随着AI产品进入更多企业，一个关键问题日益凸显：AI究竟为企业创造了多少营收与利润？

中欧国际工商学院市场营销学教授王琪与深演智能联合创始人兼COO谢鹏（中欧EMBA2008级）展开对话。围绕深演智能自2009年成立以来的创业实践，双方深入探讨了AI智能体的客户价值、企业竞争优势及其对增长方式的影响。

企业应用AI，正在从“效率工具”走向“增长工具”。

1、AI有没有带来增长？

王琪：现在很多企业员工都在用AI，也采购了不少AI营销工具，但真正问到带来了多少营收、多少利润，反馈反而不多。问题出在哪里？

谢鹏：一个比较常见的认知误区，是只把AI当成提升工作效率的工具，甚至主要把它理解成降本工具。

我们现在提出的是AI for Growth（AI驱动增长）。

AI不仅是一个工具，而应该成为完成一项完整工作的手段。

企业经营要实现增长，最后都要拆解成一个个具体的工作任务。智能体要解决的，不应该只是其中一个很小的动作，而是围绕完整工作去完成。

这也意味着，AI不能只是一个孤立的软件。

它必须嵌入企业业务流。可以完全由智能体完成，也可以由人和智能体共同完成，甚至要重新改造原来的工作流。

只有真正进入业务，AI才可能从“提效”走向“增长”。

2、从闭环里找新增量

王琪：如果增长来自新客户、新产品，以及从老客户身上创造更多价值，AI具体能做什么？

谢鹏：先说找新客户。

我们有一个真实案例。通过智能体分析社交平台数据，并同时比较品牌与竞争对手的表现，发现竞争对手在26岁到35岁人群中的影响力明显更强。

但到了电商端，这一年龄段，购买双方产品的人群差距并没有那么大。

这意味着，客户过去对自己目标人群的判断可能存在遗漏。因为产品价格较高，他们原来更关注36岁以上用户，却忽略了25岁到36岁这部分人群。

于是，品牌调整了内容营销策略，开始重点影响这部分过去被忽视的人群。

再回头看电商数据，无论天猫还是京东，这部分人群在购买用户中的占比都提升了10%以上。

这就是一个闭环：

发现新人群—调整内容策略—影响用户—观察购买结果—再次优化决策。

营销是一个适合智能体的场景，重要的原因就是有闭环数据验证。

王琪：第二条增长路径是新产品的话，AI怎么参与产品创新？

谢鹏：我们有一个新品创新智能体，就是和一个头部饮料品牌共创出来的。

饮料行业高度竞争，口味又是产品创新的重要因素。

企业需要知道，消费者对口味的偏好发生了什么变化？什么样的口味可能成为下一波机会？

智能体可以利用大模型收集和提炼网上用户对于口味的评价，再结合企业自己的一方数据以及和零售商合作获得的三方数据，观察现有产品销售变化，再通过大模型加小模型进行预测。

