面向智能体时代的营销组织，长什么样？
不少CMO都遇到同一个难题：产品迭代持续加速，营销部门却常常跟不上节奏。即便引入AI用于文案、作图，单点提效依然有限。真正解法不是继续加工具，而是搭建智能体营销组织，依靠品牌代码重构工作流，让人和AI协同，跳出不停救火的循环。
“我们准备上线发布了。”
“营销这边还没准备好。”
没有哪位首席营销官（CMO）愿意成为业务瓶颈，可越来越多担任这一岗位的管理者正陷入这样的窘境。究其原因：AI正在加快全公司的工作节奏，营销部门需要承接的需求不断增多，现有的运营模式已经难以支撑。
AI最早在工程与数据工作流中落地，带来的成效最直观、最容易量化，因此企业AI落地大多集中在这些领域。Anthropic的研究显示，软件工程领域目前几乎占据全部智能体任务量的50%。于是产品研发周期大幅缩短，团队从按季度交付转为持续迭代上线。这一变化，直接增加了营销需要承接的发布项目数量与推进速度。与此同时，AI也拓展了营销的支持边界，覆盖更多细分人群、渠道与市场。
营销团队在文案生成、图像创作、个性化内容等场景已经尝到AI带来的甜头。但这些提升都局限在单点环节。营销工作本身跨部门、高度依赖协同，把AI嵌入原有工作流程，并不能消除底层的协作摩擦。产出速度变快，不等于整体落地执行提速。
问题不在于工具，而在于运营模式。绝大多数营销工作流仍受串行流程、孤岛式系统制约，无法匹配业务当下要求的响应速度。
在我们主导营销团队、提供AI落地咨询、搭建AI驱动系统的实践过程中，反复看到这一现象。但我们也观察到，一些成功企业采取了截然不同的做法：它们并非简单把AI叠加进现有流程，而是搭建一套面向人与智能体协同的全新模式，将自主工作流与统一的智能底层结合。我们将这套组织形态称为智能体营销组织。
这套模式的核心是品牌代码：一套机器可读的知识库。品牌战略、产品体验、客户洞察、业务规则等关键信息，都以统一格式收录在内，企业员工与AI智能体均可读懂，并以此为依据开展工作。品牌代码是整套体系的基石，它规定决策机制、内容生成逻辑，以及各个用户触点的体验塑造方式。不妨将其理解为一套永久在线的入职指引，人和智能体都依靠它完成自身工作。
有了这套基础底座，智能体就能执行、协调各项工作；人类则聚焦战略、判断与管控，设计并引导这套系统，而非一步步手动管控每一件事。
HubSpot、AWS 等企业已经着手落地这套模式。在实践项目里，企业收获了可量化的成效：营销素材的适配调整速度最高提升98倍，单位成本降低80%，点击率最高提升17倍。波士顿咨询集团的大规模研究也印证了这类价值：企业把智能体AI融入营销工作流之后，投资回报率、活动推进效率以及内容产出规模最高可增至原来的三倍。
下文将给出搭建智能体营销组织的实操框架。
搭建平台：由多个数字团队构成的团队体系
在智能体营销组织中，平台不是一堆零散单点工具的集合，而是一套具备智能分层连接能力的系统。
1、底层：品牌代码
用以落地共享智能，确保所有输出成果 —— 无论来自哪个渠道、产品、市场或团队，都遵循同一套底层逻辑与规范。它将信息编码为分类体系、提示词模板、决策树、带标签数据集这类结构化形式，智能体可直接在工作流中调取并解读。
品牌代码会在持续使用中不断迭代。营销活动上线后，效果数据回流至系统，用来优化传播话术、受众定义与决策逻辑。久而久之，系统会变得更加精准、具备自适应能力，每一轮执行都持续优化工作方式。它还可以解决一个普遍痛点：员工离职造成的知识流失。品牌代码沉淀这些经验知识，让经验能够共享、长久留存。
2、执行层（品牌代码之上）
这一层部署面向不同工作模块的智能体。每一类智能体专门负责一类任务，例如内容创作、本地化适配、效果测试，依托现有工具、数据集和团队资源完成对应的工作。
以实验测试的工作流为例：多个专用智能体并行处理流程中的不同环节，一旦产生新信息，便自动协同配合。有的智能体生成创意素材变体，有的搭建测试框架，有的负责多渠道投放，其余智能体则统计数据、输出分析报告。
3、编排层（执行层之上）
这一层统筹各类专用智能体的工作：管理任务依赖关系、划定任务优先级、分发产出内容、触发后续动作。过去依靠项目计划表、进度例会和人工交接完成的事务，现在交由系统动态调度。编排层负责对工作进行排序、分发与流转管控；执行层则承担具体落地工作。
继续沿用实验测试的例子：编排层的智能体可以判断何时生成素材变体、测试何时上线、结果交由谁来分析，以及何时基于已获得的结论启动下一轮执行。一旦需要人工做出判断，例如内容审批、方向设定，系统就会把待商议事项与决策事项推送至人类负责人。
4、交互层
营销人员在此与系统交互：设定目标、审阅产出，并在系统提示时完成决策，各类权限与岗位一一匹配。交互入口内嵌在大家日常使用的工具中，例如 Slack、WhatsApp 或 Teams。营销人员可以在原有工作环境里操作系统，不必来回切换多个平台，也无需接受额外培训。
