AI時代需要什么樣的人

絕味集團組織了三場AI團隊與人類團隊的PK，結果證明，AI比人類更會賺錢。

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作者 | 王曉玲

如果你在鎮子上有間生意不錯的熟食鋪子，熟客的生意其實不難做，“今天有新鹵的牛肉”，“快收檔了，鴨頭五折給你”。

因為來來往往的熟客，也不過幾十人。如果你后來生意做大了，熟客有幾十萬，甚至幾百萬呢？

會員制按說可以解決這個問題，畢竟你手里有每個會員的消費數據。但是，如果你有上百萬會員，做活動的時候，給每個會員推送一套適合她口味、消費習慣的優惠套餐，是不是意味著，你要做一百萬個方案？

太難了，因為你不可能養那么大的會員運營團隊。賣鴨脖起家的絕味集團，去年決心解決這個問題，具體來說就是讓AI來幫忙做會員運營。

AI，或者說AI Agent（AI智能體）來做千人千面的會員運營，需要的不是想象力。在很多人的想象中，這種工作AI早就會干。

但是，現有的AI或者大模型產品，還真干不好這事兒。所謂干得好，就是AI Agent要比人類團隊干得更好，更能賺錢。

用幾個月時間與騰訊共創，絕味的會員運營AI Agent做到了。今年4月到9月，絕味和騰訊組織了3場AI團隊與人類團隊的PK，結果相當震憾，AI比人類強，而且不是強得一點半點。

在真實的“鴨脖營銷實戰”紅藍軍對抗中，最終AI智能體勝出，營銷效率達到人類團隊的3倍。

雖然今年AI Agent很火，但是AI取得絕對勝利的真實商業案例，并不多見，特別是在這樣大型企業中真實應用中。

人類干不了的事

絕味的會員AI Agent是去年開始構建，今年4月，在產品共創完成后，絕味首席數智增長官諶鵬飛和騰訊決定來一次人類團隊與AI的PK，他稱之為“科學對決”。

科學對決，就是同預算、同人群、同目標，第一輪PK結果，人類勝出。

8月進行了第二輪PK，這一輪就是AI勝出。因為AI的成長比人類團隊要快得多，前一輪失敗后，AI通過學習、總結人的經驗，完成了一次升級。

9月進行了第三輪，這一輪的結果，AI會員智能體實現營銷效率達到人工組的3倍，帶來的銷售業績是人工組的3.1倍，內容點擊率1.8倍，支付轉化率2.4倍，企微好友刪除率降低47%。

在騰訊全球數字生態大會上，諶鵬飛在演講中，復盤了AI的成長路徑。

點擊率的提升，最核心的改變是信息內容，對于用戶來說，信息是不是真人發的其實沒那么重要，重要的是，內容是否對自己有用。

AI支付率是人類團隊的2.4倍，核心是“萬人萬面”發券和匹配商品。簡單來說就是給不同的人不同的商品和優惠，喜歡吃鴨脖的，就不推鴨爪，喜歡吃蝦球的就不推鴨貨；

最后經營業績AI結果是3.1倍，AI團隊比人工的團隊更能賺錢。還有一個值得關注的數據，企微刪除率降低了47%，說明AI團隊帶來了更好的消費者端營銷體驗，同時也讓企業辛苦積累的用戶資產免于流失。

AI成長的路徑看上去很簡單，但人類團隊很難做到。難點在于，營銷的鏈路非常復雜和專業，要真正做到“個性化+規模化”，涉及的人力成本難以想象。

千人千面的營銷也說了很多年，主要就是營銷策略與人群的匹配，在絕味的PK中，人工組基于性別、年齡等維度，能夠做5組匹配，考慮到每組策略不光要出不同的優惠政策，人券匹配，還要有相應的同容，保障不出錯等等，現實中已經很不錯了。

但AI智能體相同時間內可以做五百組的策略。同時，AI自動生成文案、圖片，在實戰中，生成種類也是人工組的幾十倍。

AI的學習速度也遠超人類。以智能回復為例，AI的話術是基于企業金牌導購的經驗來訓練模型，讓這些話術可以更貼近當下運營人員和目標用戶進行交流。

另外，效率方面AI更占優勢。

今年夏天的夜宵節，AI營銷團隊又一次下場AI實戰。絕味全國有上萬個門店，客戶群體按年齡、區域、性別、購買意愿等維度，有時候需要做20組策略的測試，才能決定全國萬店要不要將這個活動鋪開，原來的人類團隊要一個月才能干完測試這個活兒，但現在AI團隊只需要3-7天。

