自2022年11月ChatGPT横空出世以来，人工智能以前所未有的速度渗透至商业世界的每个角落。截至2026年初，ChatGPT周活跃用户突破9亿，Gemini用户超过7.5亿，企业级AI投资更呈指数级增长。当“是否采用AI”已不再是问题，真正的命题浮出水面：如何将AI从“可用工具”转化为“竞争壁垒”？
ON24于2026年4月对261名美国B2B营销人员（86%为经理及以上级别）开展专项调查，结合行业宏观数据，发布《2026年B2B营销中AI的现状》报告。本文基于该报告核心发现，为营销领导者勾勒出从“AI采用”迈向“AI优势”的完整路线图。
一、AI已成营销标配，但“会用”与“用深”天差地别
调查显示，82%的B2B营销人员已在工作中使用AI，另有11%计划年内引入，两者合计高达93%。在年营收超2500万美元的企业中，这一比例更攀升至96%。AI已从“前沿实验”蜕变为“标准配置”。
然而，表象之下暗藏分化。若以使用深度划分：36%为“重度用户”（显著依赖AI完成核心工作），46%为“轻度或部分用户”（偶发性、辅助性使用），剩余则尚未涉足。
真正的分水岭在于“使用强度”与“业务绩效”的正向循环。 当问及上一年度业务目标达成情况时，显著超额完成目标的“领先企业”中，56%为重度AI用户；而在其余企业中，这一比例仅26%。换言之，领先者重度使用AI的概率是后者的两倍以上。
二、业绩领先者的秘密武器：2倍以上的重度使用率
“用AI”和“用好AI”之间，横亘着一道业绩鸿沟。调查将上一年度“显著超额完成业务目标”的企业定义为业绩领先者，对比发现：
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用户类型 |
业绩领先企业 |
其他企业 |
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重度AI用户 |
56% |
26% |
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部分/轻度用户 |
27% |
57% |
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非用户 |
17% |
17% |
业绩领先者中，56%为重度AI用户；而在其余企业中，这一比例仅为26%。前者重度使用的概率是后者的2倍以上。
三、生产力红利显现：重度用户效率飙升
AI对个人生产力的提升，同样随使用深度呈指数级增长。
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提升程度 |
重度AI用户 |
轻度AI用户 |
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显著提升 |
75% |
23% |
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略有提升 |
21% |
60% |
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无提升 |
4% |
17% |
96%的重度用户认为AI至少带来了部分生产力提升，其中四分之三感受到“显著提升”；而轻度用户中虽也有83%感到有所改善，但仅23%达到“显著”级别。有趣的是，生产力提升幅度远超业务绩效差距——这提醒营销领导者：效率本身不是终点，必须将节省的时间与规模化能力锚定在可衡量的商业产出上。
四、知行鸿沟：潜力遍地，落地寥寥
尽管营销人员对AI寄予厚望，但“认知”与“执行”之间存在惊人断裂。报告显示，在每一项营销活动中，认为AI“有巨大潜力”的比例均远超“实际使用”的比例：
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营销活动 |
认为有潜力 |
实际使用 |
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创意/设计 |
88% |
59% |
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分析与测量 |
87% |
48% |
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受众细分与个性化 |
78% |
34% |
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语言翻译 |
81% |
27% |
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网络研讨会 |
71% |
18% |
尤其值得注意的是网络研讨会场景——尽管71%的营销人员认可AI可提升其效果，但实际使用者仅18%。
