本期“All in on AI 领袖系列”，我们邀请到 Aleisha McCall ——Ultimate Edge Communications 创始人兼首席执行官。该公司是一家营销、媒体与人工智能转型咨询机构，帮助企业重新设计营销和媒体广告运营模式，以适应 AI 时代。Aleisha 是营销、媒体与 AI 转型战略师、行业主题演讲人、多次获奖者，并十度入选 B&T 女性媒体权力榜。她还是播客《媒体黑匣子》的主持人，在节目中揭示高绩效媒体广告背后的隐藏策略，采访营销领袖、媒体专家和品牌高管，挖掘持续带来商业成果的实战方法。作为 Ultimate Edge Communications 创始人兼 CEO，她协助企业与高管团队重构营销和媒体广告运营模式，消除碎片化营销实践，将 AI 融入商业运营，并交付可衡量、高回报率的业务成果。让我们直接进入对话，了解我们正在经历的转型之旅。
以下回答均出自 Aleisha McCall。
问：在您观察的各组织中，真正通过 AI 实现转型的组织与那些仅仅“加装”AI 的组织之间有何区别？那些成功转型者具体做了哪些不同的事？
答：领先的组织正在利用 AI 带来的机遇，重新设计其营销和媒体职能。他们并非简单地在已经碎片化、割裂、充满人工流程的营销技术栈上再添一个工具，而是从底层开始彻底重构和精简系统与流程。
早期采用者已经开始记录工作流程，将客户数据整合为统一视图，尽早建立透明的治理机制，在营销、销售、客户体验乃至更多内部职能部门之间打造单一事实来源——这样就能从组织更多环节中挖掘额外价值，例如顺畅的支付处理（含退款）、客户服务，甚至基于早期客户反馈进行前瞻性的研发，以推出领先的产品和服务。
未来 6 个月内，最大的竞争机会属于那些有远见的营销人员，他们能战略性地奠定这些坚实基础，从而在格局持续演变、创新与功能层出不穷的长期博弈中胜出。而那些继续采用短视、零散方式的落后者，很快将迎来“清算日”。
谨慎的营销人员真正等待的是充分集成所需的安全护栏——这也是我认为大多数组织仍将 AI 用于战术层面、仅仅“试水”的原因。他们用 AI 更快地生成更多内容、总结会议、撰写模板化邮件。这属于效率提升，但并非转型。
问：随着 AI 重塑工作方式，您观察到组织在哪方面挣扎最多：技术、文化，还是领导愿景与一线采纳之间的差距？
答：AI 的核心问题是，它只能自动化已有（且经过优化）的工作流程；否则只会放大混乱。人类在工作中依赖即兴发挥，这是有效采用代理式 AI 的头号障碍。没有经过“实战检验”的优化工作流，AI 就只是基于孤立任务的优化器，在处理需要协作的团队任务时无法协调一致。
更棘手的是，营销历来在各自为政的孤岛中运作——媒介、CRM、创意、分析、销售、客服往往使用不同的数据集，衡量成功的指标和 KPI 也各不相同。
因此，我们看到向统一平台和互联数据环境的强烈迁移。明智的 CMO 深知，AI 只有在拥有一致、恰当治理的数据和明确界定的工作流（且尽量排除人为即兴）时才能发挥最佳效果。
在问“我们该买哪个 AI 工具”之前，应先问：“今天工作是如何在我们的业务中流转的？更重要的是，如果我们想改进这种流转，我们会改变什么？”
树状图：Microsoft 365 Copilot 用户按工作活动划分的 AI 应用情况。
“分析、推理与决策”占比最大，为 49%；“与他人互动”占 19%；“产出工作”占 17%；“信息收集”占 15%。该图展示了 AI 如何广泛支持高价值知识工作。
数据来源：Microsoft 365 Copilot 遥测，2026 年 2 月某一周。百分比表示每类活动在已分类的 Copilot 用户目标中所占份额——并非时间占比，也非会话次数。每次交互均根据 ONET 中间工作活动分类法按用户意图分类，并映射到广义工作活动（GWA），再归入四个 ONET 工作活动类别。
问：随着企业意识到 AI 现在能完成过去定义整个职能的工作，您在角色、技能和组织架构方面观察到了哪些变化？
答：这是我们看到的最大转变之一，因为明智的组织并非简单地引入另一项技术，而是在重新设计工作完成方式。AI 不是一次性部署即可高枕无忧的解决方案——它需要清晰的治理、精心设计的工作流和持续管理，才能在规模化中交付价值。没有这些基础，AI 可能很快变得昂贵、不一致，并增加比消除更多的复杂性。
这为重新思考人员与职能的角色创造了真正机会。随着常规执行工作日益自动化，人的价值转向战略、工作流设计、商业判断、创造力和决策。
领先的组织会问：“我们能自动化什么，从而赋能员工去做对客户最具价值的工作？”
同时，我相信我们正迈向一个未来：员工不仅彼此协作，还将协调由专业 AI 代理组成的团队。例如，一位营销人员可能拥有一支代理团队，负责竞争研究、受众分析、媒体优化、报告和内容创建，并附带自动审核。这标志着从执行任务转向更高层次的决策——优化工作流、验证系统，以最大化支撑客户体验的价值链。
这意味着在运营和结构上，组织边界开始消失。营销、技术、数据和客户团队不能再独立运作，否则无法释放 AI 的全部潜力。这正是实现真正商业转型、取得商业成功所需的变革。
