麥肯錫示警:近七成行銷工作將被AI接手!5個轉型學習,讓行銷人逃過「無用階級」命運
麥肯錫示警:近七成行銷工作將被AI接手!5個轉型學習,讓行銷人逃過「無用階級」命運

《21 世紀的 21 堂課》作者哈拉瑞(Yuval Noah Harari)提出令人不安的預言:AI 革命將創造出龐大的「無用階級」(Useless Class)。這群人指的是因人工智慧(AI)與生物技術發展,導致大量人類因能力不及機器,或因成本考量而無法在經濟與社會中發揮作用的人口群體。

沒有人能逃過這個浪潮,行銷人也不會例外。根據麥肯錫於4月發布的報告指出,「代理型 AI」(Agentic AI)最終會主導目前約三分之二的行銷活動,涵蓋像是自動內容產生、模擬受眾測試,以及以受眾為核心的媒體規劃等工作。

未來課題是,當 AI 執行所有「可被描述的任務」之後,我們能否承擔「無法被描述的判斷」?我認為品牌行銷人可以向五個關鍵座標轉型:

座標一:從內容生產者轉向「品牌策展人」

過去,行銷部門花 80% 的時間生產內容:寫文案、改圖、剪片。在 AI 時代,生產成本趨近於零,量不再是優勢,內容的稀缺性已從製作難度轉移到「品味與判斷力」。AI 寫得出語法通順的文字,卻無法賦予品牌獨特的價值觀與情緒共鳴。哈拉瑞的無用階級,指的正是那些只會複製執行、卻無法定義靈魂的人。

轉型重點: 練習定義「品牌靈魂」,這個品牌相信什麼?在這個時代選擇站在哪裡?這些問題的答案,是 AI 無法生成的。

行動建議: 學會精準下指令(Prompt Engineering),讓 AI 成為你的外包製作團隊,你則是負責審美與決策的「策展人」。

座標二:從數據分析師轉向「流程規劃師」

大數據不再是護城河。當每個人都能即時取得洞察報表,看數據本身的價值歸零,能回答「為什麼發生」、判斷「接下來該往哪走」才是真正的價值。這個從數字到決策的跨越,需要商業直覺、產業知識,以及對人性的深度理解。

轉型重點: 先以洞察找出關鍵客戶旅程斷點,再轉化為可被自動化執行的流程設計。

行動建議: 深化 MarTech(行銷科技) 與 CRM(顧客關係管理)整合邏輯,設計自動化的個人化旅程,讓工作角色躍升為流程規劃師。

座標三:從B2C到擁抱「B2AI」的新商業模式

這是我認為當前最值得超前佈局的趨勢:行銷溝通的對象除了人之外,還有消費者的 AI 代理人。

當消費者授權 AI 根據偏好自動篩選,「品牌如何出現在 AI 推薦清單」將成為下一代行銷核心命題。隨著 SearchGPT、Google AI Overview 快速普及,品牌不再只是搶關鍵字排名,而是要讓 AI「理解並信任」你的品牌主張,進而推薦。

轉型重點: 思考品牌的信任資產與內容架構,是否足以讓 AI 正確傳遞你的品牌價值。

行動建議: 研究 AEO(Answer Engine Optimization),超前部署結構化資料與權威內容;率先卡位 B2AI 的品牌,將有機會取得最高的轉換率。

座標四:從單一執行者轉向「跨域整合者」

AI 時代最危險的職涯陷阱,是垂直深耕單一技能的舊思維。當 AI 達到專家水準,跨域整合能力才是最稀缺的競爭力。品牌行銷的本質是商業策略、消費心理、媒體生態、科技應用與創意美學的交叉點,能整合這五個維度的人,才是真正難以被取代的人才。

轉型重點: 刻意培養 T 型能力(T-shaped skills),在垂直專業之外往橫向延伸,具備財務思維、產品邏輯,以及能在決策層與執行層之間擔任橋梁的溝通能力。

行動建議: 主動承接跨部門專案,坐在「行銷 × 產品」、「行銷 × 技術」的交界地帶,那正是 AI 最難自動化的地方。

座標五:從品牌傳聲筒轉向「文化詮釋者」

消費者不再需要更多訊息,他們需要「意義」。品牌若只傳遞產品功能或促銷,將越來越難被看見、被記住、被選擇。真正能穿透雜訊的品牌,能與消費者共同建構「我是誰、我相信什麼」的文化敘事。這需要對社會脈動的高度敏感、對人性的深刻理解,以及在正確時機說出正確話語,這三件事恰恰是 AI 最難模擬的人類專屬資產。

轉型重點: 將自己定位為品牌文化的詮釋者,持續觀察次文化趨勢與世代價值觀移動,轉化為品牌能說出口的語言與立場。

行動建議: 每天固定閱讀跨域文章、報告,問自己:「這個趨勢(或事件、改變)對品牌有何影響?」長期累積,你將擁有 AI 無法複製的個人護城河。

如何重新定義自己的價值

在 AI 時代,執行力本身的價值正在快速貶值。無用階級的誕生,不是因為這些人不夠聰明,而是因為他們定義自我價值的方式與 AI 重疊了。行銷人若繼續用「產出多少內容」或「投入多少廣告」來衡量自己,終將落入這個無用陷阱。

真正的出路,是從有用的執行者進化為「做出判斷的人」;就是那個能在 AI 給出答案之前,先做出判斷、問出好問題的人。

本文授權自高端訓【品牌AI攻略】

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