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随着AI深度嵌入供应商平台，营销人员不再需要构建模型，而是通过规划、治理和上下文设计驾驭自主式AI智能体。2026年，竞争力将取决于掌握七项关键能力：模型上下文协议（MCP）、检索增强生成（RAG）、上下文工程、大语言模型评审、评估方法、提示优化与AI治理。

要点概述：

• 供应商AI胜出。2022年预测的营销人员将采用开源机器学习(ML)框架的情况并未实现，相反，供应商直接将机器学习嵌入Power BI和Tableau等平台，无需定制模型构建。

• 自主式AI智能体成为真正趋势。价格优化、客户细分和活动自动化从预测模型演变为自主学习和持续适应的自主系统。

• 七项新能力定义2026年。营销人员必须掌握上下文工程、AI评估和治理等技能，这些技能将在未来一年区分高级从业者和主流用户。

早在2022年，营销人员就被建议学习机器学习操作。在我关于机器学习的文章中，我曾预测开源ML框架将使营销团队的模型构建实现民主化，我们建议将GitHub Projects作为非技术营销人员的协作工具，以协助模型准备流程。

三年后，随着AI主导行业新闻和趋势，营销人员了解到2022年机器学习趋势的发展方向出乎意料。

营销技术(Martech)格局已围绕一个核心洞察进行了根本性重组：机器学习能力已嵌入AI平台，改变了营销人员在其工作流程中需要解决的问题。问题从“我们如何教营销人员构建模型?”转变为“我们如何将AI深度嵌入营销工具和工作流程，使营销人员能够专注于他们的真正需求——提供客户体验的AI智能体?”

2026年AI、机器学习与营销常见问题解答

这些问题反映了营销领导者如何重新校准他们对AI的理解，因为机器学习预测逐渐被自主系统、治理要求和架构思维所取代。

营销人员是否需要成为AI工程师以保持竞争力?

不需要。营销人员无需构建模型或算法，他们需要通过定义数据流、上下文、评估标准和防护措施来规划AI系统的运行方式。竞争优势来自协调，而非工程。

RAG和MCP如何改变营销AI的工作方式?

RAG(检索增强生成)将AI响应基于专有业务知识，而MCP(模型上下文协议)使AI系统能够可靠地访问实时工具和数据。两者共同减少了幻觉，增加了信任，并使AI智能体能够以营销人员所依赖的相同上下文感知能力运行。

自主式AI与预测分析有何不同?

预测分析基于历史数据预测结果，自主式AI系统则更进一步，根据这些预测采取行动，从结果中学习并持续调整行为。自主式智能体不仅提供洞察，还在定义的防护措施内执行定价、细分或活动优化等决策。

先进的AI营销团队与主流采用者有何区别?

先进团队将AI视为基础设施，而非功能，他们投资于评估框架、治理模型和上下文设计。主流团队关注工具和输出，先进团队关注架构和控制。

2026年，哪些技能比提示工程更重要?

提示工程是基础，先进的营销团队关注上下文工程、评估方法和治理框架，这些学科决定了AI系统是否可靠运行、是否符合业务目标以及是否产生可衡量的结果，而简单的提示调整在这些方面存在不足。

为什么机器学习没有像2022年预测的那样使营销团队实现民主化?

尽管开源ML框架降低了技术门槛，但并未减少操作复杂性。大多数营销团队缺乏构建和维护定制模型所需的时间、治理结构和风险承受能力。因此，机器学习能力直接被供应商平台吸收，价值从模型构建转向配置和协调。

为什么AI治理成为营销的核心责任?

随着AI系统变得更加自主并面向客户，其决策带来了真实的业务、监管和品牌风险。治理确保AI输出保持公平、合规并符合品牌形象。到2026年，营销领导者不仅要对结果负责，还要对结果的产生方式负责。

2022年机器学习趋势如何成为2025年的AI现实

2022年的趋势方向正确，但故事并不完整。开源框架提高了对机器学习的兴趣，但并未如专家所希望的那样实现模型构建的民主化。机器学习能力嵌入供应商平台，Microsoft Power BI、Tableau、Google Looker Studio和其他分析平台完全吸收了ML功能。营销人员现在配置预训练的AI模型，这些模型已嵌入其仪表板中，而非构建定制模型。Azure Cognitive Services、Tableau AI和Google BigQuery ML使定制模型构建在标准用例中基本过时。

但更大的主导趋势——自主式AI智能体——迅速超越了机器学习考虑。营销人员从“我们如何预测客户行为?”转向“我们如何部署持续学习和适应的自主式AI智能体?”

