狀態(tài)才意識到，用“后院起火”都不能形容實際的巨變。而且變化還在以乘X的超級速度持續(xù)迭代。
今年過年還能像去年那樣踏實嗎？估計很多人心里都要打一個問號。
“AI正在推動營銷與創(chuàng)意行業(yè)，從工業(yè)時代的生產(chǎn)范式，向智能時代的生態(tài)范式進行一場徹底的‘系統(tǒng)重置?！?/p>
這話就是deepseek總結(jié)的。與此同時，對于AI的認識和討論還存在很多局限性。最典型的，很多聲音都認為“AI只是一種超級工具”。但AI效用的大小由使用它的人決定。
你是在用AI生成內(nèi)容，還是在用AI做或大或小的決策，完全是兩碼事。
在一個組織里，AI停留在工具層，還是被落地在具體的項目里，同樣屬于不同維度的應(yīng)用。
那么我們要如何認識AI？對于品牌、代理商而言，這個超級變量會產(chǎn)生怎樣的影響？
2025金投賞創(chuàng)意節(jié)圓桌上，數(shù)英聽到了些答案，有甲乙方的探索經(jīng)驗，也有平臺跑成功的應(yīng)用實踐。
更重要的是有人拋出了好問題，雖說尚未給出圓滿回答，但提問題本身就是在促成下一個開始。
圓桌主題：《AI時代，好的創(chuàng)意案例成功標(biāo)準(zhǔn)有何不同?》
主持人：須聰 前京東零售市場營銷部負責(zé)人
嘉賓：黃介中 Google大中華區(qū)首席市場官
孫學(xué) 華揚聯(lián)眾 首席運營官
游仁宏 頂新國際集團便利、餐飲連鎖事業(yè) 行銷副總
具體如：當(dāng)AI基于行為數(shù)據(jù)歸因的結(jié)果，和人的直覺判斷不一致時，該如何決策？
更大的擔(dān)憂：在AI的推動下，平臺會不會走向自證的陷阱，變成“數(shù)據(jù)孤島”。那時愈發(fā)依賴平臺的品牌，還能在不同平臺孤島之間，建立起相對統(tǒng)一的形象嗎？分裂的用戶心智，如何彌合？
我們更想直面“內(nèi)容通脹”——當(dāng)內(nèi)容生產(chǎn)成本持續(xù)下降，傳播壓力卻在上漲，既能生產(chǎn)又能傳播的AI，真能智慧到幫我們破開這個死循環(huán)嗎？
問題尖銳而實際，待從頭梳理。
一、認知決定看到的世界
對AI的認知程度，直接影響著我們對變化的評判。
有嘉賓犀利談到：“之所以說AI工具化，是因為目前更多還是員工在用AI，因為他們最有危機感……”
而很多公司，還在方向上搖擺：
設(shè)立單獨AI預(yù)算，還是融入組織體系；
由企業(yè)主推動，還是由代理商先行一步；
AI 究竟是一項新功能，還是能從底層撼動企業(yè)甚至產(chǎn)業(yè)運作邏輯的新動力。
而一旦變化，必將給組織帶來震動，要如何處理后續(xù)連鎖反應(yīng)？
工作流程中，哪部分是可以由AI完成的。
對應(yīng)崗位的職責(zé)，需要擴大，還是要從方向上進行調(diào)整。
更大的組織架構(gòu)，要調(diào)整嗎？部門之間還像過去那樣有明確區(qū)分嗎？
粗暴來說，過去的一個坑一個蘿卜的崗位邏輯，還會適用嗎？
圓桌主題：《打造人與AI高效合作的新一代組織》
主持人：王高 中歐國際工商學(xué)院市場營銷學(xué)教授
嘉賓：李強 智聯(lián)招聘集團 副總裁
宋琦 貝殼找房首席市場營銷官
張雷 百勝中國首席資訊技術(shù)官
“把組織結(jié)構(gòu)打平，變成項目制，將AI用在具體的項目里。”
“部門間的小閉環(huán)，會被打破?！?/strong>
“以后組織內(nèi)部，沒有絕對的邊界?！?/strong>
“組織能量的大小，不會由人員數(shù)量決定，一個人也可能形成一個大組織”
“以前（薪資）按照崗位來定價，以后按照技能來定價?！?/strong>
嘉賓們一言道出真相，尤其智聯(lián)副總裁對薪酬價值邏輯的總結(jié)，能幫我們從底層理解變化——
