警惕AI成为流行语如何区分是技术创新还是营销噱头？据Venture Scanner数据显示，2017年全球人工智能领域创业公司数量为957家。这些初创公司在融资中比其他技术类公司吸引的资金多出15%到50%。
从2013年到2022年，全球人工智能公司融资额近9400亿美元。2023年全年，全球人工智能初创公司融资额逾 500 亿美元。2024年Q1全球新晋“独角兽”新增31家，共披露融资总额57.49亿美元。其中，人工智能企业占比最大，新晋8家。
AI是创新和前瞻性的象征，成为流行语并不为奇。但并非每个标榜此标签的产品或服务都真正具有智能。一些产品，哪怕与AI关系不大，也标榜“AI赋能”或“AI驱动”。这种现象被称为“AI washing”（AI洗牌），企业利用AI来提升产品形象，吸引消费者和投资者的注意。
当AI渗透到营销，是真正成为推动营销创新的核心力量，还是仅仅作为一种流行语被滥用？在这个AI驱动的时代，解答好这个问题有助于维护AI在商业世界中的真正价值。
2024年3月，全球数据中心巨头Equinix被著名做空机构Hindenburg Research指控存在财务造假行为，并质疑其在AI浪潮中的增长前景。
Equinix曾称其数据中心将成为推动AI进步的关键参与者，这对提高公司估值起到了显而易见的作用，其市值一度逼近800亿美元。然而据外媒报道，Equinix前员工表示，这将是几乎不可能的，“因为房产中的每一个站点都被超卖了25%。”
目前，在2019年5月3日至2024年3月24日购买Equinix股票的投资者对其提起集体诉讼，美国证券交易委员会（SEC）和美国检察官办公室也就此事展开调查。
企业在产品广告中过度依赖AI术语，如“智能”、“由AI驱动”，或过分夸大AI能力，这种将AI作为营销噱头的行为会在短期内吸引注意，然而一旦其声称的AI能力无法兑现，将直接损害企业声誉，失去消费者对品牌的忠诚度，甚至会引起消费者对AI行业的信任危机。
另外，还会使消费者对产品的实际功能产生误解，企业则错失正确的市场定位，难以满足消费者的实际需求。
品牌将AI列为产品标签，但不向消费者清晰解释AI应用在哪里，以及如何处理个人数据，这将导致消费者感到困惑和不信任。这种缺乏透明度和误导性的营销可能会导致消费者关系恶化，影响口碑传播和品牌忠诚度。
过分依赖AI技术而忽视了品牌故事、客户服务和产品质量等其他方面，不仅会限制企业整体营销效果，还会阻碍企业在产品开发和创新上的投入和进步。
美国证券交易委员会（SEC）主席加里·詹斯勒（Gary Gensler）将“AI washing”与“Greenwashing”（漂绿）现象相提并论。“漂绿”，是指近年来在ESG热潮下，不少企业毫无根据的将自身与绿色环保相关概念联系起来江南app下载官网。目前，“漂绿”已成为SEC重点打击的目标。
2024年2月，美国联邦贸易委员会（FTC）对美国各企业发出警告：NO AI washing。FTC表示将密切关注广告中关于人工智能的虚假说法，如夸大人工智能产品的功能、捏造产品中包含的人工智能技术等。
科技投资人王明同执牛耳分享了他的一次经历。在其参观一家工业机器人企业时，见到的“AI智能”应用场景之一是，工业机器人将货物从地上搬起，放在流水线的传送带上，如此反复。
令他印象深刻的还有另一家主打儿童市场的智能机器人企业。在产品相关介绍中，AI术语层出不迭，但他接触后发现，这款智能机器人将学英语、儿歌等App组合在一起，仅会简单的对话，不具备真正的学习能力。
企业A的技术部门取得了AI上的创新和成果。但营销团队在采购外包的营销推广方案时，听取了外包团队将“营销效果最大化”的建议，在AI技术的使用和术语表达上，和实际情况有所出入，只为了“最大化AI技术效果”。
“这属于公司内部协作不畅的问题。”品牌咨询专家Ken对此事进行分析，并提出建议，“技术人士的意见应被充分尊重，并被纳入营销策略中来。因为他们才是真正参与其中，并在前线冲锋的人。”
Ken认为，除了不同部门间的沟通协作外，技术团队还应在公司内部建立起自己的声誉，以专业技能征服营销部门。这样就大大减少了营销部门为了“看起来创新和前沿”的不恰当营销动作。
·专家意见。与外部AI专家和研究机构的合作，以及在AI领域的研究成果，可以作为判断项目真伪的依据。
·数据策略。真正将AI集成到产品中的公司需要一个深思熟虑的数据策略。因为AI系统是由大量数据驱动的，数据越丰富越相关，AI解决方案越能成立。
·公司是否保持了较高的数据隐私和安全标准。随着数据隐私法规的逐步兴起，企业须对数据实践保持透明，并为个人提供对其个人数据的控制权。
企业在使用AI进行营销时，需要确保其宣传与产品的实际能力相匹配，并遵守数据隐私和法律规定。同时，消费者和投资者也需要提高警惕，关注技术的实际应用和对社会的积极影响，并通过深入了解和评估来进行分辨。
以Amazon的客制化商品推荐功能为例，Amazon基于对用户浏览历史、购买记录、搜索行为等海量数据的分析，了解用户的兴趣和偏好，建立个性化推荐系统。平台商家可通过此策略分析消费者特征，和竞争对手的价格、利润、库存等，以优化商品信息、为消费者提供更优质的服务。
国内市场的案例也不胜枚举。比如天猫曾运用AI共创年画活动，提升了用户的参与感和品牌忠诚度。可口可乐通过AI技术让用户生成个性化的动画视频，提升了互动性和分享性。伊利曾在贺岁片中使用AIGC动画效果，突出品牌欢乐氛围......
当产品AI技术含量高时，应在营销动作中，确保对AI能力的描述准确无误，不夸大其词。企业可向消费者清晰地解释AI如何工作，以及它如何帮助改善产品或服务。同时强调AI如何为用户带来实际的好处，而不是单纯地为了技术而技术。
首先明确AI在营销策略中的具体目标。比如提高效率、增强个性化体验或优化客户服务。其次，利用AI大数据处理能力，分析消费者特征，作为营销决策的依据。同时，保持透明度和诚信，向消费者清晰地说明AI作用和如何使用数据；监控AI技术效果，并根据反馈进行优化，以提高性能和用户体验。
对于这两种情况，从自动化客服、营销内容生成、广告投放、社交媒体监控、搜索引擎优化（SEO），以及预测分析、制定前瞻性营销计划等等营销动作中，AI均能起到重要作用。
谨慎在于，使用数据时，要确保遵守隐私法规，并保护用户信息安全。创新思维下，不断探索AI在营销中的新用途，以创造独特的用户体验和市场优势。