AI 合作体验探讨
撰文/ 邵思
最近与多位在零售领域从事管理、运营与活动策划的朋友交流，大家讨论的并非对人工智能的未来预期，而是当前的实际应用：AI 已成为日常工作中的常态工具，正被广泛使用来解决真实问题。
讨论结束时，一个问题浮现在心头：人工智能的时代是否已经到来？
需要说明的是，这并不是关于人类被取代的恐慌，也不是关于超能力的故事。真正的变化在于：AI 已不再是遥不可及的概念，而是日常工作中的不可缺少的助手。
这不是一篇关于焦虑的文章，而是一次观察记录：当 AI 慢慢融入工作环境，会带来哪些改变？工作会更简单，还是更复杂？
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每天早上9点，系统会准时推送日报到手机
——Bunny
在零售运营日常中，最具价值的系统推送是“销售波动最大的前五个专柜”榜单。
这个功能不仅关注稳定高销量的专柜，也能捕捉到波动幅度最大的五个，例如某专柜上周销售为 5 万，本周降至 1 万。这些波动往往指向需要解决的关键问题。
一旦发现问题，系统会给出相应的策略建议。比如某专柜的新客来源不足，系统将给出一个拉新方案：包含优惠券数量、金额与预算等；若方案被确认，还可以一键生成所有优惠券。
过去需要多方会议沟通、逐级推进才能启动活动；现在系统每天早上9点将日报送达手机，直接从数据中提取可执行的行动方案。
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帮助线下导购将“门槛”降到“手机拍照”就能完成
—— 小B
在商场运营中，动态 SKU 数量庞大，将线下商品转化为线上可运营的数字资产是一项繁琐的工作。
许多线下专柜的新商品尚未上架电商平台，品牌方也未提供商品图片，无法逐一采集拍照。
经过一年的积累，线下商品积攒了大量信息，但很难直接转化为线上资产。通过社媒与小程序推广，缺乏图片和文案往往难以获得有效转化。
如今，导购只需用手机拍摄商品的正反面并上传到系统，AI 就会自动生成各类图片与描述，甚至包含穿搭与场景背景。
风格活泼的品牌非常青睐这种做法，认为 AI 生成的真实商品图甚至优于人工拍摄。我也见过不少 AI 生成的商品图，效果确实令人满意。经过处理的图片可在模特上呈现，光影也更自然。
对一线品牌导购而言，AI 接管了那些耗时、重复且技术含量高的工作，使他们有更多时间专注于顾客服务。
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AI 还能协助管理停车场
—— F 范鹏
在停车场，AI 通过监控系统实现实时管理。如果发现车辆在禁停区域，系统会即时通知保安处理。夜间巡逻也更高效，系统会设定“禁止人员进入的区域”，一旦有闯入就会触发警报。
过去依赖人工监控与目视，难免出现延迟与疏漏。现在，AI 管理的系统是闭环实时的，无需层层传递。
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系统在主观判断中保留人类经验
—— 秋林
我在零售集团担任一个品类的招商工作，AI 最有用的部分，是“品牌智能分级”。
过去，品牌分级多凭经验判断，定为 A 级就能获得更多资源。如今，AI 会基于全国渠道、经营数据、开店规模、口碑等多维度进行评估。现在在运营端，约 70% 的 AI 给出的分级结果可以直接采纳。
剩下的 30% 无法直接采纳的情况，往往是品牌数据表现一般但体系稳定。系统允许人工进行调整，这种机制既修正了主观判断，又保留了人工经验。
AI 还帮助完成两项工作：一是品牌风险预警，系统每周推送潜在风险等级的品牌；二是新品牌挖掘，分析后直接录入系统，确保不遗漏潜在优质品牌。
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AI 批量写作，显著节省时间
—— 阿光
上周在商场举办活动时，团队统计发现，AI 让工作时间从以往的繁重人工加工下降到大约 7 小时，整体节省了约 18.5 小时。活动的各项指标也达到较好效果：小红书曝光量超过 100 万，阅读量约 8 万，互动量约 8000 次，线下报名 234 人，并顺利完成两场直播。
具体执行流程是：使用 AI 一键生成活动方案（赛制设计、分工、时间表、评判标准），定稿后再让 AI 输出多条趣味笔记以便自然传播。PPT 的盲盒题目由 AI 生成，配图则借助工具完成，配合两套 AI 软件完成思路落地后交由供应商执行。
现在策划商场活动时，团队更多专注于创意构思与执行统筹，重复性工作交给 AI 完成。
尽管有人担心 AI 会导致创意同质化，但在实践中，我们看到 AI 提高了创意产出速率，最终由人工筛选并组合出更具吸引力的作品。AI 不是替代人类创意，而是提升创意产量与效率。
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关于 AI 在零售行业的三个阶段的思考
从几位同事的日常工作看，AI 正在零售场景经历三个阶段：L1 工具化应用，AI 作为提效工具，辅助完成单项任务（如市场部用 AI 生成活动方案，导购用 AI 生成商品图）。L2 流程自动化，AI 深度嵌入业务流程，如系统自动推送波动专柜 TOP5，摄像头自动指派任务等。L3 系统智能化，AI 能主动发现问题、生成方案并验证效果，让人专注于更具温度和创造性的服务。目前这是行业的目标方向。
让 AI 持续融入企业运作的关键，是建立一个“数字飞轮”。某零售企业的 CTO 曾解释：AI 的执行会产生新的数据反馈，数据回流将成为优化下一次决策的依据，形成“越用越准、越用越好用”的自我进化能力。这也是 AI 给行业带来的红利。