在营销行业，人工智能应用正从“创新实验室”的边缘项目，转向深度嵌入日常业务流程。根据WPP iQ在12月发布的一篇文章，在WPP与Stability AI联合举办的网络研讨会上，多家机构展示了人工智能在方案制定、内容生产、审批以及媒体优化等环节中的具体用法。

文章指出，当前讨论的重点已从“是否增加新工具”转向“哪些实际约束决定人工智能能否真正改变日常工作”，包括品牌一致性、生产周期、治理与合规以及工作流程设计等。

品牌准确性被视为可工程化目标

多家营销机构将“品牌准确性”视为可以通过工程手段反复实现的能力。WPP与Stability AI在研讨会上表示，通用模型通常“并未针对特定品牌的视觉识别进行训练”，因此生成内容往往显得中性、缺乏品牌特征。

两家公司提出，通过使用品牌专属数据集对模型进行微调，使其学习品牌手册中的风格、外观和色彩等要素，可以在输出中持续、稳定地再现这些特征。

WPP为零售商Argos开展的项目被视为典型案例。团队在对模型进行微调后表示，模型不仅能够还原角色本身，还能捕捉到品牌3D动画中灯光、细微阴影等细节。此类细节在传统生产流程中往往需要多轮渲染和审批才能确定。

在人工智能生成结果更接近“成品”的情况下，团队在修正上的投入时间减少，将更多精力用于叙事构建以及针对不同渠道对素材进行调整。

生产周期显著压缩 工作节奏随之改变

WPP与Stability AI指出，传统3D动画制作周期较长，难以满足对文化热点和平台变化快速响应的需求。在Argos项目中，WPP使用两个3D玩具角色训练定制模型，使其学习角色的外观、比例以及持物方式等具体特征。

据介绍，该模型能够在几分钟内生成“高质量图像”，而非以往需要数月的制作周期。

文章认为，生产环节的加速并未消除瓶颈，而是将瓶颈从内容生成环节转移至审核、合规、权利管理和分发等阶段。这些约束此前一直存在，但人工智能带来的速度与效率放大了它们与既有系统之间的差距。

报告指出，若希望人工智能真正改变日常运营，机构需要围绕其重新设计流程，而不是简单将其作为新增工具叠加在原有流程之上。

“人工智能前端”成为关键入口

WPP与Stability AI在研讨会上提到所谓“界面问题”：创意团队在日常使用的工具界面中耗费大量时间，这些界面被描述为“割裂、复杂且令人困惑”，团队不得不通过反复切换工具和转移资产来完成工作。

一种应对方式是搭建定制化、品牌专属的前端界面，在前端之下连接复杂的后端工作流程。

WPP将其平台WPP Open定位为此类前端之一。该平台被描述为将WPP的专有知识编码为“全球可访问的人工智能代理”，用于支持策划、生产、媒体创作和销售等环节。文章称，运营效率的提升主要体现在工具之间的衔接更为顺畅：从方案到生产，从资产到激活，再到将绩效信号反馈至策划环节。

自助化能力改变机构与客户分工

文章指出，人工智能驱动的营销平台正逐步向客户开放自助使用。在此背景下，机构在运营上的重点转向那些客户难以自行完成的环节，例如品牌体系设计、模型微调的搭建以及将治理要求嵌入工作流程。

这类分工变化，被视为机构在人工智能环境下重新界定自身角色的一种方式。

治理从“纸面政策”转向“流程内嵌”

要让人工智能成为日常工具，治理问题被认为必须从政策层面落地到具体流程中。Dentsu在研讨会上介绍，其正在构建一个“围墙花园”式的数字空间，员工可以在其中安全地进行人工智能方案的原型设计和开发，并将其中表现较好的方案推向商业化应用。

据介绍，这一做法旨在降低敏感数据泄露风险，同时为实验成果进入生产系统提供路径。

策划与洞察环节同样被压缩

人工智能的运营影响并不限于生产端。Publicis Sapient在研讨会上介绍，其正在使用人工智能支持内容策略与策划，将“数月的研究转化为几分钟的洞察”。

该机构称，其方法是将大型语言模型与情境知识和提示库结合，用于加速研究与方案开发。文章认为，这种压缩进度的方式，使机构能够在既有资源下服务更多客户，并更快响应文化环境和平台算法的变化。

岗位与职责结构发生调整

在上述案例中，营销专业人员的工作内容被描述为“重新平衡和转变”。机械性绘制、尺寸调整和版本制作等重复性工作所占时间减少，而品牌管理相关工作所占比重上升。

同时，新的运营岗位正在出现，包括模型训练师、工作流程设计师以及人工智能治理负责人等。

文章总结称，当机构采用定制模型、便于内部和客户使用的前端界面，以及连接策划、生产与执行的一体化平台时，人工智能带来的运营变化最为明显。

在这些实践中，最直接的变化体现在速度和规模上，而更深层的变化则体现在营销交付方式逐步呈现出类似软件驱动供应链的特征，即更加标准化、灵活且可衡量。