人工智能代理正开始重塑企业营销团队的运作方式，将技术从创意支持工具转向运营基础设施。在大型企业中，随着营销活动在更多渠道持续进行，营销领导者面临着管理复杂性、控制成本和缩短制作周期的压力。广告技术初创公司 Fluency 最近的一轮融资表明，人工智能驱动的营销代理正开始在企业营销团队中扮演运营角色。
Fluency 已筹集 4000 万美元，用于扩展其人工智能驱动的平台，该平台旨在自动化各大广告渠道的效果营销工作流程。虽然该公司将其技术定位为“人工智能代理”，但其核心价值主张对企业领导者而言更为熟悉：减少人工操作、规范流程并提高大规模运营团队之间的一致性。
营销运营面临压力
对于大型品牌而言，效果营销已日益成为一项重要的运营职能。营销活动会在搜索、社交媒体、短视频和零售媒体平台持续运行，每个平台都有其自身的格式、优化规则和报告要求。因此，营销团队通常需要为每个渠道配备专门的运营人员，并借助多层工具和人工流程进行支持。
这种结构会造成摩擦。营销活动经常需要从头开始重建，优化决策依赖于个人专业知识，而微小的改动也可能需要团队间多次交接。规模化之后，问题不在于创意产出，而在于协调、可重复性以及耗费在日常工作上的时间。
如今，企业正寻求利用人工智能来解决这些制约因素，其目的并非取代营销策略，而是通过承担那些会拖慢执行速度的重复性任务。这使得像 Fluency 这样的工具与早期营销自动化软件截然不同。
从工具到嵌入式系统
Fluency 的平台并非作为独立的优化层，而是将 AI 代理直接嵌入到营销活动工作流程中。这些代理负责处理跨平台的营销活动设置、测试、优化和迭代等任务，并在组织定义的参数范围内运行。
这种区别对企业应用至关重要。人工智能系统不再像以往那样由营销人员主动管理每一项调整，而是负责日常执行，而人类则专注于监督、绩效评估和更高层次的决策。这与其他企业领域（例如IT运维、财务和客户支持）的趋势一致，在这些领域，人工智能越来越多地扮演后台操作员的角色，而非前端界面。
对于营销领导者而言，这种方法有望在不以相同速度增加人员的情况下扩大产出。它还能减少对特定渠道专业知识的依赖，使团队在平台和形式不断变化的情况下更具适应性。
人工智能代理作为一项治理挑战
基于代理的系统的兴起也引发了企业中常见的控制和问责问题。虽然人工智能代理可以在既定范围内自主行动，但组织仍然需要明确决策是如何做出的、使用了哪些数据以及何时需要人工干预。
在市场营销领域，这些问题尤为突出。营销活动在公共环境中进行，预算可能瞬息万变，而且绩效指标往往存在噪声或延迟。部署智能体人工智能系统的企业必须决定授权范围、审核输出结果的频率以及处理异常情况的方式。
这使得治理成为采用人工智能技术的核心。企业不再纠结于人工智能代理能否优化营销活动，而是关注这些代理如何融入现有的审批流程、合规要求和报告框架。
为什么时机很重要
大型组织对营销运营人工智能的兴趣反映了更广泛的转变。许多企业已经完成了人工智能的早期试验，现在面临着展现切实回报的压力。与此同时，尽管渠道和形式不断增加，营销预算也面临着更严格的审查。
能够最大限度缩短周期时间和降低运营成本的人工智能系统，比那些只能带来渐进式性能提升的工具更容易获得认可。它们也更符合企业衡量成功的标准：可靠性、可预测性和长期效率。
在此背景下，Fluency 的融资轮与其说是着眼于人工智能在广告领域的潜力，不如说是着眼于企业能够看到人工智能在哪些方面真正创造价值。营销正逐渐成为人工智能有望在后台默默运行的另一个领域，人工智能负责处理日常工作，而人类则保留战略控制权。
人工智能代理对企业营销意味着什么
真正引人注目的并非技术本身，而是其应用框架。人工智能不再被视为创意团队的附加组件或专门的优化工具，而是被整合到支持大规模执行的核心运营系统中。
这种转变反映了其他企业领域的发展趋势，在这些领域，人工智能越来越受到重视，人们会根据它与现有工作流程和治理模式的契合度来评判其价值。对于营销领导者而言，其中的道理显而易见：人工智能的应用正从实验阶段转向基础设施建设阶段。
随着企业重新评估数字化职能部门的工作方式，市场营销部门也正沿着与IT、财务和运营部门相同的路径发展。关注点不再是人工智能的理论能力，而是它如何在实践中减少摩擦。
