为什么人工智能能力是当今必备的营销技能

人工智能能力成为营销人员关键差异化因素的三个原因

1. 人工智能正在推动有意义的运营变革

人工智能工具正在重塑 B2B 营销，推动营销人员工作方式的重大转变。这些变化使我们能够更加专注于创造力、策略和实验，而 AI 则负责处理繁重的工作。

超越内容创作：流程驱动自动化的兴起

对许多人来说，生成式人工智能最初是通过电子邮件文案展现其价值的。然而，真正改变市场进入 (GTM) 策略的，是流程驱动的自动化。它能够以更少的资源大规模处理复杂、 萨尔瓦多 电话号码数据 重复的任务，或处理曾经需要专业技能的功能，例如视频或音频内容生成。

然而，人工智能的影响远不止于内容创作。我们正见证着人工智能工具的爆炸式增长，它们彻底改变了传统的手动工作流程。这些工具可以管理以下任务：

• 列表构建。
• 联系丰富。
• 前景研究。
• 电子邮件推广。

有了AI来处理繁重的工作，您可以投入更多时间进行战略规划、创意实验和客户互动。在这些领域，人类的洞察力和创造力仍然至关重要。

超越单步任务：全流程编排的潜力

虽然如今许多人工智能应用专注于单步任务，但真正的变革在于全流程编排， 最大化业务效率：CRM 完整指南 未来人工智能代理将自主管理这些流程。这些由人工智能模型驱动的代理旨在以最少的人工干预执行多步骤流程。

像 ZoomInfo 这样的公司已经朝着这个方向迈进了一步。例如，ZoomInfo Co-pilot 将信号检测、内容创建和行动建议集成到一个无缝的工作流程中。这使得 GTM 团队无需手动交接即可从洞察到执行，从而获得更快、更一致的结果。

然而，如今大多数营销项目仍然涉及多个系统。人类的专业知识对于整合系统间分散的工作流程，以及通过创造力和战略监督来优化人工智能生成的输出仍然至关重要。真正的全流程协同仍在兴起，但正在迅速发展。 

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2. 人工智能的能力每 7 个月翻一番

如果你认为自己还有几年的时间来培养自己的人工智能技能，那就再想想吧。人工智能的能力正在以惊人的速度扩展。根据 METR 的数据，在过去六年中， 通用前沿模型智能体能够以 50% 的可靠性自主完成的任务时长大约每七个月翻一番。

照此速度发展，人工智能很快就能自主处理人类需要几天甚至几周才能完成的任务。HubSpot 的联合创始人最近指出，如果这种趋势持续下去，我们很快就会到达一个临界点，届时人工智能代理将提供真正具有变革意义的应用程序。 

这种加速意味着，当传统团队手动执行他们的活动时，人工智能驱动的竞争对手已经进行了优化、迭代和扩展，在市场敏捷性和效率方面超越了他们。

3. 领先公司需要精通人工智能的营销人员

人工智能日益增长的影响力正在重塑营销招聘趋势。越来越多的公司希望招聘能够运用人工智能工具来推动可衡量成果的营销人才。 

美国近期的招聘信息显示，对精通人工智能（AI）的营销专业人员的需求不断增长，尤其是在需求生成（Demand Generation）领域。在领英（LinkedIn）上搜索， 布韦岛商业指南 可以发现许多职位都强调人工智能技能。例如，领先的人工智能编码辅助 SaaS 初创公司 Tabnine 最近发布了需求生成领导力招聘信息，这凸显了他们对具备人工智能专业知识的候选人的重视。

通过分析 LinkedIn 上 20 多个类似的营销领导职位，我发现公司优先考虑三种常见的技能类别：

• 战略规划和数据驱动的决策：雇主希望高级营销人员能够利用人工智能驱动的洞察力来完善长期战略、优化预算并推动可衡量的成果。 
• 产品和架构师思维：高级职位越来越需要对人工智能解决方案有深入的了解，从自动化到高级分析系统。 
• 创造性实验：除了战略和技术技能外，公司还在寻找能够创造性地使用人工智能来推动客户参与创新的领导者。 

