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我们拼命用AI提高效率,为何迟迟不见增长?

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CMO兴奋地告诉我AI让内容产出速度翻了三倍,但获客和转化指标纹丝不动——"跑得更快了,却离目标更远了"。德勤报告显示,66%的企业靠AI提效,却只有20%实现收入增长。AI放大了方向不清、洞察不深、定位不准、体验不好的老问题,只是把"更快到达错误的地方"变成了现实。效率是加速器,不是方向盘。

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前几天和一位CMO聊天,起初她眉飞色舞,说自己对AI太上头了,还鼓励团队小伙伴拿Codex搭工作流,做知识库…

还说现在公众号、视频和各种营销物料的产出速度,至少是过去的三倍,PPT也终于不用手写了,总之AI极大提高了效率。

言语里时刻透露出“终于跟上时代”的兴奋。

我问她:“那效果怎么样?”

她突然停下来,叹了口气,说“内容多了很多,但目前GEO还没看到明显效果,获客和转化指标也没达到。愁啊。”

最悲催的是老板看到AI这么能干,开始明示暗示:市场团队是不是可以再精简一点?

最后,她意味深长地说了句:“我们明明跑得更快了,好像又离目标远了?”

一、效率在狂奔,增长还在原地

这不是一家两家公司的困境。

德勤在2026年1月发布的企业AI现状报告《State of AI in the Enterprise》,调研了来自24个国家的3,235位企业管理者(覆盖总监级到C-Level高管)。

下面这组数据在国内估计也大差不差。


66%的企业已经通过AI获得效率和生产力提升;40%实现了成本下降。但已经通过AI获得收入增长的,只有20%。

效率的提升、成本下降、收入增长这三组数据呈阶梯式下降,也就是说现在AI仅仅在把事情做得更快上有优势,但做得更对、做得更好上还需要时间。

不过,74%的企业已经把”增加收入”列为未来希望通过AI实现的目标。

这份报告还说,37%的企业仍停留在AI的表层应用,几乎没有改变原有业务流程;30%已经围绕AI重新设计关键流程;另有34%开始用AI重塑产品、服务、核心流程或商业模式。


真正拉开差距的也许是这样一个“灵魂拷问”:

AI只是做效率工具还是要帮助业务增长?

二、AI放大了一直困住增长的难题

过去被执行勤奋而掩盖的四个问题,在AI提效之后急需解决。

1)战略方向不清晰,做得越多,错得越多

前面提到的AI可能会让我们的效率提高三倍,但也会让对手、潜在对手的效率提高三倍…


  • 客户的选择越来越多,要求也越来越高。

  • 要实现增长,还是要花时间思考:

  • 哪个细分市场最值得进入?

  • 哪类客户的需求更紧迫,也更有付费能力?


这些类似的战略问题没有想清楚就开始让AI干活,产品部也可能更快做出一套没有人愿意付钱的功能,市场部更高效地触达一群不一定会买的人…

效率是加速度,方向对了,更快抵达目标。方向错了,也会更快到达错误的地方。

2)对客户需求了解不深入,很多拍脑袋假想

过去的现场调查、客户访谈现在被认为很落伍,很低效。

但真正影响购买的细节,往往就藏在面对面的沟通中。

AI可以几分钟内生成一份的客户洞察报告,数据可能来自公开资料、行业共识和历史语料,也可能只是把团队原来的想象,包装得更加完整。

但如果不深入客户现场,怎么知道客户嘴上抱怨的问题,是他真愿意付钱解决的吗?

反馈表中那位说“对你们解决方案有兴趣”的人,有没有预算和决策权?写着“没有兴趣”的客户究竟是因为产品、价格,还是根本没有改变现状的动力?

这些问题,只有真正看到,并一个个去深挖,才是真的洞察。

3)产品定位、价值主张不清晰,说得多但说不到点子上

在公司里呆久的人常有一种幻想,客户是等着我们内容更新,看完有兴趣联系,然后一步步购买。

如果是这样,业务可太好做了。

现实是,大批同质化、不走心的内容客户根本就不看。

有的公司花大价钱做GEO,可是希望客户搜什么问题的时候可以推荐我们,自己都说不清楚。

产品定位、价值主张过去没想清楚,AI不会主动补齐。

AI可以帮助生成和测试不同表达,却不能替企业决定自己究竟为何值得被选择。

客户为什么需要现在解决,而不用等到明年?

他为什么选择我们?他们会不会选对手?他们会不会先维持现状?

如果这些问题没有答案,AI就只能围着一套产品功能说明,按模版生成“智能化”、“一站式”、“行业领先”、“全链路解决方案”…

每句话都没有错。客户看完,心想“这和我有什么关系?”

如果差异化价值始终没有想清楚,企业很容易陷入价格战,这是增长路上最大的障碍之一。

4)客户体验关注度不够,只是频繁触达

对B2B和高客单价业务来说,客户很少因为一次内容或一次销售沟通就完成购买。

他对企业的信任,是在搜索、内容、活动、销售对话、方案与服务等多个触点中逐渐形成的。

有了AI,接触客户的机会更多,内容更丰富,响应速度也越来越快。

但客户的体验,却不一定因此变得更好。

比如频繁发邮件,但一看就是群发的;每次沟通都秒回,但一看就是机器人回复…

客户期待自己的痛点被解决之前,更希望不被打扰,真诚相待。

用户体验好,才有可能有口碑、品牌影响力…增长也会因此而来。

说完这四点,你会发现战略方向、客户洞察、产品定位、客户体验,这些问题,AI无法替我们做决定,但又是企业必须面对的。


三、快速自查,找到增长突破口

从产品与营销的角度来说,如果你的团队越来越忙、AI工具越搭越多,销售线索却毫无起色,可以用三个角度做个自查。

一看内容与销售线索的增长对比

内容产量翻了三倍,有效的客户对话和销售线索涨了多少?

如果长期没变化,先别继续写更多,检查内容有没有触达对的客户。

另外每周与销售团队沟通,看看线索的质量、反馈客户沟通中提到的问题。

二看内容产出的AI含量

无论是市场洞察、内容创作都需要人工审核,AI只是辅助。

能不能追溯到真实的访谈、销售对话或者赢单输单数据?哪些是证据,哪些只是包装过的假设?如果通篇是AI合成的漂亮套话,AI含量太高,退回重做。

三看客户的真实反馈

客户在官网或者Agent那里提了个复杂问题,能不能在两次交互之内接到一个懂业务的客服真人?

如果自动化流程增加了客户解决问题的成本,就应该简化路径,重新定义哪些问题交给AI,哪些时刻必须由人接手。

最后,回到标题,AI确实提高了执行效率,但是不能替企业决定进入哪个市场、坚持什么价值,又放弃什么机会。

参考资料:

Deloitte AI Institute, State of AI in the Enterprise 2026: The untapped edge, January 2026

本文来自公众号:时光笔记簿 作者:Hanni

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