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企業決策的制定，從早期的經驗驅動，到數據驅動，再到如今的AI驅動，每一次升級都帶來效率與精度的飛躍。

數據驅動階段，企業通過數據挖掘優化決策。以星巴克為例，2008年開啟數據驅動的選址策略，聯合地理信息分析機構，綜合人口數據、交通流量等多維度信息，并結合區域團隊的實地考察，篩選最佳門店位置，最終大幅提升了門店選址成功率。

隨著數據類型增多、動態性增強，數據驅動模式難以適應不斷變化的市場環境。在此背景下，AI的價值愈發凸顯——它能實時捕捉用戶需求變化，助力企業在競品反應前搶占細分市場；通過全鏈路數據洞察，將原本被忽視的小眾需求培育成新的市場爆點。

AI驅動階段初期，某大型食品飲料企業在新品研發環節，通過明略科技的AI+大數據賦能，精準鎖定潛在爆品方向，從概念挖掘到上市，研發周期縮短一半；產品上市后，聲量翻倍，贏得良好的市場反饋。

2025年，以大模型為核心的 Agentic AI 推動智能決策能力再上新臺階，不僅能拆解復雜指令，甚至能在無需人工指揮的條件下進行自主決策、執行，從“輔助”升級為“主力”。正如管理學家赫伯特?西蒙所說：“決策不是瞬間的靈感，而是從問題到驗證的完整思維工程。” Agentic AI 對此做出了更完美的演繹。

在營銷決策的各個層級， Agentic AI 的優勢已經全面顯現：

相比之下，傳統決策流程的局限性在Agentic AI時代被無限放大：一場消費者定性調研往往耗時耗力，等報告出爐，社媒熱點已經過時；僅憑經驗選定的KOL，可能因輿論變化遭受質疑。

這意味著，未來 1-2 年將是企業構建 AIGD 能力的關鍵時期。

那么，企業該如何預先布局？

明略科技創始人、董事長兼CEO吳明輝曾強調，獨有數據是企業跑贏AI時代的核心競爭力。讓數據在AI的驅動下，從“沉睡的資產”變為“流動的決策力”。首先，企業需要打通內部數據孤島，構建完整的決策數據鏈，為精準決策打好地基；其次，通過提供必要的AI工具與培訓，培育既懂業務又懂AI的復合型人才，構建人機協同的良好氛圍；最為關鍵的是，企業應將AIGD視為長期戰略，從運營決策逐步滲透到定位決策與戰略決策當中。

結合多模態大模型與大數據領域技術優勢，明略科技基于自研的企業級可信大模型與智能體套件，推出一系列AIGD產品，為企業提供了切實可行的發展路徑：

? DeepMiner —— AI驅動的全球商業數據智能分析平臺

? 聚焦市場策略，解答“洞察是否精準”。

? 妙啊Meow —— AI驅動的爆款投流素材一站式創作工具

? 聚焦內容策略，解答“用戶愛看什么”。

? AdEff —— AI驅動的全球化廣告測試與優化平臺

? 聚焦測量策略，解答“創意是否有效”。

? 愛投 —— AI智能投放平臺

? 聚焦投放策略，解答“資源如何分配”。

? influencer.MA —— 全球達人營銷平臺

? 聚焦達人策略，解答“達人是否適配”。