超越AIGC，当营销竞争优势转向AIGD“AI生成决策”，企业需要具备哪些能力？

（文章来源：AI营销新鲜事）

作为营销总监的Michelle周一晨会，AI用五分钟分析了全渠道数据，并给出了“华东市场新品促销建议投放方案”，而在以前，这个议题还因数据复杂被认为需要一周时间研究。

AI带给大众的惊喜不仅是内容生成工具，而是逐渐趋向于自主决策的“智能员工”。

近期，复旦大学管理学院、秒针营销科学院与明略科技联合发布的《生成式营销产业研究报告：从AIGC到AIGD》（以下简称“报告”）谈到了这一转变。报告指出，AI营销正从内容生成阶段迈向决策智能阶段。

96页的报告内容详实，体系宏大。受篇幅与小编学识所限，下文将仅围绕其提出的“AIGD三层决策框架”这一核心骨架，尝试做一次通俗化的梳理与学习，这远非报告的全部精华。以期抛砖引玉，共同学习，未来我们也会持续关注更多AIGD决策框架的落地实践。（报告原文附文末）。

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当下AI营销所面临的环境：内容过剩与决策缺失

在谈报告核心发现之前，我们可以先来看看当下企业营销市场面临的新环境。

如今企业营销面临的核心矛盾，不再是内容生产能力不足，而是决策能力与内容生产规模不匹配。有数据显示，AI可以秒级产出240条多模态内容，1分钟短视频成本低至500元。

AIGC降低了内容生产门槛，内容创作不再是瓶颈，决策却成了新难题。根据公开报道显示，小红书在2025年上半年处置了320万篇虚假笔记，其AI谣言诊断模型半年拦截了60万篇疑似虚假内容。

微播易的报告也印证了这一现象：AI营销行业2025年预计市场规模达669亿元，但企业真正需要的是应对“供给过剩但决策模糊”的挑战。

AIGC解决了“怎么做内容”的问题，而AIGD要解决的是“做什么内容、给谁看、何时停”的战略决策问题。

对所有的企业而言，这场变革的本质是营销核心价值的转移，当内容生成像水电一样普及，真正的竞争优势将来自“在正确时间、用正确内容、影响正确人群”的决策能力。

IDC研究显示，到2030年AI技术将为全球经济带来19.9万亿美元累计影响，每1美元AI投入可带动4.6美元综合产出。然而，这一收益的实现取决于企业是否能够将AI从内容生成工具升级为决策支持系统。

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报告：AIGD三层决策框架系统改变企业运营模式

营销决策层级的重构是报告的核心发现。AIGD系统能够在战略规划、资源分配、内容优化和效果评估等层面生成高质量决策建议，帮助企业在海量营销选择中快速识别最优解。

报告揭示了AI在营销环节中一个关键变化：企业AI应用焦点正从AIGC（AI生成内容）转向AIGD（AI生成决策）。这一转变标志着AI时代的营销从不止于提升“效率”，更要保证“效果”。

AIGD与传统AIGC的区别是什么？

如果把AIGC（内容生产员）理解为一个一线超级内容生产员，AIGD（AI生成决策）就是一个能驾驭指挥内容在内的各个环节的总控，在AI的加持下，它不是替代人，而是把经验式拍板，转为系统化、可验证的决策支持，帮助企业在不确定中更稳地前行。

AIGC解决了内容生产的效率问题，而AIGD则解决了营销决策的有效性问题。现代管理学认为，管理的本质是决策，营销管理也不例外，即使进入AI时代，决策仍是核心。

如何将效率变成效果，即将决策从“经验拍板”迈入“系统化推演”，报告用三层决策框架给出了答案，AIGD嵌入战略—定位—运营三层级。

战略层“定航向”：AI通过整合市场、竞品、政策等多维数据，进行全局资源配置的量化推演；定位层“定坐标”：AI用合成数据模拟不同人群对品牌价值主张的反应，帮助团队选出最可能打动目标客群的表达方式；运营层“定执行”：将执行动作拆解成可实验的“小步快跑”，比如先用AI生成多版创意内容，在小流量池测试后再放大。

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对于企业而言，AIGD框架系统如何运转？

咱们把AIGD三层决策框架系统运行方式用”大白话“翻译一下，用一个开饭馆的例子来比喻，就相对比较直观了。

假如，你现在是饭馆老板，以前做生意主要靠“感觉”和“经验”，这叫 “经验拍板” 。比如：“我觉得华东地区人多，咱们去那儿开个分店吧！” 行不行？有可能行，但风险大，纯靠赌。

现在呢，AI营销新鲜事从报告揭示的趋势告诉你，别赌了，咱们用AI来一次 “系统化推演” ，就像打仗前先在沙盘上推演一遍。AIGD系统它把这个推演分成了三步：

第一步先“定航向”，决定“店”往哪开，帮你做最关键、最烧钱的大决定，心里有底：让你决定是把钱投到开新店，还是装修老店，或者是多请几个厨师。它就像一个超级军师，把全市的外卖数据、竞争对手的菜单价格、甚至未来的政策规划（比如哪里要建新地铁）都算进去。

第二步“定坐标”，决定饭馆主打什么招牌菜，帮你找到最能打动目标顾客的那个“卖点”：航向定了（去华东开分店），那你的饭馆主打什么来吸引客人呢？是叫卖“食材最新鲜”？还是强调“妈妈的味道”？还是说“环境最优雅”？