问：目前哪些行业或类型组织在 AI 应用上进展最快？您认为它们具备什么优势？
答：那些拥有扎实系统、流程完善且工作流有明确记录的组织，AI 采纳速度更快——尽管由于当前缺乏足够的安全护栏，仍有些犹豫。金融服务、医疗保健和企业级组织通常具备更强的治理框架，这使它们有信心负责任地进行试验。
我们还看到有雄心的中型企业也在早期采用——它们灵活敏捷，决策更快，因为不受庞大复杂遗留系统的拖累。
令人兴奋的是，市场各梯队都以截然不同的方式应对和定位未来。它们的共同点是：不跟上步伐的落后者将被甩在后面，后果前所未有。
气泡图：各行业 AI 代理采纳情况对比。
横轴表示使用代理的企业比例，纵轴表示代理份额。软件与科技、零售、教育属于最成熟的采纳者。制造与资源行业尽管整体采纳率较低，但代理密集度较高，凸显了不同行业实施 AI 的不同模式。
数据来源：Microsoft 365 Copilot 代理遥测 | 2025 年 3 月至 2026 年 3 月 | 所有指标均以份额和比率表示，无绝对计数。
问：纵观市场，大多数组织是将 AI 视为生产力工具，还是新的运营模式？您认为这种区分在哪些方面最为重要？
答：在目前这一尖端技术采用的早期阶段，AI 仍被限制为生产力增强工具，待现有不确定性减少后，才会逐步升级为战略运营（业务）模式。
未来 12 个月内，AI 竞赛的赢家将见分晓。这对营销人员构成挑战，因为他们需要基于可靠、安全的运营环境（且能持续存在！）来做出长期技术决策。
最近一项对 300 位全球 CMO 的研究发现，96% 的人认为 AI 正在推动其职能的端到端转型；但仅有三分之一的人从根本上重新设计了运营模式，只有 8% 的人正在运行多个 AI 代理自主协作的营销活动。
这是因为引入端到端代理工作流正迫使营销运营模式进行根本性重置，而实现这一目标所需的人才缺口，以及管理不断攀升的 AI 成本，是最难解决的问题。
All in on AI 签名问题：对于正在探索如何转型的企业，您的关键建议是什么？若选错技术伙伴而无法释放真正的转型价值，会有什么风险？
答：我的建议很简单：不要从 AI 开始，而是从您的营销系统开始。
了解工作如何在组织中流转，记录流程，确定如何整合客户数据，明确成功的定义，并建立清晰的治理规则。然后判断：您是想复制现状，还是需要改进？现在正是时候去改变那些在客户购买路径上造成不必要摩擦的环节，优化客户体验（价值链）。
最大的风险是在碎片化数据、割裂技术和低效无效流程之上构建 AI，从而把过去的问题延续到未来。
必须开始自我教育并记录现有流程，以便一旦安全协议确立就能随时行动。目前所有技术应用和平台的学习曲线相当陡峭。
我们只看到了 AI 冰山的尖角。就像 2000 年的互联网泡沫是今日互联网的催化剂一样，AI 更具革命性，因为它拥有代理能力——能执行和协调曾经只属于人类专家的工作。
具体到媒体和营销领域，我认为最大的机遇是最终清理“媒体混乱”——运营碎片化、多家代理机构、割裂的平台、复杂的报告和仪表盘、各部门对成功指标的不同定义。
AI 可以改变这一点。AI 能让有能力的营销人员重新掌控其营销和媒体广告，通过单一视图获得显著的运营效率，减少媒体浪费，产生更强的 ROI，并利用人与技术资源的新组合。
归根结底，愿意在这场转型之旅中自我赋能、成为变革倡导者、拥抱自互联网以来最强大创新的营销人员，将获得回报。他们将作为无价的、关键的变革推动者，保住自己的岗位。而旁观者则不太可能发挥任何重要作用。
以下回答出自 Adam Goodman，微软广告亚太区 AI 加速总监：
Aleisha 的观点与我几乎每次与品牌和代理机构交谈时听到的内容不谋而合。AI 转型的最大障碍很少是技术获取，更多是数据碎片化、工作流割裂、团队孤岛和治理不确定性。进展最大的组织，恰恰是在规模化部署 AI 之前先退后一步，重新设计业务工作流。
对于希望了解自身现状以及下一步发展方向的品牌，我们开发了微软广告 AI 成熟度框架，帮助企业评估当前的 AI 成熟度，并识别从基础到转型所需的人员、流程、数据和技术能力。
除评估外，组织可在三个领域立即采取行动：
- 先聚焦工作流转型，再选工具部署。 正如 Aleisha 所强调，AI 只能自动化有效流程，否则只会放大复杂性。
- 优先考虑互联且受治理的数据。 许多组织仍跨多系统、多团队、多成功定义运营。请确保能整合为一个（最好是单一的）可信基础，让 AI 在更丰富的上下文、一致性和信心中运行。对零售商而言，产品信息流至关重要，因此可利用 Microsoft Merchant Center 等工具优化产品数据。
- 推动采纳和组织准备——即我们所说的 AI 素养培训。 AI 转型既关乎技术，也关乎人员。成功的品牌正在建设技能、治理框架和运营模式，使员工能够与 AI 协同工作，同时维护信任、安全和问责。
我们提供了丰富的支持文档和培训资源，从广告学习实验室到 Microsoft Learn 均可获取。
我们每个人面前的机会都巨大。那些将坚实基础与清晰转型愿景相结合的品牌、广告主和企业，将处于最有利位置——它们能超越生产力提升和简单提示词，释放 AI 在整个业务中的全部价值，而我们随时准备在这段旅程中为您提供支持。