结论一目了然：行业普遍知晓AI“能做什么”，却尚未将其嵌入日常运营工作流。从“热情”到“执行”，需要一套可重复、可扩展的AI运营模型来架桥。
五、领先者加速“滚雪球”：差距只会越拉越大
先行者并未止步。调查显示，96%的重度AI用户计划在年底前部署更多AI应用，而轻度用户中这一比例降至73%。成熟团队对AI的价值落点有更清晰的认知，因而能更精准地优先投资。
这一优势在新兴的“自动化AI代理”领域尤为明显。AI代理能够自主解释上下文、规划步骤、调用工具并完成任务，将AI从“被动问答”推向“主动执行”。重度用户中，89%已在用或计划使用AI代理，而轻度用户为63%，非用户仅29%。Gartner预测，到2026年底，40%的企业应用将嵌入任务级AI代理。先行者正以代理为杠杆，将“单点提效”升级为“流程再造”，进一步拉大与观望者的身位。
六、买方已变：B2B营销进入“AI中介”时代
AI的影响绝不局限于供给端。Forrester买方旅程调查显示，94%的商业买家已在采购过程中使用AI——无论是研究问题、对比供应商，还是缩小候选名单，生成式AI与对话式搜索正取代传统信息源，成为买家的首选入口。
在此背景下，B2B营销的内容策略必须“对人有用，对AI可读”。报告指出，79%的营销人员认同AI将加速买方洞察的行动化，78%相信AI将提升营销自动化效率，76%看好规模化个性化。但这一切的基石是高质量的第一方参与数据——买家观看、提问、下载、回访的行为信号，是AI驱动个性化的“燃料”。
然而，现状堪忧：没有任何一类数据被超过半数营销人员用于个性化。排名最高的“指定目标账户数据”也仅45%使用，表格填写数据（31%）、联系人级互动历史（30%）、买方旅程阶段（29%）更低。数据基础薄弱，AI个性化便如无源之水。若不先补数据治理的课，AI规模化个性化非但无法实现，反而可能催生大量低质“数字垃圾”，加剧买家疲劳。
七、行动蓝图：从“AI采用”到“AI优势”的九步法
报告最后为B2B营销领导者提炼出可落地的九步框架，核心原则是：不要自动化一个糟糕的流程——先修复，再规模化。
第一步：始于业务结果，而非工具
别问“AI能做什么”，先问“哪个业务痛点最痛”。锁定AI应改善的TOP3结果，设好改进前的基线，再指定一位高管级负责人——AI工具不需要owner，业务结果才需要。
第二步：盘点与取舍
把团队所有AI场景摊开审视，标记复制粘贴、数据滥用、重复工具等风险，按商业价值和数据就绪度评分。无人负责、无人审核、无人衡量的用例，绝不扩展。
第三步：加固第一方数据地基
明确要捕获哪些买家信号，建立统一分类法，连接CRM和营销自动化系统。数据质量永远优先于数据体量——100万条垃圾不如1000条精准信号。
第四步：锚定信号丰富的高价值工作流
从买方行为最显眼的地方入手——网络研讨会、虚拟活动、内容中心。聚焦“高摩擦时刻”：跟进拖沓、内容复用困难、销售交接断层。把参与信号当战略资产，别只当报表。
第五步：先重新设计流程，再引入自动化
画全流程图，无情删减非必要环节，再明确AI和人类各负责什么。别用AI给臃肿的流程插上翅膀——它只会飞得更偏。
第六步：按工作流适配选工具，而非追逐新奇
通用聊天AI用于头脑风暴和内部草稿，平台原生AI用于依赖第一方数据的核心流程。避免堆砌互不联通的“AI孤岛”。
第七步：将治理嵌入运营模型
明确批准用例、数据源和禁止用途，面向买家的内容必须设人工审批关卡。治理应帮团队加速，而非沦为无人翻阅的政策文件。
第八步：通过人员和文化推动采用
组建跨职能AI工作组，培训团队，共享提示词库和模板，给团队留出测试时间。奖励改善结果的行为，而非奖励新奇或产出数量。
第九步：衡量、规模化或叫停
用数据衡量改进效果，按工作流审查结果，而非仅按工具。效果好的规模化，只产出内容却不改善体验或商业结果的坚决叫停。将节省的时间投入更高价值的工作。
结语：2026，决胜点已转移
AI已不再区分“早期采用者”与“落后者”——因为绝大多数人已在船上。新的分界线划在“随意使用者”与“系统化运营者”之间。前者将AI视为偶尔求助的聊天机器人，年复一年重复基础用例；后者则将AI嵌入可重复、可衡量、可扩展的运营模型，以第一方数据为燃料，以业务产出为标尺，让每一次买家互动都更相关、更有用、更可量化。
AI不会取代出色的B2B营销战略，但它会极大放大战略的效能。2026年的竞争，属于那些能用纪律、数据与可重复流程驾驭AI力量的团队。正如报告所警示的：不要问“AI是否属于营销”，而要问“AI在哪三个工作流中能创造最大优势”。集中火力，从小处取胜，然后快速扩散——这才是从“采用”走向“优势”的最短路径。
*内容来源：
2026 ON24 State of AI in B2B Marketing report
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