說到底，AI能干人類干不了的事情。

AI也是一個團隊

對于絕味這種體量的公司，一個會員運營團隊，至少要有七八個人，這七八個人各司其職，負責整個公司的會員運營活動，這些人各司其職，從產品負責人到商業分析師再到客服等等。

其實這個些崗位如果繼續拆可以拆的更細，但這些活兒并不是由一個Agent一手包辦。實際上，絕味的會員AI Agent也是一個團隊，一共有5 個Agent，分別負責人群洞察、權益設計、智能選品、個性化內容、數據分析和復盤崗位。

這幾個Agent，互相之間需要協作。活動策劃做好，就要做相應的人群、權益、商品、內容匹配，然后要做數據分析，最后還要有一個老大負責復盤。

成本做下來，需要什么樣的內容，幾個崗位間是需要相互協作，這些需求，是由Agent 之間來完成協同。

多個智能體協同工作，是一個趨勢，也是巨頭們都在嘗試的方向。去年，OpenAI 宣布正在組建多智能體研究團隊，谷歌也在招聘相關工程師。

MIT團隊去年在一篇論文中，發布了一個多智能體AI 系統，這個包含了多個Agent 的系統能自己去探索新的研究方向，包括自主閱讀文獻、確定研究方向、設計和執行實驗。

絕味的Agent系統是與騰訊智慧零售團隊，基于騰訊企點營銷云共創的，針對AI提效，騰訊企點提出了MAGIC方法論，用5個Agent來挖掘用戶需求，編排旅程，生成內容，互動觸達，檢查復盤。絕味的AI會員智能體，就是基于這個MAGIC方法論，雙方共創而來。

騰訊企點負責人李學朝說，絕味的測試成功后，團隊非常想知道這個成功是否可以復制。之后，騰訊云又在太平鳥做了秋裝活動的嘗試，MAGIC Agent讓整個活動的點擊率提升90%，轉化率20%，營銷金額20%。

此后騰訊云又與衣食住行四大領域的頭部品牌客戶，進行了測試，效果也都不錯。

正在改變的組織

對于企業來說，可以想象這套系統投入需要魄力與決心。一方面，每一次使用，token都在燃燒。此外，如果要用得更加深度，公司本身也要有一個團隊跟著騰訊一起共創。

接下來，AI Agent在絕味的應用，或者說在公司內的職業前景如何，決定因素不光是這個AI團隊的能力和進化速度，更重要的是人類團隊的態度。

諶鵬飛深知這一點，他曾在內部問過幾個問題：你真的相信AI的智力已經超過你了嗎？這個問題當時所有高管的答案都是不相信。

他的另一個問題是，AI時代需要什么樣的人？

智能體與人類員工的關系，是一個非常受關注的問題。當然，老板和員工的關注點不太一樣。

但這個問題，更值得關注的是AI對于組織協同的改變，如果我們把人也當成一個智能體，那么，人類智能體未來與AI智能體之間的協同，將會成為下一階段主要的工作。

沒錯，實眼下的大多數多智能體AI團隊，本身就包括人類在內，人類也是智能體。

MIT的報告中，規劃了兩種工作流：一種是預先編程，幾個Agent 按預定的順序互動干活兒；另一種是沒有預先編程，幾個Agent 自己決定如何干，但人類專家可以進行干預。

從絕味的案例來看，雙方選擇了第二種。

但有了AI Agent后，人類的工作將被徹底改變。不久前，麥肯錫發布了一個報告，基于50個AI智能體真實項目的調研，指出了AI Agent成敗的關鍵所在。

報告指出，對于AI Agent，需要象新員工培訓那樣，投入開發，讓它們在使用中不斷進步，變得更有效率。與此同時，智能體將能完成大量工作，而人類仍將是勞動力中不可或缺的一部分。

但人類所做的工作不再是我們所熟悉的，而是監督大模型的準確性、確保合規性、運用判斷力以及處理邊緣案例等等。

當身邊有了AI同事，每個人都要考慮自己如何與它共事，才能不被時代淘汰。

騰訊智慧零售垂直行業總經理蘇龍飛認為，最終不是智能體會替代企業里的誰，更多是企業里做營銷增長的團隊，會用到這些AI工具降低出錯成本，提高ROI，他認為會用這個工具的組織，會打敗不會用這個工具的組織。

諶鵬飛說，AI時代更需要什么樣的人，是一個哲學課題，如果想清楚這個問題，你就知道AI時代更需要什么樣的企業。

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