除此之外，领英、花旗和纳斯达克等大型机构还推出了一种新的职位——营销创新领导者。这些职位融合了人工智能技能、营销专业知识和创造性实验，并且薪水丰厚。

现实世界中由人工智能驱动的 GTM 用例 

AI代理和AI驱动的工具已经在GTM工作流程中产生了可衡量的影响，包括我自己的初创公司，该公司为SaaS企业提供营销服务。AI已经成为我们的战略合作伙伴，帮助我们专注于核心价值创造活动。 

数字勘探团队 

在勘探和业务开发方面，我使用 HubSpot 的 Agent.ai（一个允许用户构建和共享自定义 AI 代理的低代码平台）“创建”了一个“数字勘探团队”。 

我的代理处理：

• ICP（理想客户档案）建设。
• 公司研究。
• 外展。
  潜在客户转化。 

通过为这些代理分配专门的任务并将其与我的 CRM 集成，我可以直接连接他们的输出以使我的需求生成工作受益。

人工智能营销分析师 

除了寻找潜在客户之外，AI 代理还能充当战略营销分析师。我经常使用的一个出色工具是 Monica.ai，这是一款专为数据分析、研究和内容创作等工作流程量身定制的一体化 AI 助手。 

在我的竞选工作流程中，我提示 Monica.ai 从匿名绩效数据中发现隐藏的见解，帮助我识别趋势和绩效盲点，并更快地做出数据驱动的决策。

创意助理 

人工智能驱动的内容运营如同力量倍增器，使小型团队能够在不牺牲质量的情况下扩大内容制作规模。例如，我使用 Creatify.ai，一个人工智能驱动的视频生成平台，通过简单的文本提示创建逼真的虚拟人物视频。这让我能够快速制作视频内容，而无需组建制作团队，从而更容易实现格式多样化并触达不同的受众群体。

同样，Monica.ai 帮助我简化了文本到音频内容的重新利用，让我可以轻松地将博客文章转换为音频版本，以满足播客听众的需求并扩大可访问性。

多任务 GTM 代理：下一代 AI 代理

我探索的另一个新兴趋势是多智能体AI平台，例如Manus，它可以模拟复杂的多步骤工作流程。与单任务智能体不同，Manus采用多智能体架构，每个智能体专注于特定任务。智能体之间实时协作，以协调的步骤处理、规划和执行操作。这种方法为自动化复杂的GTM流程（例如潜在客户资格审查或营销活动编排）开辟了新的可能性。

建立提示库

为了优化效率，我还构建了一个针对营销用例的提示库，用于收集潜在客户评分、内容变体和营销活动洞察等任务中成功的 AI 提示。这个库简化了 AI 驱动的工作流程，并在我的团队中推广了行之有效的提示策略。

克服 B2B 营销中 AI 应用的挑战

在采用人工智能时，我们经常面临挑战，尤其是在数据集成和团队技能提升方面。人工智能工具的有效性取决于其处理的数据。当系统碎片化时，人工智能很难发挥最佳性能。确保数据跨平台无缝流动，使用原生集成的平台或依赖 ETL（提取、转换、加载）工具可以帮助弥合差距并确保数据质量。

对于首席营销官和领导者来说，培养团队对人工智能的熟练掌握至关重要。启动培训项目、创建跨职能人工智能工作组以及鼓励跨部门实验，有助于加速人工智能与营销战略的整合，从而实现更高效的增长扩张。 

对于营销人员来说，能够在流程中发现代理可以增值的机会，并了解哪些人工智能工具/代理适用于哪些特定的用例，是一个很好的起点。在熟悉之后，可以开始探索低代码平台，例如 HubSpot 的 Agent.ai 等。它们提供了一种无需编程专业知识即可深入研究人工智能的方法，允许通过简单的提示库进行实验来提升熟练程度。

人工智能能力是不可忽视的职业差异因素

随着人工智能代理和工具的快速发展，现在熟练掌握这些技能的营销人员将推动创新，并开启新的职业机会。首先，您可以利用免费的人工智能技能提升资源，例如Salesforce 的 Agentic AI for GTM 课程。这些课程对于希望提升人工智能技能并保持领先地位的各级营销人员来说，都是一个绝佳的切入点。