营销领导者要问的六个人工智能准备问题

组织渴望深入研究人工智能,但许多举措在交付有意义的结果之前仍然停滞不前……或者永远无法超越实验。

来源:营销人工智能研究所

组织渴望深入研究人工智能,但许多举措在交付有意义的结果之前仍然停滞不前……或者永远无法超越实验。为什么?

这不再是对变革的抵制。我们看到员工将人工智能融入到他们的日常工作中。现在缺少的是组织准备情况。

在我们的 2026 年人工智能现状报告中,超过一半的专业人士已经超越了实验,但只有 29% 的受访者表示他们的组织拥有人工智能路线图。

换句话说,在将人工智能付诸实践方面,组织落后于员工。

在制定有效的人工智能采用策略之前,领导者需要了解其组织目前的状况。提出正确的问题可以帮助识别战略、人员、技术、数据、治理和工作流程中的差距,并揭示哪些地方可能需要额外的准备。

奖励:每个部分都包含即将举行的营销人工智能会议 (MAICON) 的相关会议,因此您可以更深入地了解您的组织最需要工作的领域。

您的人工智能战略与业务目标一致吗?

人工智能准备就绪首先要了解您想要实现的目标。您的组织应该能够识别人工智能可以帮助解决的特定业务问题,将潜在用例与更广泛的业务目标联系起来,并根据其影响对机会进行优先级排序。同样重要的是,领导者应该对成功有一个共同的定义,并了解人工智能应该和不应该在哪里使用。

一旦您知道人工智能可以在哪里创造价值,挑战就变成了将这些机会转化为战略优先事项。在 MAICON 2026 上,《AGI 编年史:最后的前沿》探讨了领导者在做出投资决策时如何将人工智能炒作与现实区分开来,而《Marketing Forward》则研究了人工智能如何重塑营销策略,并提供了一个框架,以便随着技术和客户期望的发展做出更好的决策。

标记您的日历:

  • AGI 编年史:最后的前沿(10/14 @ 2:05 p.m.),与纽约时报畅销书作家、面向未来、屡获殊荣的技术专栏作家 Kevin Roose
  • 营销前沿(10/15 @ 上午 10 点)与 Next Era Institute 执行董事 Mitch Joel
  • 您的团队有采用人工智能的技能吗?

    仅靠技术并不能带来有意义的人工智能采用。团队需要对人工智能有基本的了解,清楚地了解人工智能如何增强他们的专业知识,并对他们如何使用人工智能充满信心。员工应该知道哪些工具得到批准,能够访问他们需要的资源,并了解他们的角色和工作方式可能会如何演变。领导层还需要能够在关键职能领域倡导人工智能采用的人才。

    MAICON 从多个角度应对这一挑战。人工智能适应:规模的人员方面重点关注领导者需要推动跨团队的有意义的行为改变。 AI-Native 内容团队展示了使团队能够大幅提高实验和创新能力的工作流程和系统。 《从人工智能用户到人工智能构建者》探讨了当非技术团队超越简单地使用人工智能工具并开始使用它们进行构建时,领导者需要了解什么。

  • 人工智能适应:规模的人员方面(10/14 @ 上午 10 点),与 Bridge 营销顾问首席营销官 Pam Boiros 一起演讲
  • 人工智能原生内容团队:任何团队如何超越竞争对手(10/15 @ 上午 9:15),主讲人为 SmarterX 和营销人工智能研究所首席内容官 Mike Kaput
  • 您的数据准备好支持人工智能了吗?
  • 您有使用人工智能的治理和护栏吗?

    从 AI 用户到 AI 构建者:与 Zapier 首席营销官和 CAITO Dan Slagen 一起带领营销团队进入下一阶段(10/15 @ 1:55 p.m.)

    人工智能计划需要可靠的数据和清晰的方法来衡量它们是否真正创造了价值。组织应该了解他们的数据存放在哪里,是否准确且可用,以及哪些信息是敏感、机密或专有的。团队还需要基准绩效指标、为人工智能计划定义的 KPI,以及用于衡量业务影响和投资回报率的系统。

  • 多个 MAICON 会议从不同角度深入探讨了测量挑战。人工智能驱动的内容性能监控探索主动式监控和报告系统。见过。相信了。 Chosen 研究了人工智能优化中可见性和可信度之间的关系。 《重新定义投资回报率》着眼于人工智能搜索时代的衡量标准需要如何发展,而《实际效果如何:广告漏斗中的人工智能》则带来了克罗格、AT&T、通用汽车、壳牌和家得宝等全球品牌的成果和经验教训。
  • AI 驱动的内容性能监控:持续跟踪、智能警报和主动报告(10/14 @ 11:40 a.m.),由 Fire&Spark 总裁 Dale Bertrand 主持
  • 已看到。相信了。选择:建立可见性和可信度的 AI 优化(10/14 @ 11:40 a.m.)与 Seer Interactive 创始人兼联合首席执行官 Wil Reynolds
  • 重新定义 ROI:在 AI 搜索时代将信号与噪音分离(10/14 @ 3:05 p.m.),与 Google 数据、测量与分析主管 Suraj Rajdev 合作
  • 实际工作原理:广告漏斗中的人工智能(10/15 @ 上午 10 点)与营销 + 媒体联盟 (MMA) 首席代理官兼 AI 负责人主管 Alec Foster