第三步“定执行”，决定具体怎么吆喝、怎么上菜：让AI快速生成5个不同风格的宣传单（比如一个突出菜品、一个突出优惠、一个突出环境），先不大量印刷，就在新店周边的小范围区域（比如先发1000张）测试一下，看哪个版本吸引来的客人最多，最后发现“突出优惠”的那版效果最好，好，那就放大，照着这个方式全面推广。

AI带来营销生产力大爆发，面对海量且迭代迅速的营销供给，企业的挑战随之而来——如何去粗取精、去伪存真，快速筛选，并做出高质量决策？人工的评估和筛选势必不能满足需求，人智协同的决策才是出路。

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面对AIGD趋势，企业需构建四大核心能力

面对报告提出了AIGD的方法框架这一趋势，企业需系统性构建四大核心能力。

决策流程的可AI化能力。这不仅意味着引入AI工具，更是对企业既有工作流和知识管理的重塑。企业需系统性地梳理关键决策节点（如预算分配、媒介选择、创意方向），将其标准化、数据化，形成AI可理解和优化的“思维链”。

组织与人才的协同能力。明略科技集团副总裁、秒针营销科学院院长谭北平建议，品牌市场部可能不再按“创意、媒介、数据”分工，而是围绕“战略假设—实验验证—资源分配”重新组队。

企业组织架构需从传统模式向“人类核心+AI扩展” 转型，员工需掌握数字化沟通范式，并从专注于专业技能转向提升“AI管理能力”。未来，预计25%的职能将融入“AI增项能力”。企业应将AI使用深度纳入考核体系，具体指标可包括：AI工具渗透率、流程改造程度、AI技能认证以及AI生成结果的采纳率等。

一项针对全球300家不同规模企业的调研显示，营销人员按AI应用程度可分为三类：已使用智能体AI的“采用者”（21%）、计划1年内使用的“规划者”（33%）、计划2年内使用的“观察者”（40%），且三类群体在AI成熟度与收益上差距显著。

AI友好的内容架构能力。这要求企业的内容资产（如产品介绍、品牌故事、成分说明）本身是结构化、标签化、机器可读的。这并非为了给人看，而是为了便于AI智能体（Agent）快速抓取、理解和组合，以响应个性化的用户需求场景。例如，建设基于消费者“场景化对话”的细分场景内容矩阵，并针对当前AI“强理性弱情感”的局限，建立理性信任体系与情感语料库双轨并行。

企业应积极拥抱生态伙伴。大多数企业无需自研底层大模型。更明智的策略是积极拥抱生态伙伴，把握生成式AI带来的普惠机遇。IDC建议企业优先从高价值场景切入，如AI Agent聚焦供应链优化、客户服务，生成式AI深耕内容创意与精准投放，结合自有数据与厂商技术构建”数据-模型-应用”闭环。

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迈向AIGD之路：不可忽视的挑战与风险

然而，企业迈向AIGD的旅程并非一片坦途，至少面临三大核心挑战。

数据安全与隐私合规性：AIGD系统依赖海量内外部数据进行决策。如何在利用数据的同时，严格遵守相关法规，避免数据滥用和泄露，是企业必须跨越的首道门槛。

模型偏差与决策盲区：AI的决策基于历史数据和算法模型。若训练数据本身存在偏见（如地域、人群偏好偏差），或遇到未预见的“黑天鹅”事件（如突发舆情、政策调整），AI可能做出有缺陷的决策或无法应对。人类的监督和校准机制至关重要。

组织变革与文化阻力：这或许是最大的挑战。AIGD意味着决策权从“经验拍板”转向“系统化推演”，这触及了传统组织的权力结构和文化。中层管理者可能视其为威胁，一线员工可能缺乏信任。成功部署AIGD不仅是一场技术革命，更是一场深刻的组织变革管理（Change Management）考验。

AI营销新鲜事了解到，不少企业在初期推进时，会先选择一些非核心业务进行试点，用成果来逐步化解团队的疑虑，这一策略值得参考。

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未来展望：从决策支持到自主营销的演进

AIGD的终局是营销的高度自主化。未来，具备自我优化能力的营销系统将成为领先企业的标配。

AIGD的发展将推动营销向自主化方向发展。报告预测，未来几年内，具有自我优化能力的营销系统将成为领先企业的标配。

多智能体协作将成为AIGD演进的重要方向。IDC报告指出，企业级Agent应用正呈现三大核心特征：多模态能力融合处理跨系统任务、具身智能渗透物理场景、多智能体协作网络实现全流程自动化。

微播易的报告也指出，AI重构用户关系资产，驱动品牌运营从被动触达、随机响应、服务离散的“概率性影响”，升级为实时感知、主动预判、全链路陪伴的“确定性陪伴”。

根据Gartner预测，到2028年，70%的客户旅程将通过“零界面”完成。未来的交互不再局限于屏幕点击，而是通过语音、场景感知和智能体的主动响应来实现。这意味着互联网正在从“以界面为中心”转向“以对话和结果为导向”的新范式。

对于企业而言，从AIGC到AIGD的跃迁，绝非简单的技术升级，而是一场深刻的营销范式革命。竞争的胜负手，不再取决于谁的内容更多、更快，而取决于谁的决策更智能、更精准。现在，正是重新思考并布局这场变革的关键时刻。

当技术平权使每个企业都能用AIGC批量生产营销素材时，单纯的内容生成已不再是竞争优势。AI生成决策（AIGD）正成为企业营销的新竞争焦点。