Wiwo 与营销中的 AI：从个人尝试到团队能力

先认识到，这次尝试已经说明了什么

许多团队都有一个愿意探索工具、并能做出有趣结果的人。这带来了有价值的信号：某项任务可能有新的做法。然而，团队其他人未必知道，使那个结果成为可能的参考材料、判断和限制是什么。当这个人休假或转去另一个项目，原来的经验就很难延续。

在要求所有人照做之前，先讨论真正奏效的是什么。也许工具帮助提出了多个版本，但选择哪一个，依赖的是尚未明确表达的品牌标准。也许工具总结了信息，但一位专业人士发现了别人无法识别的错误。这两类观察都是学习的一部分。

选择团队能够理解和认可的任务

第一项共同任务应当目的清楚，并且有人能够审核结果。为一份内容准备不同方案、整理会议达成的约定，或提出一个分析问题，都比“在整个部门采用 AI”更明确。这项任务还需要足够重要，让人愿意学习如何把它做得更好。

不要只选演示效果最惊人的活动。应询问哪些地方存在重复、哪里丢失了背景，以及团队已经在做哪些审核。如果任务需要专业经验，就保留专业人士的参与。共享一个工具，并不会自动让每个人都成为创意总监、分析师或商业决策负责人。

让结果背后的判断标准清楚可见

团队需要知道，什么让一个方案合适，以及什么时候还应该继续修改。可以从几个问题开始：它表达了任务的意图吗？它遵守已经核准的信息吗？有人能解释为什么选择这个版本吗？这些答案会形成讨论的基础，并能随着实践不断改善。

这些要素不要求公开每个工具的内部细节。它们说明的是，人们为了有意义地合作需要什么。如果另一位团队成员无需还原一段私人对话，就能理解工作，团队已经在向共有能力前进。

• 足以理解任务的背景。
• 经过授权的参考资料，以及必须遵守的边界。
• 一位负责审核结果的人。
• 一种保留已学经验和未决事项的方式。

把技术放到真正能帮助任务的位置

Wiwo 开发面向创作、协调、分析、对话和广告的产品。讨论创意制作时可以考虑 Lab；讨论组织安排时可以考虑 Ops；讨论如何理解结果时可以考虑 MetriQ。选择始终应与任务相连，而不应变成必须同时使用所有应用的要求。

Humanity, Augmented. 表达了 Wiwo 通过技术扩展人类才能和能力的愿景。对团队采用 AI 而言，这意味着关注人们正在学习做出哪些判断。有用的体验可以增加可选方案，同时保留审核，因为审核能带来对业务、受众或品牌的理解。

检查另一个人能否继续工作

完成初次体验之后，应调整评价问题。除了看结果是否吸引人，还要观察其他人能否理解任务、识别限制，并提出下一步。如果一切仍依赖最初尝试的那个人，就找出哪些背景或知识还只掌握在其个人手中。

与 Wiwo 的讨论可以从这一情境展开：企业已经在探索 AI，但希望把个人探索变成更共享的工作方式。带来一项团队能理解的任务，以及它目前需要的审核。随后就能围绕团队的学习和实际用途确定下一步，并为这一需求明确功能与责任。