这四层架构，共同把营销平台打造为由智能体构成的协同体系，依托共享智能运行，由人类决策者把握整体方向。
流程重构：五大智能体工作流
系统搭建完成后，问题就从“在哪里应用AI”转变为“工作本身该如何重构”。我们的经验表明，高价值系统适合搭建在大批量、可重复、结果可衡量的任务之上。内容适配、实验测试、数据报告、本地化，都是常见的起步场景。智能体系统的价值，体现在各项任务串联形成完整工作流。
这套模式下，营销工作自然拆解为五大协同工作流：
1、情报洞察与创意构思
替代传统规划流程的前端环节。智能体持续汇总市场信号、竞品情报、用户行为与效果数据，输出结构化战略方向：按优先级排序的机会点、业务假设、可直接落地的工作简报。人类的工作，从收集信息转变为评估机会、设定优先级、确定战略目标。
2、内容创作
将战略落地执行。智能体跨格式、跨渠道、跨人群生成内容，依托品牌代码，初稿就能符合简报要求。不再依赖反复制作、反复审核，在既定规范下大规模生成、调整内容。类的工作重心从内容生产转向方向引领：制定标准、锚定创意意图，并在智能体能力尚难触及的环节拔高内容水准。
3、调研与测试
实现持续学习。智能体利用真实或模拟受众，跨渠道设计并开展实验，汇总分析结果。测试不再是阶段性动作，而是内嵌在工作流中。人类不再亲手操作测试，而是定义学习目标：测试什么、意义何在、测试结果如何指导战略。
4、分发投放
渠道爆炸式增长，让投放分发成为营销运营最复杂的环节之一。智能体负责跨渠道、跨市场、跨人群完成内容适配、排期与上线；人类聚焦渠道战略与合作决策。
5、效果监测与报告
形成业务闭环。不再依靠事后复盘，智能体持续监测数据、标记异常、挖掘规律，近乎实时地将经验反馈给系统。报告工作转向持续优化，效果数据反哺各个工作流的决策。人类不再单纯输出报表，而是解读数据：权衡取舍、识别规律、引导系统迭代。
重新定义营销人的角色
营销人员一向负责战略与决策，但大量时间消耗在撰写定位文案、管理素材、跟进跨岗位交接。在智能体系统中，更多营销人员转变为工作负责人：设定目标、审核产出，在人与智能体组成的团队中按需决策。价值重心从产出交付转向专业判断，由营销人员定义“合格标准”、评估系统输出、设计输入指令，引导后续成果。
这就要求营销人具备一套全新的能力。出色的营销人能够清晰传递战略意图，从工作流而非职能部门的视角思考问题，明白系统中某一处决策，会如何牵动其他环节的最终结果。他们采用迭代方式开展工作，和系统一起测试、学习、持续调整。
这场转型，并不是简单增加新任务。不少营销人依靠亲手落地成果，建立起职业自信与胜任感；亲手做出实实在在的作品，本身就能带来满足感。而在智能体体系下，掌控的重心从亲手执行，转向方向把控。其中的挑战，不只是学习新技能，还要放下随时介入、亲自上手实操的本能。
这一转变，也会深刻影响企业的人才招聘、培养与管理模式。
企业需要具备系统思维、而非仅盯着单项任务的营销人才。他们要能够设计工作流、设定参数、快速解读数据。这类人才不必精通底层技术，但需要理解系统编排，熟悉迭代式系统设计思路。
管理方式同样需要进化。当执行交由智能体完成，管理者的工作重心从审核交付物，转为审核整套系统：产出是否符合战略方向？反馈回路是否有效？品牌代码是否保持更新、准确无误？
最后，企业要为这场转型投入相应资源。团队需要学习如何为 AI 平台撰写高质量简报，对照战略标准评估成果，并判断哪些环节需要人工介入。企业可以安排资深营销人员，在真实项目里与智能体系统协同工作 —— 这并非试点尝试，而是一套全新的工作方式。适应最快的营销人，未必精通技术；他们能够结合业务场景评判成果优劣，分辨产出是否合格、何处有待优化，同时依托实际观察推动系统持续迭代。
在实际工作中，适应变革最快的营销人，会顺着系统的高速迭代节奏，顺势调整它的运行方式、灵活决策，并将积累的经验沉淀为系统可长期沿用的优化机制。
在智能体营销组织中，当业务团队告知 “准备上线”，营销工作早已同步开展。素材已准备妥当，测试持续进行，各类数据信号实时回流至产品与研发团队；首席营销官负责把控整体方向，不必再疲于追赶进度。早早踏上这条转型之路的企业，不止行动更为敏捷，更能定义下一个时代营销的运作方式，收获复利增长。
关键词：#营销
米歇尔·泰特（Michelle Taite）、约翰·温莎（John Winsor）、威尔·费尔南德斯（Will Fernandez）| 文
米歇尔·泰特是一名营销高管，为企业提供AI转型、智能体营销、现代化上市运营模型相关咨询。任职于全美广告协会全球CMO增长委员会，入选《商业内幕》2023年度最具创新力CMO榜单。约翰·温莎是哈佛商学院AI研究所研究员，研究方向聚焦AI、组织设计与未来工作交叉领域，为高管和企业提供转型咨询。威尔·费尔南德斯是一名营销高管、创业者，专注头部大品牌大规模落地AI的实践。
周强 | 编校
本文来自微信公众号“哈佛商业评论”（ID：hbrchinese），作者：HBR-China，36氪经授权发布。
