营销人会被AI取代吗？

上一篇“品牌AI营销实战落地中的几点经验分享”后，一下收到了大量的私信，有趣的是，大家问的最多的问题竟然是：“营销人会被AI取代吗”？

回答这个问题前，我们看一下ChatGPT的认知从哪里来？下面这张图显示了ChatGPT的训练数据来源，你会发现大部分数据来自于网络爬虫，书籍以及Wikipedia（维基百科）。

这些内容源，很难覆盖到最新营销平台的新规知识。例如：我们问问DeepSeek抖音电商2024年提出的内容力是什么意思？它会怎样营销直播电商的运营？

不难看出，即便DeepSeek打开了最新的搜索和推理模式，问题的回答也明显是驴唇不对马嘴的。同样的问题我们去问ChatGPT O3 mini high，Grok3, Google Gemini这类的先进模型，一样都是瞎编乱造的结论。如果照着模型推荐的思路去做营销，大概率花了很多钱都不知道自己是怎么死的？

另外，大模型的训练数据都是有截止时间的，绝大部分模型都没有最新半年到1年的数据。而营销恰恰是少数对于最新的规则变化非常敏感的领域，平台算法天天在改，投放的效率需要实时的估算，如果盲目信任模型的直接回复，那显然是会出问题的。

所以，这类问题我们在问大模型做营销规划，销售预算的时候，非但不能信任它，反而要特别注意在这种情况下它的“幻觉”（瞎编）。

或者说，凡是需要涉及到花钱的问题，我们都要认真评估AI模型的。所以，在2025年电商环境难上加难的大背景下，营销决策者的能力要求其实变得更高了，并不容易被AI取代。

AI大模型对于营销决策真的没有帮助了吗？

恰恰相反，这两年的实战下来，在各种营销决策方面，我反倒越来越依赖模型帮助我分析，特别是DeepSeek R1这种分析推理能力很强的模型，如果我们能够给它足够的背景知识，它可以给我提供非常有帮助的决策数据。

我们团队在应用中发现，非常多的场景下，给AI提供了本地知识后，我们可以得到相当优质的结果。

我们通过AI帮忙抓取了全网的高性价比达人后，通过教给AI本地知识，可以非常快的解决大规模种草选号筛号的问题。

我们的直播AI盯播工具，在加入了知识库后，AI模型对于主播话术的的理解明显好了很多，特别是在大促、明星大场等复杂场景下，AI的现场判断已经非常接近操盘多年的老司机。

现在网上有大量DeepSeek一体机，连华强北都跑出来卷硬件了。

我相信所有品牌都担心自己的数据安全问题，但是否一定要本地部署大模型，我觉得需要慎重评估：

1.没搞清楚需求前别动手。

所有的本地部署一定要以业务场景的实际情况出发。如果没有把业务场景规划清楚，就不要着急投入，否则很容易买了机器在空闲，解决不了问题。

2.最佳时间还没到。

DeepSeek R1是个非常优秀的推理模型，作为分析决策的辅助，它很优秀。但它不全能，比如它做编程的审美，就比较理工男。写文案的时候也容易很飞，无法按照我们的意图去创作。这些问题可以通过组合模型使用来解决，但是，很大一部分优质的大模型并不能本地部署。所以也需要等到下一轮开源大模型进化出更多能力时，才是本地部署的最佳时刻。

3.替代方案更具性价比。

另外，如果我们实际分析了详细使用场景之后，除非极高的保密需求，很多时候并不一定非要用本地部署来解决。

4.更新迭代超级快。

如果真的决定要部署，不建议过度选型，硬件现在正在快速迭代中，五花八门的新机型不断涌现。决定最终效果的，显然是软件应用，硬件方面只要够用就好。

当然，本地化部署一定是解决定制化问题的最佳方案。后续我会专门出一期关于本地部署大模型的应用建议，先记得关注。

应用AI两年，我感触最深的是，AI应用能力正在极大程度的加剧人的两级分化。业务能力强，又懂得应用AI能力的人，正在极度被放大，变成超级个体。

我团队的数据分析师，以前带10个人的数据分析团队，前几天聊天，我问他觉得需要多少人会效率最佳，他认真的想了半天，对我说，他一个人带一堆各类的智能体，可能效率更高。因为大部分人并不是非常了解业务细节，他觉得沟通成本也很高，还不如创建一个智能体省时间。

普通人，特别是做以规则为中心工作的人，在AI时代正在面临危机。

  5.直播间初级运营和中控，AI盯播工具普及后，这类职位不会消失，但会大大减少。

总的来讲，我感觉只要大家对业务领域非常专精，集成了AI增长能力，就会如鱼得水，反之就会难过。