这个智能体并不是我们先做好，再去卖给客户。它来自真实经营场景，是和客户一起共创出来的。  

3、模型平权之后

王琪：但大模型是“平权”的。A公司能用，B公司也能用。大家都能做用户洞察，企业的优势会不会越来越短？

谢鹏：这里需要区分软件时代和智能体时代。

软件时代，本质上是把流程或者最佳实践固化下来。软件做好以后，可以稳定输出结果。

稳定当然有价值，但它不会自己演进。

智能体不同。智能体是一种可以不断演进的产品形态。

尤其在营销场景里，一个决策做出去以后，用户如何响应，可以很快反馈回来。

如果企业同时搭建了知识中台、内容中台或者数据中台，这些反馈还可以继续沉淀，再向上支撑智能体。

于是智能体一次次学习，越来越了解这家企业，也越来越能够做出更好的决策。

所以竞争已经不能靠“一招鲜吃遍天”。

现在需要的是招招领先，持续创新。

王琪：企业的知识和经验进入智能体之后，会不会也被其他公司或竞争对手学习，原有优势因此被稀释？企业新的竞争优势来自哪里？

谢鹏：当一个智能体部署在一家企业内部，它某种程度上会和这家企业共生共长。

企业本来就有大量独有的知识和经验，只不过过去它们散落在文件里、流程里，或者人的头脑里。

另一个问题是，这些经验很难传承。

智能体恰恰可以承接这些东西。

通过知识库，把散落在各个地方的知识汇总起来；通过技能包提炼经验；通过打造智能体，进一步优化工作流。

这些都会逐渐变成企业使用智能体时独有的能力。

所以，每家企业最后形成的智能体都不会完全一样。

王琪：我的体会是，过去数字化基础没有做好的企业，今天可以先利用大模型本身的数据和知识，更快把应用做起来。但如果真想把AI做深、做强，深入业务并创造增长，仍然离不开企业自己的数据基础。这一步逃不掉，只是今天可以更快起步。

随着越来越多经验进入智能体，年轻员工怎么成长？过去还有“老师傅带徒弟”，以后怎么办？

谢鹏：智能体对员工的影响有两个维度。

第一个，是提高企业员工的平均水平，或者说提高起点。

一个刚进入职场的人，如果能够用好智能体，可以更快达到过去需要较长时间才能达到的水平。

但还有第二个经常被忽视的变化，真正优秀员工的上限也会被大幅拉高。

过去一些非常有经验的员工，可能有20%，甚至更多时间，被价值不高的工作消耗掉。

当智能体能够自动完成一部分工作，或者帮助人处理这些工作以后，那些真正吃透业务、有经验、有创新精神的人，就能把更多精力放在探索更好的方法上。

所以智能体并不只是“抬高下限”，它也在“拉高上限”。

最终剩下的问题，是一个人的学习意愿和学习能力。

4、先让公司赚到钱

王琪：深演智能已经走过17年创业历程。回头看，当初为什么会选择创业？

谢鹏：2008年我在中欧EMBA学习，2009年就开始和合伙人一起筹划创业。创业这件事，如果总是计算机会成本、考虑各种风险，很多人可能根本不会迈出第一步。真正推动创业者向前走的，往往是一种发自内心的相信。

中欧的学习对我影响很大。

除了营销这些原本熟悉的领域之外，我还系统接触了宏观经济、运营管理、管理会计等内容。它让我能够从更完整的企业经营视角看问题，也让我在创业的时候拥有了更强的信心。

从创业到上市，我们一路经历了市场环境、技术环境和资本环境的变化，但最初“用数据和技术帮助企业提升营销效率和效果”的使命并没有改变。

王琪：2018年有个重要转折，公司开始强调“毛利至上”，为什么？

谢鹏：早期资本市场环境比较好，公司从A轮、B轮一直融资到后面的轮次。融到钱以后，就投入产品、扩大市场、赢得更多客户。

2018年以后，我们做了一个重要战略调整，把毛利的考核放到非常高的位置。

2019年，公司第一次实现盈利，此后每一年经营现金流和利润都是正的。

这个变化也倒逼公司重新回答一个最基本的问题：我们做的这个东西，有没有客户愿意买单？

不能因为自己喜欢某项技术，或者产品经理希望展示能力，就做一个产品。

客户愿不愿意为价值付费，必须成为产品路线图的重要判断标准。

这种改变后来不仅影响产品，也影响销售激励、财务统计、运营机制，甚至组织方式。

公司从原来部门分割、链条式管理，逐渐转向以使命为导向的多职能团队，让懂业务、懂客户、懂产品的人一起围绕客户解决问题。

王琪：在AI时代，深演智能怎么看自己的护城河？

谢鹏：第一个是场景。

我们长期服务行业头部大客户。头部企业有更多资源探索新的业务方式，而它们今天探索的方式，很可能代表未来几年行业的发展方向。

通过客户，我们能更早接触到高价值场景，再基于真实场景打造产品。

第二个是数据。

过去在软件时代，我们长期为客户做一方用户数据管理，这些积累会继续发挥作用。

第三个是行业know-how（知识与经验）。

今天做智能体，不只是做一个工具，而是要真正完成一个任务。

怎么把这项任务做好，需要对行业、业务和流程有深入理解。

模型能力越来越普及以后，场景、数据和行业know-how，反而会变得更重要。