拥有超过28年数字营销经验的Brick Marketing创始人近日撰文指出，企业在将营销决策交给AI之前，应当先审视自身是否具备在没有AI辅助的情况下评估该决策的能力。Brick Marketing自2005年成立以来，已服务超过600家B2B和B2C企业，涵盖小型本地商户、中型机构及大型企业。
该创始人表示，AI确实为代理机构和内部团队提供了改善营销结果的机会，但前提是使用者理解营销工作本身。其核心担忧在于：当一个人接受了AI的建议却缺乏足够知识去质疑它时，问题便会产生。一个听起来合理的答案，可能忽略诸如客户购买决策周期这类基本要素，而在这些建议转化为营销计划之前，必须有人能够识别出其中的缺失。
文章以医疗场景作类比：拥有一把牙科椅和一套牙医器械，并不代表你有资格安装牙冠。同样，能够使用AI工具，也不意味着有资格运营营销。营销人员应当掌握不依赖AI完成工作的能力，只有具备这一基础，才能发现错误、识别薄弱建议，并判断输出内容是否有用。
以网站流量报告为例，如果AI建议增加网站流量，营销人员在接受建议前需要先了解现有访客是谁、他们到达网站后发生了什么。更多访客或许有帮助，但如果价值主张不清晰，或者网站吸引的是永远不会成为客户的人群，增加流量可能只是让企业面对同样的问题。懂得如何向AI提问固然有用，但这无法替代对客户行为的理解、对绩效的审查，以及撰写能让人产生回应理由的信息的能力。
对于正在学习营销的人员，该创始人建议将实际工作本身纳入培训环节：先让他们审查一个营销活动并说明自己会做出哪些改变，然后再向AI寻求建议，并对比两者的推理过程。
在战略层面，该创始人主张将AI用于执行环节，而非定位、优先级或投资决策。这些决策需要对企业本身、客户群体和销售流程有深入理解。预算约束和销售周期同样重要——一个建议对于拥有成熟营销部门的公司可能是合理的，但对于由一个人处理所有事务的企业则完全不切实际。即使是好的想法，也必须与可执行的资源相匹配。
定位问题同样如此。在改变企业自我描述方式之前，必须有人理解现有客户最初为何选择这家企业。新的描述可能听起来更有力，却可能删除了使企业成为合适选择的关键细节。
该观点反映出当前企业服务领域对AI应用边界的一个核心议题：在营销等需要深度业务理解的职能中，AI的角色应定位为执行辅助工具，而非决策主体。随着AI工具在企业营销环节的渗透率持续提升，如何在效率提升与专业判断之间建立平衡，将成为企业管理者需要持续面对的课题。
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