CMO兴奋地告诉我AI让内容产出速度翻了三倍，但获客和转化指标纹丝不动——"跑得更快了，却离目标更远了"。德勤报告显示，66%的企业靠AI提效，却只有20%实现收入增长。AI放大了方向不清、洞察不深、定位不准、体验不好的老问题，只是把"更快到达错误的地方"变成了现实。效率是加速器，不是方向盘。
前几天和一位CMO聊天，起初她眉飞色舞，说自己对AI太上头了，还鼓励团队小伙伴拿Codex搭工作流，做知识库…
还说现在公众号、视频和各种营销物料的产出速度，至少是过去的三倍，PPT也终于不用手写了，总之AI极大提高了效率。
言语里时刻透露出“终于跟上时代”的兴奋。
我问她：“那效果怎么样？”
她突然停下来，叹了口气，说“内容多了很多，但目前GEO还没看到明显效果，获客和转化指标也没达到。愁啊。”
最悲催的是老板看到AI这么能干，开始明示暗示：市场团队是不是可以再精简一点？
最后，她意味深长地说了句：“我们明明跑得更快了，好像又离目标远了？”
一、效率在狂奔，增长还在原地这不是一家两家公司的困境。
德勤在2026年1月发布的企业AI现状报告《State of AI in the Enterprise》，调研了来自24个国家的3,235位企业管理者（覆盖总监级到C-Level高管）。
下面这组数据在国内估计也大差不差。
66%的企业已经通过AI获得效率和生产力提升；40%实现了成本下降。但已经通过AI获得收入增长的，只有20%。
效率的提升、成本下降、收入增长这三组数据呈阶梯式下降，也就是说现在AI仅仅在把事情做得更快上有优势，但做得更对、做得更好上还需要时间。
不过，74%的企业已经把”增加收入”列为未来希望通过AI实现的目标。
这份报告还说，37%的企业仍停留在AI的表层应用，几乎没有改变原有业务流程；30%已经围绕AI重新设计关键流程；另有34%开始用AI重塑产品、服务、核心流程或商业模式。
真正拉开差距的也许是这样一个“灵魂拷问”：
AI只是做效率工具还是要帮助业务增长？
二、AI放大了一直困住增长的难题过去被执行勤奋而掩盖的四个问题，在AI提效之后急需解决。
1）战略方向不清晰，做得越多，错得越多前面提到的AI可能会让我们的效率提高三倍，但也会让对手、潜在对手的效率提高三倍…
客户的选择越来越多，要求也越来越高。要实现增长，还是要花时间思考：哪个细分市场最值得进入？哪类客户的需求更紧迫，也更有付费能力？这些类似的战略问题没有想清楚就开始让AI干活，产品部也可能更快做出一套没有人愿意付钱的功能，市场部更高效地触达一群不一定会买的人…
效率是加速度，方向对了，更快抵达目标。方向错了，也会更快到达错误的地方。
2）对客户需求了解不深入，很多拍脑袋假想过去的现场调查、客户访谈现在被认为很落伍，很低效。
但真正影响购买的细节，往往就藏在面对面的沟通中。
AI可以几分钟内生成一份的客户洞察报告，数据可能来自公开资料、行业共识和历史语料，也可能只是把团队原来的想象，包装得更加完整。
但如果不深入客户现场，怎么知道客户嘴上抱怨的问题，是他真愿意付钱解决的吗？
反馈表中那位说“对你们解决方案有兴趣”的人，有没有预算和决策权？写着“没有兴趣”的客户究竟是因为产品、价格，还是根本没有改变现状的动力？
这些问题，只有真正看到，并一个个去深挖，才是真的洞察。
3）产品定位、价值主张不清晰，说得多但说不到点子上在公司里呆久的人常有一种幻想，客户是等着我们内容更新，看完有兴趣联系，然后一步步购买。
如果是这样，业务可太好做了。
现实是，大批同质化、不走心的内容客户根本就不看。
有的公司花大价钱做GEO，可是希望客户搜什么问题的时候可以推荐我们，自己都说不清楚。
产品定位、价值主张过去没想清楚，AI不会主动补齐。
AI可以帮助生成和测试不同表达，却不能替企业决定自己究竟为何值得被选择。
客户为什么需要现在解决，而不用等到明年？
他为什么选择我们？他们会不会选对手？他们会不会先维持现状？
如果这些问题没有答案，AI就只能围着一套产品功能说明，按模版生成“智能化”、“一站式”、“行业领先”、“全链路解决方案”…
每句话都没有错。客户看完，心想“这和我有什么关系？”
如果差异化价值始终没有想清楚，企业很容易陷入价格战，这是增长路上最大的障碍之一。
4）客户体验关注度不够，只是频繁触达对B2B和高客单价业务来说，客户很少因为一次内容或一次销售沟通就完成购买。
他对企业的信任，是在搜索、内容、活动、销售对话、方案与服务等多个触点中逐渐形成的。
有了AI，接触客户的机会更多，内容更丰富，响应速度也越来越快。
但客户的体验，却不一定因此变得更好。
比如频繁发邮件，但一看就是群发的；每次沟通都秒回，但一看就是机器人回复…
客户期待自己的痛点被解决之前，更希望不被打扰，真诚相待。
用户体验好，才有可能有口碑、品牌影响力…增长也会因此而来。
说完这四点，你会发现战略方向、客户洞察、产品定位、客户体验，这些问题，AI无法替我们做决定，但又是企业必须面对的。
从产品与营销的角度来说，如果你的团队越来越忙、AI工具越搭越多，销售线索却毫无起色，可以用三个角度做个自查。
一看内容与销售线索的增长对比内容产量翻了三倍，有效的客户对话和销售线索涨了多少？
如果长期没变化，先别继续写更多，检查内容有没有触达对的客户。
另外每周与销售团队沟通，看看线索的质量、反馈客户沟通中提到的问题。
二看内容产出的AI含量无论是市场洞察、内容创作都需要人工审核，AI只是辅助。
能不能追溯到真实的访谈、销售对话或者赢单输单数据？哪些是证据，哪些只是包装过的假设？如果通篇是AI合成的漂亮套话，AI含量太高，退回重做。
三看客户的真实反馈客户在官网或者Agent那里提了个复杂问题，能不能在两次交互之内接到一个懂业务的客服真人？
如果自动化流程增加了客户解决问题的成本，就应该简化路径，重新定义哪些问题交给AI，哪些时刻必须由人接手。
最后，回到标题，AI确实提高了执行效率，但是不能替企业决定进入哪个市场、坚持什么价值，又放弃什么机会。
参考资料：
Deloitte AI Institute, State of AI in the Enterprise 2026: The untapped edge, January 2026
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