行業(yè)觀察 | 從AIGC到AIGD，AI能為人類制定更優(yōu)決策嗎？
2025-08-01
AI 能幫助人類制定更優(yōu)決策嗎？
2016 年，AlphaGo 擊敗圍棋世界冠軍李世石，震驚全球，它在復(fù)雜局勢(shì)下的精準(zhǔn)判斷，初步展現(xiàn)出 AI 強(qiáng)大的決策能力。今年春節(jié)，不少用戶已經(jīng)體驗(yàn)過(guò)“讓AI做決定”的滋味：用DeepSeek寫(xiě)拜年文案、列購(gòu)物清單……C端的嘗鮮正在給B端打開(kāi)想象空間。
當(dāng)AI可以為企業(yè)做決定，一個(gè)新的概念應(yīng)運(yùn)而生——AIGD（AI-Driven Decision-making），即利用AI制定商業(yè)決策，幫助企業(yè)更快、更準(zhǔn)地定方向、省預(yù)算、避風(fēng)險(xiǎn)。
企業(yè)決策的制定，從早期的經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)，到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，再到如今的AI驅(qū)動(dòng)，每一次升級(jí)都帶來(lái)效率與精度的飛躍。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)階段，企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化決策。以星巴克為例，2008年開(kāi)啟數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的選址策略，聯(lián)合地理信息分析機(jī)構(gòu)，綜合人口數(shù)據(jù)、交通流量等多維度信息，并結(jié)合區(qū)域團(tuán)隊(duì)的實(shí)地考察，篩選最佳門(mén)店位置，最終大幅提升了門(mén)店選址成功率。
隨著數(shù)據(jù)類型增多、動(dòng)態(tài)性增強(qiáng)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式難以適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境。在此背景下，AI的價(jià)值愈發(fā)凸顯——它能實(shí)時(shí)捕捉用戶需求變化，助力企業(yè)在競(jìng)品反應(yīng)前搶占細(xì)分市場(chǎng)；通過(guò)全鏈路數(shù)據(jù)洞察，將原本被忽視的小眾需求培育成新的市場(chǎng)爆點(diǎn)。
AI驅(qū)動(dòng)階段初期，某大型食品飲料企業(yè)在新品研發(fā)環(huán)節(jié)，通過(guò)明略科技的AI+大數(shù)據(jù)賦能，精準(zhǔn)鎖定潛在爆品方向，從概念挖掘到上市，研發(fā)周期縮短一半；產(chǎn)品上市后，聲量翻倍，贏得良好的市場(chǎng)反饋。
2025年，以大模型為核心的 Agentic AI 推動(dòng)智能決策能力再上新臺(tái)階，不僅能拆解復(fù)雜指令，甚至能在無(wú)需人工指揮的條件下進(jìn)行自主決策、執(zhí)行，從“輔助”升級(jí)為“主力”。正如管理學(xué)家赫伯特?西蒙所說(shuō)：“決策不是瞬間的靈感，而是從問(wèn)題到驗(yàn)證的完整思維工程。” Agentic AI 對(duì)此做出了更完美的演繹。
在營(yíng)銷決策的各個(gè)層級(jí)， Agentic AI 的優(yōu)勢(shì)已經(jīng)全面顯現(xiàn)：
深度理解能力：基于MoE混合專家模型架構(gòu)，調(diào)配最優(yōu)模型，精準(zhǔn)解析復(fù)雜需求。例如，當(dāng)品牌提出“結(jié)合近期競(jìng)品動(dòng)作調(diào)整促銷策略”時(shí)，Agentic AI 能關(guān)聯(lián)歷史 campaign 數(shù)據(jù)、競(jìng)品動(dòng)態(tài)和用戶反饋，給出貼合實(shí)際的方案。
多模態(tài)數(shù)據(jù)交互能力：綜合處理文本、圖像、音視頻，以及腦電、眼動(dòng)等非標(biāo)模態(tài)數(shù)據(jù)，形成全面判斷。例如，當(dāng)評(píng)估一支新品廣告時(shí)，既能分析客觀視覺(jué)元素吸引力，又能模擬受眾觀看的主觀情感反應(yīng)，同時(shí)評(píng)估品牌價(jià)值觀匹配度，讓判斷更加立體。
自主決策能力：通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法，在動(dòng)態(tài)的市場(chǎng)中自主優(yōu)化策略。例如，在電商大促期間，Agentic AI 可以實(shí)時(shí)追蹤各渠道流量變化、用戶點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)整廣告出價(jià)和投放時(shí)段。