不再基于崗位定薪酬，是因為過去點對點的分工邏輯不再適用，未來更要求大家有復(fù)合能力，尤其是基于本職在橫縱向工作流中看到邏輯，并通過參與邏輯、影響邏輯，取得結(jié)果的能力。
也就是局部的know how。
而且這部分能力無法被量化、更無法被AI取代，它也能讓你更好的應(yīng)用AI，也就是所謂的超級個體。
從組織角度看，人效也是如此提升的，至于如何用AI整體提升事效，還是要由管理者基于業(yè)務(wù)模式從上而下推動，由具體的業(yè)務(wù)驅(qū)動AI落地。這樣更有方向，也能有階段性成果來驗證、再校準(zhǔn)。而不是漫無目的探索，邊發(fā)現(xiàn)AI的無所不能邊焦慮。
說到底一切問題都是在處理關(guān)系，我們會對新變量這么恐懼，也是因為沒找到和它最匹配的關(guān)系。
讓AI為我所用，為事所用，為組織所用，并導(dǎo)向最終的價值生產(chǎn)，這也是金投賞所呼吁的——讓技術(shù)服務(wù)于“模式創(chuàng)新”和“創(chuàng)造意義”。
二、如何理解變化
那么問題來了，要怎么用。
一方面，內(nèi)容生產(chǎn)被無限平權(quán)，任何人都能基于AI產(chǎn)出海報、文案、腳本、說得過去的視頻。創(chuàng)意、內(nèi)容層技能，一夜之間貶值。相關(guān)產(chǎn)業(yè)價值鏈，也被打亂再分配。
“品牌—代理商—平臺這三方的關(guān)系正在改寫。過去以‘創(chuàng)意外包+流量采買’為主。而如今AI讓品牌能力上移、平臺權(quán)力強化、代理地位重新洗牌?！?/strong>
品牌方能力上移指：原本外包的很多內(nèi)容生產(chǎn)環(huán)節(jié)，都能由AI消化。
對應(yīng)代理商的改變則為：越到執(zhí)行層的產(chǎn)出，越不值錢，甚至訂單趨近于0。業(yè)務(wù)模式和價值邏輯都在受到挑戰(zhàn)，許多廣告公司、代理商或主動或被動地尋求轉(zhuǎn)型。
有的向上求，發(fā)展更高價值的業(yè)務(wù)模式；有的橫向拓展媒介資源，保證從內(nèi)容生產(chǎn)到傳播能自行閉環(huán)，給客戶更好地交付結(jié)果。后者也更像個自行運轉(zhuǎn)的生意機器。
生產(chǎn)力側(cè)的變動還只是表象，更關(guān)鍵在于，AI會滲透到從洞察—創(chuàng)意—投放—反饋全鏈條的系統(tǒng)，從而促成一種全新的產(chǎn)業(yè)運轉(zhuǎn)方式。
“企業(yè)開始設(shè)立新的角色：AI內(nèi)容工程師、提示設(shè)計師、算法策略師、合規(guī)審查官。
他們像是營銷團隊的新神經(jīng)元，讓創(chuàng)意與算力協(xié)同共振。”
過去我們還能說“廣告工業(yè)水準(zhǔn)如何如何”，以后勢必要從智能化角度衡量，而且要關(guān)注智能化的程度，以及該智慧系統(tǒng)是不是健康可持續(xù)，后者涉及到可能的“孤島”困境。
“AI的崛起帶來新的效率，同時也加深了“數(shù)據(jù)孤島”的裂縫。不同平臺、不同模型各自定義標(biāo)準(zhǔn)、封閉數(shù)據(jù)，這使得品牌很難獲得全局視野?！?/strong>
圓桌主題：《AI時代的測量與歸因革命》
主持人：方軍 上海數(shù)見管理咨詢 創(chuàng)始人
嘉 賓：蔡啟東 博觀瑞思集團 董事長
梁定郊 廣東電聲市場營銷股份有限公司 董事長
楊光宏 北京聯(lián)世傳奇網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司 創(chuàng)始人
楊靜怡 保樂力加品牌總監(jiān)
總的來說，AI沖擊的不只是創(chuàng)意生產(chǎn)的方式和效率，還有更底層的數(shù)字傳播邏輯——變得更動態(tài)、更個性化，而且能實時評估、即時優(yōu)化。
這也使得傳播鏈條更有彈性，有調(diào)整的空間和余地；
