EP.75 生成式AI重构营销：人机协作三种核心模式与组织变革新路径 -《生成》解读 11

在生成式人工智能技术飞速迭代的背景下，市场营销领域正经历从 “人力驱动” 向 “人机协同” 的根本性转变。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第十一章，围绕 “模式重构” 展开深度探讨，结合行业实践与技术趋势，明确了人机协作的核心逻辑、演进路径及对企业组织的深远影响，为营销从业者提供了清晰的行动框架。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长

钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:32   第十一章“模式重构”，人类与人工智能的分工与协作方式。

3:16   人智协作的第一种模式：嵌入模式。

4:17   第二种协作模式——副驾驶（Copilot）模式。

7:47   人智协作的第三种模式：智能体模式。

12:14  三种模式的演进与营销效率跃迁。

17:33  AI驱动的一岗多能与组织变革。

21:33  人力资源成本与AI替代的辩证关系。

23:45  人类如何结合AI洞察生成优质策略。

一、人机协作的底层逻辑：从 “工具辅助” 到 “自主协同” 的演进

比尔・盖茨的两次预言为技术与行业的融合提供了重要参照：1980 年 “每个家庭拥有一台计算机” 的预言已成为现实，2024 年他再次提出 “每个上网者将拥有 AI 个人助理” 的愿景 —— 这一趋势在营销领域已初现端倪。

当前，营销人员与 AI 协作不再是 “可选项”，而是 “必备能力”，其核心演进方向可通过三种协作模式具体呈现，且每种模式对应着不同的人机权责分配与应用场景。

（一）嵌入模式：AI 作为 “精准工具”，人类主导决策

嵌入模式是人机协作的基础形态，核心特征为 “人类主导、AI 执行”，适用于营销中需要精准落地的标准化任务。

• 权责划分：人类承担目标拆解、方向把控与最终决策角色，通过明确的提示词引导 AI 理解需求；AI 仅作为工具，负责完成具体执行环节，无自主决策权限。
• 典型场景：在文案创作中，营销人员明确 “产品核心卖点（如环保材质）、目标受众（年轻妈妈）、文案风格（温馨亲切）” 等关键信息后，AI 基于提示词生成多版初稿；在广告创意 brainstorm 阶段，人类提出 “结合节日热点” 的方向，AI 辅助生成视觉创意草图或概念描述。
• 核心价值：降低重复劳动成本，让人类聚焦 “策略判断” 而非 “执行细节”，尤其在研究洞察、内容初稿生成等场景中，可将效率提升 3-5 倍。

副驾驶模式（Copilot 模式）由微软于 2021 年首次提出，最初应用于代码编写领域，如今已成为营销中 “复杂任务协同” 的核心模式，标志着 AI 从 “工具” 向 “伙伴” 的转变。

• 权责划分：人类与 AI 形成 “双向互动” 关系 ——AI 不仅能执行任务，还能协助人类拆解目标、理清思路；人类则负责需求确认、方案调整与最终选择，双方共同参与决策过程。
• 典型场景：企业微信的 “智能总结” 功能是典型案例：员工无需改变原有沟通习惯，AI 实时分析团队聊天记录，自动提炼 “任务进展（如文案初稿已完成）、待办事项（如客户反馈需修改标题）”；在 PPT 撰写中，人类仅提出 “主题为‘Q3 营销复盘’”，AI 先搭建 “数据概览 - 问题分析 - 优化建议” 的框架，再填充基础内容，人类后续基于需求调整逻辑或设计风格。
• 核心价值：解决 “跨领域能力不足” 的痛点 —— 对不熟悉数据分析的内容人员，AI 可辅助解读数据趋势；对缺乏创意经验的调研人员，AI 可提供创意方向参考，实现 “专业能力互补”。

