AI 进入商业世界的速度远超预期。从探讨能否接管基础生产，到如今在世界人工智能大会（WAIC）上，AI 智能体已深度参与客户服务、销售运营等核心经营环节。
麦肯锡数据显示，88% 的受访企业已在至少一个业务职能中常态化使用 AI，23% 的企业开始规模化部署智能体。中国大陆企业表现更为激进，45% 的受访企业已实现 AI 的规模化或全面部署，高于全球 38% 的平均水平。这标志着 AI 竞争已从“谁先用上工具”转向“谁能更聪明地使用 AI"。
DT 商业观察发现，品牌正让 AI 越过物料生产和投放优化的“浅水区”，深入需求发现、产品定义、人群判断及经营决策等核心领域。今年小红书种草大赏首次增设「AI 应用创新」赛道，正是品牌与平台共同探索 AI 赋能生意环节的信号。
在获奖案例中，品牌利用 AI 分析搜索、笔记和评论以重塑用户画像；将需求洞察前移至产品开发阶段；或借助 AI Agent 持续追踪经营结果。AI 正从单一的生产工具，演变为品牌理解人、赢得人的基础设施。
从用户的碎片表达里，读出完整需求
当品牌争相标榜“懂消费者”时，真实反馈却往往以碎片化形式散落在互联网角落。Qualtrics XM Institute 调查显示，无论体验好坏，直接向企业反馈的消费者仅占三成左右，而社交媒体评论、在线评价等间接渠道的反馈量却在快速增长。人工难以规模化处理这些海量且细碎的信息，而 AI 让大规模“倾听”成为可能。
科沃斯通过 AI 梳理小红书内容时，捕捉到“毛发缠绕轴承”、“噪音吓跑猫咪”等具体抱怨。这些看似微小的痛点汇聚后，揭示了养宠家庭未被充分满足的需求。进一步地，科沃斯利用 AI 对 4757 个人群标签进行聚类精算，发现养猫与养狗家庭对毛发困扰的差异，从而为差异化种草提供依据。
除功能场景外，AI 的触角还延伸至审美偏好与情绪识别。科大讯飞团队追踪一位母亲选购学习机的完整路径，发现家长的犹豫并非单纯因为价格，而是不清楚“贵在哪里”。评论中反复提及的“仿真实验室”才是关键差异化功能，而品牌主推的“错题解析”并未完全击中痛点。此外，家长更需要的是能交流的学习伙伴，而非机械的答题程序。AI 帮助品牌读懂了功能背后的情绪期待。
从识别痛点到解读情绪，AI 正在连接散落的信号，拓宽品牌理解消费者的边界。但看见需求只是第一步，真正的分水岭在于品牌是否愿意将这些洞察转化为经营决策。
AI 正影响品牌如何“下注”
AI 推动了技术平权，但并非所有使用者都能获得增长。多数企业仍用 AI 优化既定流程，而领先企业已开始利用 AI 重新判断增长机会，重构业务流程。
基于清晰的场景与人群需求，科沃斯做出了关键调整：将宠物场景提升至人群经营第一优先级，筛选出 500 多个可投放亚群，并针对猫狗毛发清洁、噪音等具体问题升级内容策略。同时，品牌利用 AI 分析评论区反馈，判断用户对卖点的理解程度，据此放大有效内容，使好内容率提升 70%。借助小红书 AI Agent 持续结构化新信号，科沃斯新品人群资产规模突破 2500 万，实现逆势增长。
更多品牌则将 AI 能力前移至产品创新环节。例如，科技数码品牌基于对 12 万条相关笔记的情绪洞察，将用户因“不会摆姿势”产生的挫败感转化为拍摄功能优化的依据。当 AI 深度介入经营选择，它不仅影响预算投向，更开始参与定义产品应解决的核心问题。
AI 可以生成答案，真人才能提供判断
随着 AI 普及，策略差异化从何而来？答案在于数据质量。通用模型无法凭空创造真实生活，足够真实、即时、成规模的数据决定了 AI 的商业判断力。
小红书社区汇聚了海量带有生活场景上下文的真实语料。搜索反映主动需求，笔记还原真实体验，评论则不断校准表达。这套持续更新的真人语料库，能帮助品牌捕捉正在发生的需求变化。
真人语料在消费决策中同样关键。调研显示，超过 65% 的消费者对纯算法生成的答案保持谨慎，尤其在高客单价场景下，用户倾向于用 AI 初筛，用真人经验兜底。例如，购买洗地机的用户在对比参数后，仍会搜索“滚刷是否发臭”、“单手操作重量”等真实体验反馈。参数用于比较，真实经验用于判断产品融入生活后的表现。
在 AI 时代，真实的人和语料具有双重价值：对消费者是降低决策风险的信任基石，对品牌则是寻找差异化方向的增长引擎。当信息处理变得廉价，带着生活上下文、犹豫与期待的真实表达变得愈发昂贵。正如小红书技术副总裁风笛所言：“更懂人的 AI，才能解决真实的生意问题。”这也是品牌持续深耕真实社区的根本原因。
*数据来源：小红书数据中台及相关品牌数据
