在众多行业里，营销行业的人工智能已不再是“创新实验室”的边缘项目，而是深度融入到简报拟定、生产流程、审批环节以及媒体优化之中。WPP iQ于12月发布的一篇文章，该文章基于其与WPP和Stability AI联合举办的网络研讨会，展示了人工智能在日常运营中的部署情况。

在此，我们关注的是那些决定人工智能能否改变日常工作，还是仅仅增加工作复杂度或新增工具层面的实际制约因素。 品牌准确性成为可重复实现的能力 营销机构的人工智能将品牌准确性视为需要通过工程化手段达成的目标。WPP和Stability AI指出，现成的模型“未经过品牌视觉识别方面的训练”，所以其输出结果往往显得千篇一律。

企业的解决办法是进行微调，也就是利用品牌专属的数据集对模型进行训练，让模型掌握品牌规范手册里的风格、外观和色彩等要素。由此，这些元素能够被一致地复现出来。 WPP的阿格斯（Argos）项目便是一个典型的例子。为这家零售商对模型进行微调之后，团队发现模型能够捕捉到角色之外的细节，比如该品牌3D动画中所运用的光影效果。在生产过程中，重现这些精细的细节往往需要花费大量时间，具体表现为重新渲染以及多轮审批。

当人工智能的输出结果更接近“成品”时，团队就可以减少修正的时间，把更多的精力投入到叙事构建以及跨渠道媒体适配工作中。 周期时间大幅缩短（日程安排调整） WPP和Stability AI指出，传统的3D动画难以满足实时营销的需求。

毕竟，文化热点事件需要即时的内容响应，而不是以周或月为单位的制作周期。在阿格斯（Argos）案例中，WPP针对两个3D玩具角色对定制模型进行训练，让模型掌握它们的外观特征和行为模式，包括比例尺寸以及持物姿势等细节。 最终实现了“高质量图像……生成时间从数月缩短到了数分钟”。

加速的工作流程只是转移了生产瓶颈，而非消除它们。当变体生成速度加快时，审核、合规性、版权管理以及分发就成了新的制约因素。这些问题一直都存在，然而人工智能的速度和效率凸显了技术上的可能性与已融入工作流程的既定系统之间的差距。那些希望人工智能改变日常运营的代理商，必须围绕它重新设计工作流程，而不是简单地把它作为新工具添加进去。

“人工智能前端”成为关键因素 WPP和Stability AI指出了“用户界面问题”：创意团队由于通用工具的界面“相互割裂、复杂且混乱”而浪费时间，不得不采用变通方案，并且在不同工具之间频繁转移资产。常见的解决办法是采用定制化的、品牌专属的前端界面，并配合后端复杂的工作流程。 WPP将WPP Open定位为一个平台，该平台对其专有知识进行编码，转化为“全球可访问的人工智能代理”，以帮助团队制定计划、生产内容、创作媒体以及开展销售推广活动。运营效益的提升源于工具之间更清晰的任务交接，形成了从简报到生产、从资产到激活、从绩效信号反馈到规划的完整闭环。

自助服务能力改变了代理商的运营模式 人工智能驱动的营销平台也逐渐向客户端开放。运营层面这促使代理商聚焦于客户难以自助完成的环节，例如品牌体系设计、微调模型构建以及治理机制嵌入。 治理机制从政策落实到工作流程 要实现人工智能日常化应用，治理机制需要嵌入实际工作场景。电通描述构建“围墙花园”——员工可安全地原型开发和推进AI解决方案，并将最佳创意商业化的数字空间。

这既降低敏感数据暴露风险，又允许实验项目转入生产系统。 计划与洞察同样经历压缩 运营影响不仅限于生产环节。阳狮Sapient介绍的人工智能驱动内容策略与规划，通过结合大语言模型与情境知识及提示库[PDF]，实现“将数月研究压缩为分钟级洞察”。研究简报开发周期缩短使得客户作业量增加，代理商也能更快响应文化趋势和平台算法变化。

人员层面的变革 纵观这些案例，对营销专业人员的影响体现为职责重新平衡与岗位描述转变。机械性制图、尺寸调整和版本管理时间减少，品牌管理时间增加。新型运营岗位扩展，出现模型训练师、工作流程设计师和人工智能治理主管等职衔。

当代理商采用定制模型、使采用过程（尤其对客户）无缝化的可用前端、以及连接计划-生产-执行的集成平台时，人工智能才能产生最大运营效益。 表层效益是速度与规模，但更深层变革在于营销交付开始趋近软件驱动的供应链——标准化、按需灵活且可量化。