营销中的AI智能体正被描述为下一个重大进步。继按需写出一段文字的程序之后，出现了能够自主连续执行多个步骤的系统。真正的问题其实是一个换了新外衣的老领导力问题：我把什么交出去，在什么条件下交出去，又如何保持全局掌控？
这件事比看上去更重要。一个只会回答的工具，始终在提问者的掌控之中。而AI智能体会行动。它搜索信息，做出中间决定，产出会被继续使用的结果。责任因此发生转移，而大多数营销部门恰恰还没有为此做好准备。它们的流程、审批和角色，是为亲自行动的人设计的，而不是为代人行动的系统设计的。
- AI智能体能够自主分多个步骤完成任务。
- 使用它们是一个授权问题，而不只是技术问题。
- 好的结果需要清晰的目标、干净的数据和明确的边界。
- 品牌必须被转化为智能体能够遵循的规则。
- 在关键环节，人工审批仍然不可或缺。
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营销中的AI智能体到底是什么
AI智能体指的是能够自主行动、并在行动中表现出人工智能特征的软件程序。它们的范围从简单的聊天机器人，一直到能够迭代地、分多个步骤完成复杂任务的系统，就像一个人把任务拆成若干小步骤一样。
对营销来说，第二类才是真正有意思的。比如，一个AI智能体可以收集产品信息，据此为不同渠道生成文案，再对照一套规则进行检查，最后把结果提交审批。其中每一个单独的步骤都不新鲜。新的是，这些步骤可以在没有持续干预的情况下串联起来。人描述目标，系统自己找路，一步一步地走，并做出自己的中间决定。
我觉得有帮助的做法，是不要把AI智能体当成工具，而是当成速度极快、极其勤奋但经验极少的同事。它们不知疲倦地工作，但对背景的了解只取决于你描述得有多清楚。所以它们需要团队里每个新人都需要的东西：清晰的任务、完整的资料，以及一个检查结果的人。
这种视角也会改变预期。没有人会让一位新同事在第一天就批准一个广告活动。你会先交给她一些可控的任务，仔细观察，再随着信任的增长扩大她的空间。对AI智能体也应该这样做。空间随着被证明的质量而扩大，而不是随着对技术的热情而扩大。
AI智能体在实践中会在哪里失败
第一个绊脚石是任务不清晰。人可以用经验填补简报里的空白，AI智能体却用概率去填补。结果往往看起来合理，却依然是错的，因为某个假设不成立。连续执行的步骤越多，一个早期错误就会传得越远。最后得到的是一个措辞工整的结果，你已经看不出它的基础是错的。
第二个绊脚石是数据。访问过时或相互矛盾信息的AI智能体，会以极快的速度把这些错误扩散出去。做过营销自动化的人都熟悉这个原理：自动化会放大已经存在的东西，无论好坏。
第三，常常缺少清晰的边界。智能体只能起草，还是也能发布？它能访问客户数据吗？它能调整预算吗？只要这些问题没有答案，使用方式要么过于谨慎而没有用处，要么过于宽松而不够安全。这两种情况都会削弱此类项目所需要的信任。
最后，很多人低估了控制所需的投入。AI智能体在执行上节省时间，但在审核上需要投入注意力。没有把这一点计划进去的人，只是把工作挪到了另一个地方，然后奇怪为什么期待中的减负没有出现。
AI智能体对品牌意味着什么
对品牌来说，核心问题是它的态度能否被转化为规则。智能体无法凭直觉感受一句话听起来像不像这个品牌。它需要描述、示例和排除项。因此，打磨一个描述清晰的品牌声音不是变得不重要，而是变得更重要。
这还有一个令人愉快的附带效果。很多品牌从来没有真正把自己的规则写下来，因为有经验的人把它们记在脑子里。使用AI智能体会迫使你把这些隐性知识显性化。最终，新同事、代理商和合作伙伴也都会从中受益。
与此同时，一条干净的内容供应链变得更加重要。当AI智能体接手部分生产工作时，必须清楚它们在哪个环节拿到素材，用这些素材做什么，以及在哪里由人接手。没有这样的结构，就会出现一堆来源无人能追溯的混乱内容。
所以品牌两样都需要：规则上更清晰，流程上更有纪律。
我仍然不确定的地方
我确信AI智能体会改变营销工作。我不确定的是会有多快、多大程度。技术发展很快，但组织学习得更慢。今天所描述的许多可能性，都以实践中很少存在的数据质量和流程清晰度为前提。
责任问题对我来说也仍然悬而未决。如果一个智能体犯了错，惹恼了客户或带来了法律后果，责任在公司。这一点很清楚。不那么清楚的是，内部如何处理这件事，是谁批准的，以及如何在不变得天真的前提下建立对这类系统的信任。
我还在想，团队里年轻人的学习会怎样。很多准备交给AI智能体的任务，过去正是新人学习手艺的途径。如果这些任务消失了，我们就需要新的方式来积累经验。对此我还没有现成的答案。但我认为，这是营销领导者现在就应该提出的最重要的问题之一。
我从中得出的，是一种谨慎的好奇。我想在真实的任务和真实的数据上尝试AI智能体，但要在一个能够承受错误的框架之内。我想弄清楚它们在哪里可靠，在哪里不可靠。我也想避免让对可能性的热情遮住对合理性的判断。授权从来都是一个信任问题。对机器是这样，对人也是这样。