将AI融入品牌基因：从产品到生态系统的创新研究

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自独立机构于2025年2月23日发布的报告《2024年将AI融入品牌基因：从产品到生态系统的创新报告》，如需获得原文，请前往文末下载。

在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）已成为零售和消费品行业的重要变革力量。IBM商业价值研究院发布的《将AI融入品牌基因：从产品到生态系统的全面创新》报告，深入探讨了2024年AI在零售和消费品行业的应用现状、挑战与未来趋势。本文将对该报告进行深度分析，揭示AI如何重塑品牌基因，推动从产品到生态系统的全面创新，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。

关键词：人工智能（AI）、品牌创新、零售行业、消费品行业、生态系统、数字化转型、客户体验、AI治理

一、AI重塑品牌基因，推动全业务领域创新

AI技术的广泛应用正在深刻改变零售和消费品行业的竞争格局。根据IBM的调研，未来一年，零售和消费品行业的高管计划在13个业务领域中广泛应用AI，涵盖从品牌定位到核心运营的各个环节。AI不仅能够提升生产力，更能带来深层变革，助力企业在市场营销、客户服务、供应链管理等关键领域实现跨越式提升。

在市场营销领域，AI能够通过精准分析消费者行为数据，实现个性化的营销策略。例如，通过AI算法，企业可以预测消费者的购买偏好，提前推送符合其需求的产品信息，从而提高客户忠诚度和购买转化率。在客户服务方面，AI驱动的虚拟助手能够实时响应客户需求，提供个性化的服务体验。例如，Camping World开发的虚拟助手Arvee，通过整合Oracle和Salesforce平台，能够快速获取客户信息，高效解决问题，并结合客户购物历史数据生成个性化产品推荐。

供应链管理是AI应用的另一个重点领域。AI技术能够优化库存管理、需求预测和物流配送，帮助企业降低成本、提高效率。例如，Kroger借助AI动态分批处理技术，优化了客户取货体验，减少了10%的取货步骤，大幅缩短了高流量门店的取货时长。此外，AI在产品设计和开发中的应用也日益广泛。通过AI算法，企业可以快速生成创意和设计概念，加速产品上市周期。

AI的广泛应用也带来了新的挑战。高管们预测仅31%的员工需要接受再培训或掌握新技能，这远远低估了AI转型对员工技能的需求。同时，尽管近90%的高管表示其组织为AI治理建立了明确的组织结构、政策和流程，但只有不到25%的组织全面实施并持续审查AI治理工具，这对品牌信任度构成了潜在风险。

二、AI支出重心转移，从IT扩展到全业务领域

AI预算分配模式正经历重大变革。尽管IT领域仍是AI支出的重要部分，但零售和消费品行业的高管们表示，AI支出的重心正逐步从IT扩展到其他业务领域。AI不仅仅是一种技术工具，各部门已将其纳入整体业务解决方案，从创意营销工具到门店员工赋能，再到仓储管理系统的优化，不一而足。

未来一年，高管预计专门用于AI的IT预算将增长19%，而IT预算外的AI支出增幅则高达52%。到2025年，专门用于AI的IT支出将占收入的1.04%，而IT预算外的AI支出将占收入的2.28%。两项合计，明年AI支出将占收入的3.32%。这意味着收入为10亿美元的企业需投入3,320万美元用于AI。

在零售和消费品组织的13个职能领域中，最高管理层需要全盘掌握各领域的投资动态，并协同平台和工具，实现企业运作透明化。IT部门和业务部门必须通力合作，避免资源浪费，并确保与整体业务战略保持一致。例如，Kroger通过数据与高级分析推动业务创新，借助机器学习技术，为数百万客户提供个性化的优惠方案和沟通体验，累计发放19亿张个性化优惠券。此外，Kroger还利用AI优化客户取货体验，通过动态分批处理技术，减少了取货步骤，缩短了取货时长。

这种预算分配模式的转变表明，AI正在从单一的技术应用转变为企业的核心竞争力。企业需要在战略层面重新审视AI的作用，将其融入到企业的长期发展规划中。同时，企业还需要加强与技术公司、初创企业及其他非传统伙伴的合作，共同开发模型、构建平台和设计工具，以实现AI在全业务领域的广泛应用。

三、AI赋能员工，打造增强型团队

AI的广泛应用不仅改变了企业的运营模式，也对员工的工作方式提出了新的要求。尽管高管们认识到AI的重要性，但他们低估了员工再培训的必要性。根据IBM的调研，几乎所有（96%）的高管表示，其团队在工作中某种程度或很大程度使用了AI和生成式AI。然而，高管们预测仅31%的员工需要接受再培训或掌握新技能，三年后这一比例也仅增加到45%，这显然低估了实际需求。

无论是数据分析、提示工程等硬技能，还是批判性思维与问题解决等软技能，都是打造增强型员工团队的关键所在。在新时代，AI不会取代人类，但使用AI的人将会取代不使用AI的人。例如，在产品设计和开发领域，AI能够加速创意的生成与构思过程，还能提供直观的可视化效果。在运营环节中，AI能够快速分析、处理海量数据，规划人员能够迅速解决供应短缺问题，并确保不遗漏重要信息。

高管们倾向于在未来一年内打造增强型员工团队，而非单纯依赖自动化来优化活动。例如，在供应链运营、采购、人力资源及IT等13个职能领域，高管们更倾向于以增强型员工为导向的未来发展模式。品牌的核心领域中，人类的直觉、创造力、情感和专业知识不可替代，但AI作为一种有力的工具，可以对其进一步增强和补充。

人才转型需要尽早规划并采取行动。根据IBM的一项调研，67%的员工倾向于离职，选择重视并提供新技术培训的企业。因此，企业需要协调人力资源、IT与业务部门，共同制定全面的再培训计划。同时，企业还需要评估并预测员工的发展潜力，描绘并传达未来工作环境的发展蓝图，以增强员工的信心和方向感。

四、AI治理与品牌信任

在产品竞争激烈的市场中，AI可能会提升品牌的信任度，也可能对其造成负面影响。IBM的调研报告显示，90%的消费者认为信任是选择品牌的关键因素，而73%的零售与消费品行业CEO认为信任对企业成功的作用大于任何单一产品或服务。然而，客户对AI的态度趋于谨慎，信任度从五年前的61%下降至如今的53%。

零售和消费品行业的高管们认识到，AI可能带来风险，影响品牌信任度。90%的高管认为误用（如生成误导性信息）是AI模型的主要风险，其次是隐私问题（85%）、公平性和偏见（80%）、可解释性（76%）和透明度（73%）。例如，存在偏见的模型可能导致客户流失。一项消费者调研表明，近三分之二的消费者因AI推荐中存在偏见或刻板印象而拒绝使用AI推荐。

尽管高管们意识到存在风险，并对此感到担忧，但组织在采用管理风险的工具方面仍面临困难。大多数企业已建立基础治理框架，但仅有不到25%的企业全面实施了AI治理工具，包括评估、监控及管理功能。构建具有透明性和可解释性的解决方案，让消费者理解AI工作原理，是赢得消费者对AI信任的关键。

例如，百事可乐（PepsiCo）采用结构化方法，确保AI技术在扩展过程中始终是负责任、符合伦理的。该企业构建了正式的负责任AI框架，并组建了专业团队提供支持。治理委员会以负责任AI原则为标准，评估、验证、审批生成式AI用例，分享推广经验，并协助规避风险。企业计划构建一个综合平台，全面管理AI模型的输入、输出及相关流程。