自主式AI智能体的出现迫使人们从根本上重新思考预测模型的使用方式，营销人员不能仅依赖预测模型，相反，用于价格优化、客户细分和活动自动化的预测模型必须重新设计，以在持续学习和适应的自主系统内工作——这些代理旨在提供业务所需的客户体验。

从这一演变中出现了三个现实：

首先，营销技术供应商整合加剧。营销人员不再使用独立平台，而是整合到供应商生态系统(Microsoft、Salesforce/Tableau、Google)中，因为这些供应商将AI集成得如此彻底，以至于切换成本高昂。

其次，数据质量比预期更为基础——但2025年的对话式AI界面适应了与不完美信息的有效协作。营销团队不再需要广泛的数据质量语法知识，AI驱动的界面使这变得更加容易。

第三，从“我们如何构建ML专业知识?”到“我们如何治理AI智能体?”的转变重新定义了营销团队在2026年必须掌握的内容。治理——偏差检测、公平性评估、输出验证——成为关键技能。

这三个现实从根本上改变了营销团队需要掌握的内容：不是如何构建AI系统，而是如何有效规划它们，这一从“我们如何构建ML专业知识?”到“我们如何治理提供客户体验的AI智能体?”的转变，为营销人员在2026年必须掌握的七项能力奠定了基础。

营销人员为2026年必须掌握的内容：七项新AI能力

如果2022年是关于学习机器学习，2025年是关于配置智能AI，那么2026年将由那些掌握区分高级从业者和主流用户的新兴模式的营销人员定义，这七项能力代表了从传统数据素养到AI原生营销操作的自然演变。

1. 模型上下文协议(MCP)：新的集成层

MCP正成为AI智能体访问外部数据和工具而不将所有内容直接嵌入模型的标准方式，对于营销人员来说，这意味着AI助手可以可靠地获取实时客户数据、活动性能指标或品牌指南，而不会产生幻觉信息。使用MCP的营销人员可以要求AI“在给定今日预算、上周性能数据和我们的品牌指南的情况下优化我的活动”，AI可以通过协议连接可靠地访问每个数据源。

为何对2026年重要：MCP消除了客户信任问题。营销人员可以部署在防护措施内做出自主决策的AI智能体，知道AI正在引用准确、当前的业务数据，而非过时的训练信息。

2. 检索增强生成(RAG)：让AI记住你的品牌

RAG解决了通用AI模型的核心问题：它们不了解你的特定客户细分、产品定位或活动历史。RAG系统允许营销人员存储专有信息——客户画像、历史活动性能、竞争分析、品牌声音指南——并让AI系统在生成建议之前检索相关上下文。

营销人员可以问AI：“哪些信息会与我们的高价值细分产生共鸣?”RAG将在AI生成针对你业务(而非通用最佳实践)的答案之前，检索所有相关客户数据、过去的信息性能和竞争定位。

为何对2026年重要：RAG将AI从通用顾问转变为特定业务的战略合作伙伴。预计RAG增强的工具将成为营销平台的标准，使AI能够提供基于你特定上下文而非通用模式的建议。

3. 上下文工程：新的创意简报

上下文工程是为AI系统创造最佳信息环境以有效运行的学科，它类似于用户体验(UX)设计师创建用户界面的方式——但针对的是AI。营销人员不再编写“写一封营销邮件”这样的提示，而是会设计上下文：客户数据、竞争对手定位、活动目标、语气指南、历史性能数据和期望结果。

上下文的质量从根本上决定了AI输出的质量，精心设计的上下文可能包括客户细分数据、相关历史活动、品牌声音示例和明确约束(例如，“避免提及价格”)，这不是提示工程;而是构建AI成功所需的信息架构。

为何对2026年重要：上下文工程弥合了“我们要求AI做什么”和“AI实际能做好什么”之间的差距，掌握这一技能的营销团队将比那些依赖基本提示的团队产生显著更好的结果。

4. 大语言模型作为评审者：用可扩展的评估替代人工审查

大语言模型越来越多地被用作评审者本身，营销人员无需手动审查100种电子邮件主题行变体，大语言模型作为评审者可以根据“品牌声音一致性”、“清晰度”、“紧迫性”和“对客户细分的相关性”等标准对每个进行评估，这在整个工作流程中扩展了人工判断，而这些工作流程以前是手动的。

