今天这篇文章有点儿长我想和大家讨论下什么是AI-naive什么叫 AI-native 公司什么是 AI-native marketing和以前的 marketing 有什么区别先分享一则“新闻”Anthropic 的增长营销工作曾经一度只有一个非技术背景的人在做这个人把广告投放数据导入 Claude让它分析低效素材、生成新文案又搭了几个专门的 agent一个写短标题一个写长描述再配合 Figma 插件和广告平台接口把文案批量塞进模板里快速生成大量广告变体。官方给出的结果是原本要花 2 小时的广告创意制作被压缩到了 15 分钟。但这不是重点。真正值得讨论的不是“一个人顶几个人”而是这件事给所有市场部提了一个醒以后我们说一个团队“会用 AI”到底只是多了一个新工具还是已经进入了一种新的工作方式什么叫 AI-Native 公司先说什么不是 AI-Native市场部可以用 AI 写稿销售可以用 AI 做摘要客服可以上机器人但整个组织没有因为 AI 被重新设计。数据还是散的流程还是断的决策还是靠人手工汇总AI 更多只是某个岗位的效率补丁。而 AI-native 不一样。IBM 对 AI-Native 的定义比较清楚AI 不是后加上去的一个功能而是从一开始就被放在产品、流程和组织的核心位置它会影响系统如何设计、如何决策、如何持续优化。它不是“更积极地采购 AI”而是默认 AI 就是公司的一部分基础设施。什么是 AI-native marketing如果把这个问题放到市场部事情就更清楚了。很多公司现在的 marketing最多只能叫 AI-assisted marketing。也就是营销人还按照原来的方式工作只是在某些环节借助 AI 来提效。比如让 AI 帮忙写几版广告语、做几个邮件标题、拆一下用户评论、总结一下竞品素材。这当然有价值但它还不算 AI-native marketing。我更愿意把 AI-native marketing 定义成这样不是“营销人会用 AI”而是营销流程本身已经被 AI 改写AI 开始参与甚至承担分析、生成、执行、优化和学习。这里最关键的变化不是内容变多了而是营销的生产方式变了。传统 marketing 的逻辑是人做主流程系统做辅助。AI-assisted marketing 的逻辑是人在原流程里插入几个 AI 环节。AI-native marketing 的逻辑则是让 AI 成为流程中的执行主体之一。Anthropic 那个案例之所以有冲击力正是因为它已经不只是“让 AI 帮忙写文案”了而是让 AI 进入了一个完整闭环读数据、找问题、产创意、做内容、接工具、跑测试、记结果再继续优化。这才是 AI-native marketing 真正不一样的地方。它不只是把原来一件事做得更快而是把原来分散在不同岗位、不同工具、不同时间节点上的一串动作重新组织成了一个持续运转的系统。AI-native marketing和以前的 marketing 到底差在哪很多人会说不就是更高效吗不只是。第一过去的 marketing 追求“产出更多”AI-native marketing 追求“闭环更快”。以前一个 campaign 的基本路径很熟悉定 brief找创意做素材上线投放看数据复盘再进入下一轮。这个流程的问题是虽然每一步都专业但串起来很慢。每个环节都要等人每次复盘都像重新开始很多经验也不会真正沉淀下来。而 AI-native marketing 的核心不是让某一个环节更快而是让整个闭环转得更快。第二过去的 marketing 以 campaign 为单位AI-native marketing 以 system 为单位。传统市场部更像一个项目制组织。一次新品发布是一个项目一次品牌 campaign 是一个项目一次大促投放又是一个项目。但 AI-native marketing 更像在经营一个增长系统。它不是做完一个 campaign 就结束而是每天都在处理新的信号哪些素材掉了哪些人群转化变了哪些关键词该更新哪些标题要重写哪些渠道的预算该挪动。它更像一个持续学习的引擎而不是一个接一个的项目堆叠。Anthropic 的案例就是这样他们不仅让 Claude 生成内容还把实验结果持续记录下来让系统在后续循环里变得更聪明。这件事非常关键。