自適應(yīng)與協(xié)同能力：與其他系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，根據(jù)市場(chǎng)變化實(shí)時(shí)調(diào)整，無(wú)需人類干預(yù)即可自主完成任務(wù)。例如，結(jié)合產(chǎn)品的市場(chǎng)反饋，迅速聯(lián)動(dòng)客服調(diào)整話術(shù)，形成跨域協(xié)同響應(yīng)。
相比之下，傳統(tǒng)決策流程的局限性在Agentic AI時(shí)代被無(wú)限放大：一場(chǎng)消費(fèi)者定性調(diào)研往往耗時(shí)耗力，等報(bào)告出爐，社媒熱點(diǎn)已經(jīng)過(guò)時(shí)；僅憑經(jīng)驗(yàn)選定的KOL，可能因輿論變化遭受質(zhì)疑。
Gartner 預(yù)測(cè)，到 2026 年，75% 的全球 500 強(qiáng)企業(yè)將采用決策智能實(shí)踐，包括對(duì)決策進(jìn)行記錄以實(shí)施后續(xù)分析。到 2027 年，50% 的業(yè)務(wù)決策將通過(guò) AI 智能體增強(qiáng)或?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化
這意味著，未來(lái) 1-2 年將是企業(yè)構(gòu)建 AIGD 能力的關(guān)鍵時(shí)期。
那么，企業(yè)該如何預(yù)先布局？
明略科技創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO吳明輝曾強(qiáng)調(diào)，獨(dú)有數(shù)據(jù)是企業(yè)跑贏AI時(shí)代的核心競(jìng)爭(zhēng)力。讓數(shù)據(jù)在AI的驅(qū)動(dòng)下，從“沉睡的資產(chǎn)”變?yōu)椤傲鲃?dòng)的決策力”。首先，企業(yè)需要打通內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建完整的決策數(shù)據(jù)鏈，為精準(zhǔn)決策打好地基；其次，通過(guò)提供必要的AI工具與培訓(xùn)，培育既懂業(yè)務(wù)又懂AI的復(fù)合型人才，構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的良好氛圍；最為關(guān)鍵的是，企業(yè)應(yīng)將AIGD視為長(zhǎng)期戰(zhàn)略，從運(yùn)營(yíng)決策逐步滲透到定位決策與戰(zhàn)略決策當(dāng)中。
結(jié)合多模態(tài)大模型與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域技術(shù)優(yōu)勢(shì)，明略科技基于自研的企業(yè)級(jí)可信大模型與智能體套件，推出一系列AIGD產(chǎn)品，為企業(yè)提供了切實(shí)可行的發(fā)展路徑：
? DeepMiner —— AI驅(qū)動(dòng)的全球商業(yè)數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)
? 聚焦市場(chǎng)策略，解答“洞察是否精準(zhǔn)”。
? 妙啊Meow —— AI驅(qū)動(dòng)的爆款投流素材一站式創(chuàng)作工具
? 聚焦內(nèi)容策略，解答“用戶愛(ài)看什么”。
? AdEff —— AI驅(qū)動(dòng)的全球化廣告測(cè)試與優(yōu)化平臺(tái)
? 聚焦測(cè)量策略，解答“創(chuàng)意是否有效”。
? 愛(ài)投 —— AI智能投放平臺(tái)
? 聚焦投放策略，解答“資源如何分配”。
? influencer.MA —— 全球達(dá)人營(yíng)銷平臺(tái)
? 聚焦達(dá)人策略，解答“達(dá)人是否適配”。
AI技術(shù)的進(jìn)化速度正不斷刷新大眾認(rèn)知。近日，OpenAI與谷歌DeepMind的大語(yǔ)言模型在2025年國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽（IMO）中一舉奪冠。《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》指出，這一結(jié)果比專家在2021年的預(yù)測(cè)提前了18年。
面對(duì)如此迅猛的技術(shù)迭代，企業(yè)的焦點(diǎn)已從“是否采用”轉(zhuǎn)向“如何用好”。明略科技愿同企業(yè)攜手，讓智能決策成為Agentic AI時(shí)代“確定性增長(zhǎng)”的有力支撐。
數(shù)字廣告測(cè)量及驗(yàn)證
一站式社媒營(yíng)銷監(jiān)測(cè)與洞察平臺(tái)
