行业观察 | 高端消费行业AI战略提速,为何落地节奏仍显谨慎?

过去两年，生成式AI的发展速度远超多数人的预期。从大语言模型到AI智能体，新技术不断刷新企业对AI能力的认知，也推动越来越多企业重新审视自身的数字化战略。

高端品牌同样如此。

报告显示，AI已全面进入受访品牌和集团的核心议程。将AI列为未来三年最重要战略事项之一的企业比例，从2024年的5%升至22%，超过六成受访企业已将其纳入未来三年的前十大重点。与此同时，已有39%的企业形成了较为完整的AI战略与实施路线图；另有近半数企业已明确发展方向，并围绕重点场景展开试点。

不过，重视并不等于应用上的全面铺开。报告指出，不同类型的企业间存在明显差异：

• 大型集团：拥有多个品牌的大型集团推进速度最快，普遍已形成统一战略规划，由集团层面制定技术标准、建设基础能力，并逐步向旗下品牌推广。

• 独立品牌：与之相较，不少独立品牌，尤其是规模较小的品牌，仍受资源、人才和技术能力限制，整体推进相对谨慎。

将AI的应用放到整个消费行业来看，高端品牌的节奏确实不算快。

不少零售企业已经开始尝试AI客服、智能导购、自动生成营销内容等应用，而高端品牌虽然同样积极布局，却更倾向于从内部运营切入，对直接面向消费者的场景保持谨慎。

这种差异，与高端品牌自身的经营特点密切相关。

报告指出，高端品牌销售的不只是产品本身，更包括品牌历史、工艺价值、文化叙事以及人与人之间建立的信任关系。这些体验具有较强的情感属性，也是消费者愿意为品牌支付溢价的重要原因。

因此，对于高端品牌来说，AI不仅是一次技术升级，更意味着要重新思考哪些环节可以交给AI，哪些环节仍应保留人的参与。

调研发现，在受访企业看来，当前AI最大的价值首先体现在提升员工工作效率，而非直接替代品牌与消费者之间的互动。相比快速推出面向消费者的新功能，企业更愿意优先将AI用于知识管理、内部协作、内容整理和运营支持等后台场景。

这种选择背后，反映出的是一种更加审慎的应用思路：越来越多品牌把AI定位为员工的辅助工具，而非可以独立完成工作的系统。

例如，在门店销售场景，AI可以帮助销售顾问快速查询库存、了解新品信息、整理客户偏好，甚至根据历史购买记录提供个性化建议；但真正与消费者交流、理解需求、建立关系的部分，仍由销售人员完成。

在品牌看来，这种“AI辅助、人来服务”的模式，更符合高端品牌长期坚持的客户体验。类似思路也出现在产品研发、市场营销、运营管理等环节。AI负责处理重复性、标准化工作，帮助员工节省时间；而涉及创意、审美判断、品牌表达等工作，企业仍希望由专业团队把关。

多数品牌并未把AI视为降低人工成本的工具，而是更关注如何借助AI提升员工能力，让员工有更多时间投入高价值工作。

当然，品牌所珍视的，不单是“人”这一环节。生成式AI能够快速生成文字、图片乃至创意方案，但如果不同品牌都依赖相似的模型与工具，品牌表达会不会趋于同质化？当消费者越来越多地通过AI获取品牌信息，品牌又该如何保持自己独特的声音？

这些问题，目前仍没有统一答案。也正因如此，报告建议企业始终坚持“技术服务品牌”，而非“品牌迁就技术”——对高端品牌而言，真正需要保护的，不只是运营效率，更是长期积累形成的品牌资产与客户关系。

技术可以复制，品牌体验不能。

回顾过去几年，从数字化到社交媒体，再到直播电商，每一次新技术出现时，企业都会经历一个共同阶段——先关注技术本身，再回到商业价值。

AI发展同样如此。

高端品牌已逐渐走出“为了用AI而用AI”的阶段，未来竞争的重点，将更多体现在企业是否能够围绕品牌战略，建立长期、可持续的AI能力，而不是上线了多少个AI项目。

值得注意的是，在已经开展AI应用的企业中，真正产生明显业务成效的案例仍然不多：约六成受访企业表示，目前尚未有任何AI项目产生显著商业价值；即便在知识管理、IT等应用相对成熟的领域，认为已见明显成效的企业比例也只有约13%至15%。

这意味着，高端品牌面对AI，首先要解答的是如何把它真正转化为经营成果。报告也提到，高端品牌在推进AI时，普遍面临一些共同挑战——数据质量、技术能力、组织协同以及人才储备等。这些看似基础，却直接决定着AI能否真正落地。

因此，从调研结果看，当前企业正在同步夯实几项基础能力建设：

• 建立统一的数据治理体系，提升数据质量与可用性；

• 完善AI治理机制，明确安全、合规与责任边界；

• 培养既懂品牌业务、又具备AI应用能力的复合型人才；

• 将AI逐步融入业务流程，而非作为独立工具存在。

这些工作的共同点在于，短期内，它们并不会立刻拉动销量，也不会迅速改善财务指标，却决定着企业未来能否真正把AI转化为长期竞争力。

对于高端品牌而言，AI最终比拼的不是模型参数，而是组织能力。