你赢不了 AI，只能比 AI 更像人

前段时间，我听来一个买钻石耳环的故事。

故事的主角叫 Lokesh Alluri，联想数字与客户分析的高级经理。他要给家人买一对钻石耳环，2000 多美元的大件。按照老习惯，这种部件多、参数多的东西，他得先啃上几个星期的资料。

这一次，他先打开了 ChatGPT。

净度是什么？切工怎么分？证书要看哪几张？一连串问题问下来，他带着一套基本懂行的认知，走进了店铺。

几个星期的功课，压缩成了几天。他说，踏进店门的时候，他已经是个受过教育的买家了。

天呐。这件事看着很小，背后却藏着一个所有做营销的人，都躲不开的变化。

什么是个性化？

先说说他的东家。很多人知道联想，是因为 ThinkPad。但这家公司的盘子远不止笔记本：它在约 180 个市场做生意，有直面消费者的电商，产品从 Motorola 手机、平板，一路排到企业级服务器。

在这样的体量下，什么叫个性化？

Lokesh 给了个很朴素的定义：把每一次点击，变成一次好体验。

帮客户在复杂的产品决策里少迷路，让数字旅程顺畅、不绕弯路，还得做到相关，又不越界。

注意后面两个字：越界。

他说，到了今天，个性化已经是客户的默认期待，每个客户都默认你懂他。所以真正的分水岭在于：你怎么做个性化，才让人觉得有帮助，而不是被冒犯？与此同时，站内站外的隐私和合规，比以往任何时候都要紧。

说白了，在邮件里塞个「亲爱的某某」，那不叫个性化。那叫偷懒。

分析师，要多想，少做

那 AI 来了，分析师还能干什么？

Lokesh 的判断是：今后的分析师，时间会越来越多花在「想」上；「做」的那部分，AI 会接管，而且越干越快。

拉数据、出报表，这类活儿的价值在缩水。他给自己立了一条标准：这份报告，能不能支撑一个具体的决策？能不能把事情往对的方向推一步？能，才有价值；不能，就是白忙。

联想前全球电商总裁 Ajit Sivadasan 说过一句话，他一直记着：

你没法用 AI 打败 AI。你只能比 AI 更像人。

说的多好啊。

这句话也决定了他在招人时看什么。面对一群简历上都写着「熟练使用 AI 工具」的年轻人，他只找两样东西：好奇心，批判性思维。

候选人用 ChatGPT、用 Claude 做笔试题？他不管。他要看的是：这个人有没有真正理解题目背后要解决的问题？工具人人都有，理解装不出来。

你的漏斗，正在被折叠

回到那对钻石耳环。

大语言模型出现之前，一个 2000 美元以上的购买决策，客户要经历漫长的比较、检索、观望。现在呢？客户先跟 AI 把功课做完，到你的官网时，已经懂行，随时可以下单。

传统的漏斗，被从中间折起来了。

这就带来一个很现实的问题：客户在 AI 里聊的那些内容，你看不见。

今天，客户从搜索进来，你还能在 Google Ads 里分析关键词，猜出他大概想要什么。可客户从 ChatGPT、从 Claude 进来呢？你的数据里，可能只剩下一行冷冰冰的「来自某个 AI 的流量」。

这是整张客户旅程地图上，新丢掉的一块拼图。

Lokesh 判断，随着这些 AI 平台开始做广告、做推荐，新的机制会出现，至少会把部分信号吐出来：客户的意图是什么，他在找什么。哪怕拿不到完整的提问原文。

而要把这些信号接进系统，就得动大手术。用他的话说，营销技术栈需要「大量的架构改造」，给 AI 中介化的客户行为腾出新的位置。

都有 AI 之后，拼什么？

还有一个问题，可能更扎心。

当最好的技术、最好的 AI，人人都能买到，品牌之间拼什么？

他的答案是：品牌会开始比谁更像人。谁把自己真实的、核心的故事讲出来，谁就是赢家。

技术会拉平。故事不会。

最后

那对钻石耳环的故事，我后来又想了很多次。

旅程在变，客户带着答案进门；地图在变，AI 对话成了盲区。人呢？价值反而更清楚了：从做报表，变成做判断。

变化这么快，怎么办？

或许答案早就写在那句话里了：别想着赢 AI。想办法，比 AI 更像人。

祝你在这一轮变化里，先想明白，再动手。