智能体模式是人机协作的高阶形态，也是未来营销的核心发展方向，其关键在于 AI 具备 “自主感知、规划、行动” 的闭环能力，人类仅需扮演 “监督者” 角色。

• 权责划分：人类仅设定核心目标（如 “研究 AI 时代品牌情绪分类并制定行动方案”），AI 自主完成 “信息采集（搜索最新行业报告）、任务拆解（分为‘文献梳理 - 分类框架搭建 - 方案撰写’三步）、执行落地（生成可交互 PPT 或网页）” 全流程，无需人类手动干预步骤。
• 典型场景：在广告智能投放中，AI 自主采集 “不同渠道（抖音、小红书）的投放数据、用户点击转化率、竞品投放策略”，分析后自动加大 “高转化广告” 的预算，减少低效投放；电商平台的 AI 购物助手会基于用户历史购物记录、浏览行为，预判 “潜在需求（如夏季来临前推荐防晒用品）”，并通过精准提问（如 “是否需要儿童款防晒”）确认需求，提升转化效率。
• 核心价值：突破 “人类精力边界”，实现 “复杂任务全流程自动化”—— 以品牌情绪研究为例，传统模式下需 3 人团队耗时 1 周完成，AI 智能体可在 24 小时内完成从数据采集到方案输出的全流程，且能实时更新最新信息。

二、模式演进的核心影响：营销效率与组织形态的双重重构

三种协作模式的递进，不仅改变了 “人机工作方式”，更对营销行业的 “效率标准” 与 “组织架构” 产生了颠覆性影响，具体体现在两个关键维度：

（一）效率跃迁：从 “个体能力提升” 到 “创造力放大”

在 AI 协同下，营销领域的效率提升不再是 “线性增长”，而是 “指数级突破”：

• 数据处理层面：AI 可在 1 小时内完成 “10 万条用户评论的情感分析”，而传统人工需 3 人团队耗时 3 天，且准确率可达 90% 以上；
• 创造力层面：创意人员借助 AI 辅助，可在相同时间内生成 10 倍于传统模式的创意方案 —— 例如在海报设计中，AI 快速生成多版视觉方案，人类聚焦 “创意筛选与情感共鸣优化”，最终优质方案产出量提升显著；
• 实战案例佐证：36 氪的 “AI 虚拟店铺” 项目中，AI 自主完成 “店铺起名（努努米微）、LOGO 设计、服装设计、模特图制作、商品详情文案” 全流程，仅用两周就搭建起传统模式下需 10 人团队、投入数十万元的淘宝店，上线后 3 个月卖出 600 多件短袖、100 多条裙子，后续还通过虚拟数字人直播打通 “生产 - 销售 - 交付” 链条，证明 AI 对 “全链路效率” 的重构价值。

AI 的深度渗透正在打破营销行业 “岗位细分” 的传统架构，推动 “一岗多能” 成为常态，企业组织形态也随之向 “扁平化、一体化” 转型：

• 岗位能力重构：传统营销团队需细分 “市场调研、数据分析、内容创作、美工设计” 等岗位，如今在 AI 辅助下，内容人员可通过 AI 工具完成 “数据可视化分析”，调研人员可借助 AI 生成 “创意海报初稿”，销售人员可自动生成 “社交媒体推广文案”——2024 年行业报告显示，超 60% 的研究报告已标注 “AI 生成图片”，许多企业的 “美工岗位” 功能被其他岗位整合，专业壁垒逐渐弱化；
• 企业架构调整：一方面，企业减少对外部供应商的依赖（如原本外包的 “设计服务”“数据调研服务”，可通过内部 AI 工具完成）；另一方面，构建 “AI 智能中台” 成为核心趋势 —— 将 “营销洞察、内容创意、媒介投放、效果评估” 等环节通过中台串联，形成 “数据互通、流程自动化” 的协同体系，例如亚马逊卖家借助 AI 智能体，可实现 “竞品数据监测 - 广告投放调整 - 内容优化” 的全流程自主运行，无需跨部门反复沟通。

三、关键问题与应对：AI 时代营销人的核心能力要求

随着人机协作模式的深化，行业也面临 “人力成本变化”“能力适配” 等现实问题，其答案直接决定营销人能否在变革中立足：

（一）“一岗多能” 是否会导致人力成本下降？—— 辩证看待 “价值重构”

从历史经验看，技术变革往往带来 “短期岗位调整” 与 “长期价值提升” 的双重效应：汽车制造行业引入自动化生产线后，初期部分车工岗位收入下降，但随着生产效率提升、市场规模扩大，最终催生了 “中产工人” 群体；营销行业同理，AI 会淘汰 “纯执行型岗位”（如仅负责文案初稿撰写、基础数据录入的岗位），但会催生 “AI 协作型岗位”（如能引导 AI 生成优质方案、评估 AI 输出效果的岗位）。

• 企业视角：不会单纯追求 “人力成本下降”，而是更关注 “人效提升”—— 愿意