对于营销来说，这意味着AI可以评估自主活动建议是否符合品牌价值、生成的内容是否匹配语气指南，或者客户细分提案是否尊重公平性约束——所有这些都无需人工干预。

为何对2026年重要：大语言模型作为评审者使营销人员能够自信地部署自主式AI智能体。营销人员不再担心AI是否会犯错，而是可以实施第二个AI系统来评估第一个，从而大规模捕捉问题。

5. 评估方法：超越准确性，关注业务影响

传统ML评估关注技术指标：准确性、精确度、召回率。AI评估则更为复杂。营销人员需要能够衡量业务成果的框架：AI建议是否提高了活动的ROI?客户细分是否提高了留存率?内容生成是否保持了品牌一致性?

到2026年，营销人员将采用结构化评估框架来衡量AI系统是否产生实际业务价值，而不仅仅是技术性能，这包括建立基准、定义成功指标、运行对照测试并根据实际结果进行迭代。

为何对2026年重要：没有严格的评估，营销团队将继续投资于感觉强大但无法产生可衡量回报的AI工具。评估方法确保AI投资合理且结果可追踪。

6. 提示优化和指令调整

2025年的提示工程是关于“提出更好的问题”，2026年的提示优化则是关于系统测试和改进。营销人员将使用评估框架来测试提示、指令和上下文设置的变体，然后应用统计分析来确定哪些变体产生更好的业务成果。

有些变体显而易见(“添加特定语气指导”)，其他变体则微妙但强大(信息呈现的顺序、示例的特异性、提供的约束)，系统优化可以发现这些模式。

为何对2026年重要：将提示优化视为一项纪律(包括测试、测量和迭代)的营销人员将显著优于使用通用提示的营销人员，这是新的转化率优化，但针对的是AI输出。

7. AI治理和风险管理：合规的必然要求

随着AI变得更加自主和具有影响力，治理变得至关重要。营销团队需要框架来：检测偏差(我们是否歧视客户细分?)、评估公平性(AI建议是否公平对待所有客户?)、验证输出(AI是否生成符合品牌形象、准确的内容?)和遵守法规(我们是否尊重隐私、广告标准等?)。

2026年的AI治理是关于在规模上安全、负责任地使用AI。实施强大治理的营销团队将与客户和领导层建立信任，而忽视治理的团队则面临监管问题和品牌损害的风险。

为何对2026年重要：随着AI变得更加自主和具有影响力，治理从“可有可无”变为“必不可少”，将AI治理视为核心基础设施而非事后考虑的营销领导者将有效管理风险并自信地扩展AI。

为2026年做准备：过渡路线图

这七项能力无需一夜之间掌握，它们代表了一个进展过程：当前专注于提示工程的团队应开始尝试RAG和上下文工程。使用自主式AI的团队应开始构建治理框架和评估方法，拥有先进AI能力的团队应探索MCP和大语言模型作为评审者的模式。

共同点：2026年将区分使用AI工具的营销人员和规划AI解决方案的营销人员，前者配置现有平台，后者通过设计上下文、数据流、评估标准和治理框架，使AI可靠且有价值。

为什么这七项能力对2026年重要

从2022年的预测到2025年的现实揭示了一个关键真理：营销人员无需构建AI系统——他们需要规划AI系统的工作方式。构建AI意味着创建底层算法和模型，规划AI意味着协调这些系统在你的营销上下文中的运行方式，就像建造汽车与规划路线一样：工程师建造发动机，驾驶员规划旅程。

到2026年，竞争优势将流向掌握上下文工程、评估框架和治理的营销人员，这些不是可选技能，它们是自信部署AI与看着AI失败的区别，2026年的营销人员不会成为AI工程师。

他们将成为AI协调者——他们利用供应商提供的AI工具，并通过设计上下文、数据流、评估标准和治理来围绕这些工具构建智能工作流程，使这些系统对营销可靠且有效。构建智能系统(为它们提供正确的上下文、测量它们的输出、治理它们的决策)的团队将超越那些将AI仅视为另一种工具的团队。随着营销趋势的不断发展，利用AI工具进行营销分析的能力将变得越来越重要。

未来不在于使用AI，而在于设计AI。