    治理不应阻止团队使用人工智能;它应该让他们有信心负责任地使用它。组织良好的组织拥有明确的政策来管理人工智能的使用、机密和个人信息以及适用的法律和合规要求。它还知道人工智能系统可能需要访问哪些组织知识、这些信息将存放在哪里,以及谁负责监控人工智能风险和政策合规性。

    在 MAICON,营销转型手册涉及战略治理、大规模支持和角色重新设计。 《人工智能帝国:硅谷如何重塑世界》通过审视影响人工智能开发和部署方式的权力结构和治理问题,拓宽了对话范围。

  • 营销转型手册(10/14 @ 上午 10 点),由 Dynatrace 人工智能转型主管 Claire Potter-Schneider 主持
  • 人工智能帝国:硅谷如何重塑世界(10/15 @ 上午 8:30),获奖记者兼畅销书《人工智能帝国》作者凯伦·豪 | TIME 100 人工智能领域最具影响力人物
  • 当前的技术可以支持您的人工智能野心吗?

    人工智能就绪并不一定意味着添加更多工具。这意味着了解您的组织实际需要哪些功能以及您现有的技术是否可以支持它们。团队应该知道他们的堆栈中已经存在哪些人工智能功能、哪里还存在差距、如何评估潜在平台以及将使用什么流程来安全地采用新技术。

    与 AIreFlow Solutions 创始人 Brian W. Piper 一起构建内容营销代理工作流程(10/14 @ 上午 10 点)

  • Vibe 编码初学者指南(10/14 @ 3:05 p.m.),作者为 ServiceTitan 首席营销 AI 解决方案架构师 Vinny Sosa
  • 技术演示 - 多次;查看议程
  • 构建会议(10/15 @ 11:40 a.m.)
  • 您的工作流程准备好用人工智能重塑吗?
  • MAICON 提供了几种在实践中探索这一点的方法。构建内容营销代理工作流程演示了 Gemini、ChatGPT、Claude 和 NotebookLM 等工具如何作为更大系统的一部分协同工作。 Vibe 编码初学者指南介绍了非技术团队构建和评估轻量级 AI 解决方案的方法。与会者还可以探索技术演示,了解正在运行的平台,并参加构建会议,旨在帮助他们创建可以带回工作的人工智能应用程序、代理、工作流程、自动化或业务解决方案。

    当组织不再询问如何自动化现有任务并开始重新考虑工作本身应该如何完成时,人工智能的一些最大机会就会出现。人工智能就绪团队已经确定了可以在哪些方面节省时间、提高质量或消除不必要的手动工作。他们根据业务影响评估现有的和全新的工作流程,让员工为日常流程的变化做好准备,并在广泛部署新工作流程之前建立测试新工作流程的方法。

    在 MAICON,AI Workflows to Research Anything, Better 探讨了 AI 如何改变买家洞察、竞争情报、受众研究和内容开发方面的研究。 《如何重新构想和构建以前不可能的工作流程》重点关注围绕人工智能特别擅长的领域重新设计流程,而不是简单地自动化旧的工作方式。 《AI-Native Playbook:从 Solo 到 Scalable》提供了构建可扩展的自动化、代理和反馈循环的真实视角。

  • 更好地研究任何事物的人工智能工作流程(10/14 @ 11:40 a.m.),与 SmarterX 研究总监 Taylor Radey 合作
  • 与 GrowthPath Partners 创始人、人工智能顾问兼 GTM 策略师 Liza Adams 一起重新构想和构建以前不可能的工作流程(10/14 @ 11:40 a.m.)
  • AI 原生手册:从单独到可扩展(10/14 @ 上午 11:40),L2 Digital 首席执行官 Keith Moehring
  • 浏览完整的 MAICON 会议议程,了解还有哪些其他主题适合您的业务需求。

    准备好测试您的 AI 准备情况了吗?

    AI 路线图的强大程度取决于其背后的战略、人员、数据、技术、治理和流程。了解您的组织已做好哪些准备以及仍存在哪些差距,可以帮助您将下一次人工智能投资集中在最有可能创造有意义的业务价值的领域。

    欢迎参加 2026 年 10 月 13 日至 15 日在俄亥俄州克利夫兰举行的 MAICON 2026,参加为期三天的实践课程、实践学习以及领导者和从业者将人工智能付诸实践的真实案例。您将获得一些想法、框架和经验教训,可用于将您的组织从分散的实验转向更具战略性、可扩展的人工智能采用。