CMO們正往AI里瘋狂撒錢，但大多數公司還沒學會怎么“回本”

文 | 王景行 Alan

到了2026年，企業討論的已經不再是“以更少資源做更多事”，而是“用更少資源實現增長”。

CEO們既要求增長，也要求企業通過AI重構價值創造與價值獲取的方式。Gartner《2026年CMO支出調查》（共覆蓋401位CMO及其他營銷專業人士，受訪者來自北美、歐洲及英國，大多數受訪者所在企業年營收超過10億美元）數據顯示，76%的CEO認為，AI是當前最具顛覆性的技術；88%的CEO計劃繼續增加AI投資。

CMO們接住了這個信號，正在大力投入AI。但一個尷尬的事實是：大多數營銷組織還沒有準備好讓這些投入真正產生回報。

Gartner調研發現，如今CMO平均將15.3%的營銷預算投入AI相關項目。然而，僅有30%的CMO認為，自己的組織已經具備了成熟或完善的AI準備能力。同時，70%的CMO表示，“成為AI領導者”已經是2026年的關鍵目標。但問題在于，同樣有70%的CMO也承認，自己的內部流程還不夠成熟，無法有效地實施和規模化AI。

也就是說，營銷人購買AI工具的速度，已經超過了他們建設配套基礎設施的速度。

“野心”趕不上“能力”

這種“戰略雄心”與“組織準備度”之間的巨大落差，正在成為企業營銷領域最核心的結構性矛盾之一。

Gartner營銷研究副總裁兼研究負責人Ewan McIntyre表示：“CMO們已經意識到，AI可以成為推動增長、效率和組織轉型的放大器。但大多數營銷組織，還沒有建立起真正能夠釋放這些價值的能力結構。”

這種準備度的差距也已經演變為一條新的競爭分水嶺。Gartner數據顯示，AI準備度成熟的企業，會將21.3%的營銷預算投入AI項目，顯著高于15.3%的整體平均水平。同時，這些公司的整體營銷預算也更高，平均占公司收入的8.9%，而整體樣本均值僅為7.8%。

這就會導致，強者更強。

同時需要值得注意的是，這些企業并非依靠“花更多錢做AI”來取勝。它們的真正壁壘是：更強的運營紀律、更靈活的預算調配、跨部門協同能力，以及把AI嵌入決策鏈，而不是當個省時間的工具。

為什么多數企業做不到這點？因為這一輪AI變革不只是在升級工具，還在拆解組織基因。

舊邏輯是線性分工：品牌定戰略、代理做創意、媒介管投放、技術方給工具。但AI天然穿透這些邊界“既能生成內容，也能分析數據，既能輔助投放，也能優化銷售”。過去多個團隊接力完成的事，未來一個AI工作流就能整合。而當組織架構、考核方式和預算權限還鎖在舊分工里，“野心”自然跑到了“能力”前面。

如果組織準備度是內因，那外部環境的擠壓則讓這個矛盾加速浮出水面。

2026年，企業營銷預算占營收比例僅從2025年的7.7%微增至7.8%。幾乎可以用“原地踏步”來形容。而與此同時，超過一半的CMO仍然在喊“錢不夠花”“資源不夠用”。

在這種“錢少活兒多”的壓力下，CMO們越來越需要做出取舍：哪些歷史項目應當被果斷砍掉、哪些流程必須用AI自動化替代、AI究竟應該被部署到哪里才能真正產生效率或增長，而不再是“為了AI而AI”。在這個過程中，也有越來越多企業逐漸意識到，當初低估了AI所需要的組織級變革。推動AI落地，其實是一場傷筋動骨的“大手術”，遠比買幾個賬號、接入幾套API要復雜得多。

實際，AI競賽，正在越來越不像一個“技術問題”，而更像一個“管理問題”。如今，大多數大型企業都可以買到相似的AI能力。真正的勝負手，越來越來自企業能否有效地把這些AI工具，與自己的數據、運營體系、業務流程和團隊真正連接起來。

AI時代的三個洞察

除了上述的變化外，在AI時代，還有三個“洞察”值得大家思考：

1.把AI進一步前移到戰略決策層

目前，絕大多數營銷團隊仍然將AI鎖定在生產力層面：寫文案、生圖片、做總結、提速交付。這當然能緩解成本壓力，但它并不改善那些真正驅動增長的關鍵決策質量。

Ewan McIntyre指出，真正的機會，其實是把AI進一步前移到戰略決策層。

這要求營銷團隊不只是“會用AI工具”，而是要構建一套決策支持體系，把AI推理融入情景模擬、消費者洞察合成和資源博弈判斷中。可以說，AI的下一個角色，應當從“任務加速器”轉變為“決策增強系統”。

2.讓品牌用AI能夠理解的方式說話

AI已經在替你的品牌發聲，而且往往不經過你的允許。根據Gartner研究，47%的消費者以及60%的B2B采購者，在最近一次購買決策中，已經咨詢過生成式AI工具或聊天機器人。

AI系統理解品牌的方式，與人類完全不同。它不會感受品牌，而是會提取模式、抓取結構化信息、識別差異化特征，并壓縮復雜語義。如果你的內容過于模糊，或者過分追求聰明表達，AI最終會把它壓縮成平庸、同質化的信息。

如果你希望品牌在AI時代保持辨識度，就必須在內容中加入AI更容易識別的品牌表達方式：比如專屬術語、引號包裝、第一人稱專業表達，以及結構化Schema內容。這樣，AI就更難把你的品牌語言替換成普通詞匯。

3.學會善用AgenticAI，讓營銷成為學習型系統

Agentic AI正在改變工作的基本單位：從“任務”轉向“決策”。它不再滿足于完成人類下達的明確指令，而是開始具備目標理解、工具調用、環境感知和自主行動的能力。

這意味著，營銷部門必須完成一次身份躍遷：從一個“活動生產工廠”，進化為一個“學習型系統”。

在這個系統里，AI被賦予在一定邊界內自主做決策的能力，基于價值、規模、增長幅度、風險以及信號成熟度，持續做出并校準營銷決策。人類則從操作者變為規則設定者和例外管理者。

當AI成為貫穿營銷戰略、規劃與執行全過程的決策支持層時，它才能超越單點效率的改善，真正形成一個閉環學習系統：洞察不斷反哺決策，決策再持續優化執行。這樣的系統，越是運行，就越能理解業務、理解消費者、理解變化。

結語

說到最后，如今，CMO正面臨一種新的“三重任務”：既要推動增長、完成AI轉型，又要維持成本紀律，而且這些目標需要同時實現。

正因如此，CMO這個角色將在未來兩年發生比過去十年更大的變化。65%的CMO表示，AI的進步將徹底改變他們的職責。某種層面看，CMO正在從“首席營銷官”逐步演變為“首席增長架構師”。他們的核心工作，不再僅僅是管理預算、創意和媒介，而是設計一套融合人類智慧與AI能力的增長系統。

也許，未來的贏家，不是那些最早買到最新模型的人，而是那些能夠讓組織像大腦神經元一樣，敏捷地與AI算法深度耦合的人。他們能夠在冷冰冰的代碼之上，構建出有識別度、有溫度且能夠持續進化的品牌生態。