因为真正的 AI-native不是一次调用 AI而是让 AI 参与长期学习。第三过去的 marketing 以职能分工为主AI-native marketing 以任务模块为主。以前一个相对完整的市场团队通常会分品牌、内容、投放、设计、运营、分析、MarTech 等职能。这种分法在过去是合理的因为每个岗位都有明显的技术门槛和操作边界。但 AI-native marketing 会慢慢打散这种边界。未来更重要的不是你属于哪个职能而是你负责哪个模块你是负责品牌叙事还是负责活动设计是负责增长工作流还是负责内容系统是负责数据分析还是负责营销自动化。团队会更扁平、更精干很多过去靠中间层协调完成的工作会转向由更小、更强的团队配合 AI workflows 来完成。所以AI-native marketing 未必意味着市场部更大反而很可能意味着市场部更小但更像一个“人 AI agents tools data”的混合系统。第四过去的 marketing 拼执行熟练度AI-native marketing 拼系统设计能力这可能是变化最大的一点。以前一个优秀的 marketer往往意味着会写、会讲、会提案、会做 campaign、会沟通 agency、会把事情往前推。以后这些能力仍然重要但不够了。因为在 AI-native marketing 里真正稀缺的能力会变成另一类你能不能把一个模糊目标拆成机器可执行的流程你能不能定义好的输入和约束你能不能设计一个会自己跑、自己记、自己优化的工作流。为什么已经用了 AI却还算不上 AI-native marketing因为绝大多数团队只改了工具没有改流程。Gartner 在 2025 年的一项调研里提到很多营销组织对生成式 AI 的应用仍然集中在创意开发等前端环节而真正把 AI 用出显著业务效果的比例并不高。这背后的问题不是大家不够努力而是很多公司对 AI 的理解仍然停留在“让员工多学几个工具”。但工具不等于系统。一个团队今天可以用十个 AI 产品明天依然可能忙得一团乱。因为数据没有打通流程没有重写职责没有重构结果评估也没有变。于是最后就会出现一种很常见的局面内容产出确实多了但有效内容不一定多会议纪要确实快了但决策不一定更快海报确实做得更快了但市场增长不一定更好。这也是为什么我觉得AI-native marketing 的关键不是“你会不会用 AI”而是三个更现实的问题你的营销流程里哪些环节已经能让 AI 独立执行你的数据结果能不能回流到下一轮动作里你的组织分工有没有因为 AI 而重新设计AI-native marketing 需要什么样的人这件事说到最后还是会回到“人”。因为 AI-native marketing 并不意味着人不重要了。恰恰相反它对人的要求更高了。只是需要的不再是过去那种单一能力特别强的人而是另一种复合型人才。第一种是能把模糊目标变成流程的人。比如老板说“我们要把转化率拉起来”普通 marketer 可能想到的是重写文案、换素材、调投放。AI-native marketer 会继续往下拆是哪个页面、哪个人群、哪个环节、哪个变量、什么输入、什么输出、怎么测试、怎么记录、怎么回流。这种人不是只会做执行而是会搭系统。第二种是不排斥技术的业务型人才。这里的技术不一定是要会写很多代码而是至少不害怕 API、数据表、自动化平台、agent workflow 这些东西。Anthropic 的案例特别有代表性的一点就在这里官方强调那个人并不是技术出身但他照样借助 Claude Code 做出了过去需要工程支持的东西。这说明一个很重要的变化以后市场部和技术部之间那道很厚的墙会越来越薄。第三种是判断力很强的人。AI 可以帮你产出一百个版本但不能替你决定品牌边界在哪里AI 可以帮你找到相关性但不能替你判断这是不是伪相关AI 可以帮你做更多测试但不能替你定义什么结果才值得追。所以未来一个 AI-native marketer核心价值并不是“做得更多”而是“判断得更准”。第四种是对反馈敏感的人。AI-native marketing 本质上是一个高速实验系统。它要求人愿意看数据愿意复盘愿意快速推翻自己昨天的想法。它不太适合那种特别依赖经验、但不喜欢修正判断的人。今天先到这里下一篇我会继续分享我认为的 AI-native marketing 的团队和能力应该如何搭建。以上祝你今天开心。