同時還意味著評估過程被大大拉長，不再像過去那樣只能事后復(fù)盤；實現(xiàn)了某種程度的“效果可視化”，當(dāng)然更多只是數(shù)據(jù)層的可視化。
因為數(shù)據(jù)只是用戶行為的外在表現(xiàn)，不一定代表真正動機。要時刻判斷AI給出的歸因結(jié)論為真，還是為假。也就是前文提到的那個好問題——“當(dāng)AI基于行為數(shù)據(jù)歸因的結(jié)果，和人的直覺判斷不一致時，該如何決策？”
雖然嘉賓答案統(tǒng)一指向“還是要由人來做最后的決策”，但你我都知道實際要經(jīng)歷的決策過程，遠比這一句答案復(fù)雜。
三、警惕陷阱：AI的謊言和投機性
進一步追問，為什么會歸因錯誤？
是因為AI只能機械地通過種種數(shù)據(jù)做判斷。而數(shù)據(jù)反映的是相關(guān)性，但不保證因果性。
相關(guān)性指，A行為和B結(jié)果有關(guān)聯(lián)。因果性則為，A行為導(dǎo)致了B結(jié)果。其中的偏差，可想而知。
此外，數(shù)據(jù)非常擅長精準(zhǔn)地反映局部。但人的行為邏輯更偏向網(wǎng)狀化，一個購買決策或者朋友圈點贊、小紅書收藏行為背后，有太多因素在疊加，對復(fù)雜行為的分析能力提出更高考驗，
這種能力既需要對當(dāng)下數(shù)據(jù)表現(xiàn)快速反應(yīng)，又要結(jié)合實際經(jīng)驗綜合判斷。針對AI會撒謊哄騙這一點，有嘉賓就調(diào)侃其為——“精準(zhǔn)地導(dǎo)向錯誤”，文章以為不過分。
周宏騏 新加坡國立大學(xué) 商學(xué)院兼任教授
另外，非常依賴數(shù)據(jù)的AI還有可能陷入數(shù)據(jù)的圈套中，尤其當(dāng)預(yù)設(shè)的優(yōu)化目標(biāo)比較單一時，風(fēng)險更甚。
因為AI本身沒有意圖，它只會瘋狂地完成人類設(shè)定的KPI。而簡單的數(shù)據(jù)目標(biāo)，是能夠由畸形的途徑來完成的，但是AI對于畸形還是健康，沒有認知。此所謂——AI具有投機性。
再就是更大的矛盾了，比如文章一開始提到的，AI會加劇平臺之間的孤島效應(yīng)。每個平臺都是一個巨大的回音壁，回音和回音之間，很難達成共識，這也導(dǎo)致了品牌容易面臨用戶心智不一致、甚至分裂的風(fēng)險。
到底要精準(zhǔn)還是要共識，會是個不小的問題，或者已經(jīng)是。
最后：保持有效地提問
如上，有很多問題只有解釋，沒有或未能給出答案?？墒谴鸢钢匾獑?，或者即使有人給出肯定的答案，大家還會信任嗎，可信度有幾分？
尤其在這個過渡期階段，任何肯定句式及保證都顯得輕率。而且AI本身就是一個生產(chǎn)各種答案的機器，它可以站在任何立場、任何視角。
還有互聯(lián)網(wǎng)上類似“三大招五個要點”的方法論，以及打著觀點之名實則是為了流量而做的強行發(fā)言，對于這些大家還沒聽夠嗎？
更別說即使讓AI犀利地批判自己，即把文章第三部分的風(fēng)險討論交給AI，它也不在話下。
可，誰來提問呢？
是說有效地提問，不用大概念迷惑，也戒掉那種下意識用大話題或經(jīng)典的營銷名詞去回避具體、回避新變化的習(xí)慣。
而且，提問意味著發(fā)現(xiàn)了問題甚至是變化，發(fā)現(xiàn)了「新」。而之所以能發(fā)現(xiàn)，是因為對既有秩序有認知有了解，提問是在有邏輯、有方向地關(guān)聯(lián)舊和新、現(xiàn)在和過去。有效地提問，就是在推動向前。
能預(yù)見到的是，在不缺答案的現(xiàn)在以及未來，好問題本身就是一種創(chuàng)造，它能吸引來具體的經(jīng)驗、有全局觀的解釋，這些和提問一起，又能推動變化更明晰一些，也更有操作的可能。
撰文：Dreamer
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