文 | 王景行 Alan
到了2026年，企业讨论的已经不再是“以更少资源做更多事”，而是“用更少资源实现增长”。
CEO们既要求增长，也要求企业通过AI重构价值创造与价值获取的方式。Gartner《2026年CMO支出调查》（共覆盖401位CMO及其他营销专业人士，受访者来自北美、欧洲及英国，大多数受访者所在企业年营收超过10亿美元）数据显示，76%的CEO认为，AI是当前最具颠覆性的技术；88%的CEO计划继续增加AI投资。
CMO们接住了这个信号，正在大力投入AI。但一个尴尬的事实是：大多数营销组织还没有准备好让这些投入真正产生回报。
Gartner调研发现，如今CMO平均将15.3%的营销预算投入AI相关项目。然而，仅有30%的CMO认为，自己的组织已经具备了成熟或完善的AI准备能力。同时，70%的CMO表示，“成为AI领导者”已经是2026年的关键目标。但问题在于，同样有70%的CMO也承认，自己的内部流程还不够成熟，无法有效地实施和规模化AI。
也就是说，营销人购买AI工具的速度，已经超过了他们建设配套基础设施的速度。
“野心”赶不上“能力”
这种“战略雄心”与“组织准备度”之间的巨大落差，正在成为企业营销领域最核心的结构性矛盾之一。
Gartner营销研究副总裁兼研究负责人Ewan McIntyre表示：“CMO们已经意识到，AI可以成为推动增长、效率和组织转型的放大器。但大多数营销组织，还没有建立起真正能够释放这些价值的能力结构。”
这种准备度的差距也已经演变为一条新的竞争分水岭。Gartner数据显示，AI准备度成熟的企业，会将21.3%的营销预算投入AI项目，显著高于15.3%的整体平均水平。同时，这些公司的整体营销预算也更高，平均占公司收入的8.9%，而整体样本均值仅为7.8%。
这就会导致，强者更强。
同时需要值得注意的是，这些企业并非依靠“花更多钱做AI”来取胜。它们的真正壁垒是：更强的运营纪律、更灵活的预算调配、跨部门协同能力，以及把AI嵌入决策链，而不是当个省时间的工具。
为什么多数企业做不到这点？因为这一轮AI变革不只是在升级工具，还在拆解组织基因。
旧逻辑是线性分工：品牌定战略、代理做创意、媒介管投放、技术方给工具。但AI天然穿透这些边界“既能生成内容，也能分析数据，既能辅助投放，也能优化销售”。过去多个团队接力完成的事，未来一个AI工作流就能整合。而当组织架构、考核方式和预算权限还锁在旧分工里，“野心”自然跑到了“能力”前面。
如果组织准备度是内因，那外部环境的挤压则让这个矛盾加速浮出水面。
2026年，企业营销预算占营收比例仅从2025年的7.7%微增至7.8%。几乎可以用“原地踏步”来形容。而与此同时，超过一半的CMO仍然在喊“钱不够花”“资源不够用”。
在这种“钱少活儿多”的压力下，CMO们越来越需要做出取舍：哪些历史项目应当被果断砍掉、哪些流程必须用AI自动化替代、AI究竟应该被部署到哪里才能真正产生效率或增长，而不再是“为了AI而AI”。在这个过程中，也有越来越多企业逐渐意识到，当初低估了AI所需要的组织级变革。推动AI落地，其实是一场伤筋动骨的“大手术”，远比买几个账号、接入几套API要复杂得多。
实际，AI竞赛，正在越来越不像一个“技术问题”，而更像一个“管理问题”。如今，大多数大型企业都可以买到相似的AI能力。真正的胜负手，越来越来自企业能否有效地把这些AI工具，与自己的数据、运营体系、业务流程和团队真正连接起来。
AI时代的三个洞察
除了上述的变化外，在AI时代，还有三个“洞察”值得大家思考：
1.把AI进一步前移到战略决策层
目前，绝大多数营销团队仍然将AI锁定在生产力层面：写文案、生图片、做总结、提速交付。这当然能缓解成本压力，但它并不改善那些真正驱动增长的关键决策质量。
Ewan McIntyre指出，真正的机会，其实是把AI进一步前移到战略决策层。
这要求营销团队不只是“会用AI工具”，而是要构建一套决策支持体系，把AI推理融入情景模拟、消费者洞察合成和资源博弈判断中。可以说，AI的下一个角色，应当从“任务加速器”转变为“决策增强系统”。
2.让品牌用AI能够理解的方式说话
AI已经在替你的品牌发声，而且往往不经过你的允许。根据Gartner研究，47%的消费者以及60%的B2B采购者，在最近一次购买决策中，已经咨询过生成式AI工具或聊天机器人。
AI系统理解品牌的方式，与人类完全不同。它不会感受品牌，而是会提取模式、抓取结构化信息、识别差异化特征，并压缩复杂语义。如果你的内容过于模糊，或者过分追求聪明表达，AI最终会把它压缩成平庸、同质化的信息。
如果你希望品牌在AI时代保持辨识度，就必须在内容中加入AI更容易识别的品牌表达方式：比如专属术语、引号包装、第一人称专业表达，以及结构化Schema内容。这样，AI就更难把你的品牌语言替换成普通词汇。
3.学会善用AgenticAI，让营销成为学习型系统
Agentic AI正在改变工作的基本单位：从“任务”转向“决策”。它不再满足于完成人类下达的明确指令，而是开始具备目标理解、工具调用、环境感知和自主行动的能力。
这意味着，营销部门必须完成一次身份跃迁：从一个“活动生产工厂”，进化为一个“学习型系统”。
在这个系统里，AI被赋予在一定边界内自主做决策的能力，基于价值、规模、增长幅度、风险以及信号成熟度，持续做出并校准营销决策。人类则从操作者变为规则设定者和例外管理者。
当AI成为贯穿营销战略、规划与执行全过程的决策支持层时，它才能超越单点效率的改善，真正形成一个闭环学习系统：洞察不断反哺决策，决策再持续优化执行。这样的系统，越是运行，就越能理解业务、理解消费者、理解变化。
结语
说到最后，如今，CMO正面临一种新的“三重任务”：既要推动增长、完成AI转型，又要维持成本纪律，而且这些目标需要同时实现。
正因如此，CMO这个角色将在未来两年发生比过去十年更大的变化。65%的CMO表示，AI的进步将彻底改变他们的职责。某种层面看，CMO正在从“首席营销官”逐步演变为“首席增长架构师”。他们的核心工作，不再仅仅是管理预算、创意和媒介，而是设计一套融合人类智慧与AI能力的增长系统。
也许，未来的赢家，不是那些最早买到最新模型的人，而是那些能够让组织像大脑神经元一样，敏捷地与AI算法深度耦合的人。他们能够在冷冰冰的代码之上，构建出有识别度、有温度且能够持续进化的品牌生态。
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