當(dāng) AI 成為「新員工」，商家的競爭邏輯正在改變。

作者｜蘇子華

編輯｜鄭玄

如果把過去兩年 AI 的發(fā)展，畫成一條曲線，前半段幾乎完全由技術(shù)指標(biāo)主導(dǎo)：參數(shù)規(guī)模、推理能力、榜單排名——那是一場工程師之間的競賽。但進(jìn)入 2025 年，這條曲線正在發(fā)生明顯拐彎：討論的重心，從「模型能做什么」，轉(zhuǎn)向了「它到底有沒有用」。

多份行業(yè)報(bào)告給出相似信號(hào)：全球生成式 AI 的新增投入，正在從基礎(chǔ)模型加速流向應(yīng)用層。AI 正從「技術(shù)奇觀」，進(jìn)入「生產(chǎn)力工具」的驗(yàn)證階段。

這個(gè)結(jié)構(gòu)性拐點(diǎn)，在電商行業(yè)表現(xiàn)得尤為清晰。一方面，電商天然具備數(shù)據(jù)閉環(huán)——點(diǎn)擊、加購、成交、退貨，每一次行為都是可被反饋的樣本；另一方面，反饋速度極快，A/B 測試往往在短周期內(nèi)就能驗(yàn)證效果。也正因此，電商成為 AI 商業(yè)化最先跑通閉環(huán)的實(shí)驗(yàn)場。

但幾乎同時(shí)，行業(yè)也走向兩個(gè)極端：一種是「AI 萬能論」，仿佛接入模型就能解決所有經(jīng)營問題；另一種是「AI 無用論」，認(rèn)為 AI 只是噱頭，難以真正落地。兩種聲音背后，共同回避了一個(gè)更關(guān)鍵的問題：AI 應(yīng)該以什么方式嵌入經(jīng)營流程，才能帶來可持續(xù)、可復(fù)制的確定性增長？

實(shí)際上，一批務(wù)實(shí)的商家，已經(jīng)悄然完成了從觀望到實(shí)踐的跨越。他們很少討論模型參數(shù)、推理架構(gòu)這些技術(shù)名詞。他們關(guān)心的始終只有一個(gè)問題：AI，能不能讓我多賣貨、少花錢？

在這個(gè)問題上，淘寶教育提供的，并不只是零散案例的觀察，而是一套可被反復(fù)驗(yàn)證的實(shí)踐機(jī)制。作為淘天集團(tuán)旗下官方商家成長平臺(tái)，淘寶教育在過去一年里，持續(xù)深入真實(shí)經(jīng)營一線，通過 AI 學(xué)堂、電商 AI 創(chuàng)新實(shí)踐大賽以及《電商 AI 經(jīng)營實(shí)踐觀察報(bào)告》，將分散在個(gè)體商家中的 AI 應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，系統(tǒng)化為可借鑒、可學(xué)習(xí)的經(jīng)營路徑。

從這個(gè)意義上看，淘寶教育的價(jià)值，并不止于「教商家如何用 AI」，而是在電商行業(yè)內(nèi)部，承擔(dān)起 AI 應(yīng)用的翻譯與擴(kuò)散角色：把復(fù)雜的技術(shù)能力，轉(zhuǎn)化為可理解、可借鑒的經(jīng)營方法，并在真實(shí)的交流場景中不斷沉淀與進(jìn)化。

毫無疑問，當(dāng) AI 成為電商的基礎(chǔ)生產(chǎn)要素，真正拉開效率差距的，將不再是「是否使用 AI」，而是 誰更早形成了正確、可復(fù)制的使用范式。這，才是 AI 真正開始重塑電商行業(yè)的時(shí)刻。

01

從經(jīng)營痛點(diǎn)出發(fā)：

AI 正在重塑的六大核心場景

那么，在這場從「技術(shù)奇觀」走向「生產(chǎn)力工具」的遷移中，AI 究竟在哪些環(huán)節(jié)，真正改變了電商生意？淘寶教育在持續(xù)實(shí)踐中，給出了一個(gè)清晰答案。

1 月 22 日，在 AI 電商產(chǎn)業(yè)聚集地——阿里巴巴數(shù)字生態(tài)創(chuàng)新園舉辦的「向 AI 要增長」超級(jí)公開課上，六大電商高價(jià)值應(yīng)用被首次集中呈現(xiàn)——選品與新品創(chuàng)新、廣告投放、經(jīng)營決策、AIGC 內(nèi)容生成、智能客服、數(shù)字人直播。而這些正是 AI 產(chǎn)生確定性價(jià)值的「主戰(zhàn)場」。

近千名跨行業(yè)商家齊聚公開課現(xiàn)場，共赴 8 小時(shí) AI 深度分享會(huì)

在為期 7 個(gè)月的電商 AI 實(shí)踐創(chuàng)新大賽中，淘寶教育累計(jì)觀察并拆解了 200 余個(gè)真實(shí)商家案例，并從中提煉出一個(gè)共識(shí)：AI 在電商中的價(jià)值，并非平均分布，而是沿著一條清晰的「價(jià)值曲線」展開。

第一類：成熟場景中的效率重構(gòu)

在高度標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)則清晰的場景中，AI 首先解決的是效率與成本問題。例如智能客服、AIGC 生文生圖等。這類場景的共性在于：問題明確、流程穩(wěn)定、ROI 易于驗(yàn)證。

在《2025 淘寶教育電商 AI 經(jīng)營實(shí)踐觀察報(bào)告》中，奧康通過「店小蜜 + AI + 自動(dòng)化工具」重構(gòu)客服全鏈路，將售后錯(cuò)誤率從 10% 降至 0.3%；巴拉巴拉借助 AI 生圖工具，完成 8000 余個(gè)在架鏈接的視覺優(yōu)化，全店綜合點(diǎn)擊率同比提升 5%–10%，拍攝成本顯著下降。

在這些場景中，AI 并非替代優(yōu)秀員工，而是補(bǔ)齊長期缺位的基礎(chǔ)能力。當(dāng) 80% 的標(biāo)準(zhǔn)化工作被系統(tǒng)化處理，團(tuán)隊(duì)才能將精力集中于更具價(jià)值的 20%。

從淘寶教育的長期觀察看，這正是 AI 最先跑通閉環(huán)、但也最容易被低估的價(jià)值區(qū)間。

第二類：突破中的增長場景

當(dāng) AI 進(jìn)入投放與直播等環(huán)節(jié)，其價(jià)值開始直接作用于收入結(jié)構(gòu)。比如報(bào)告中的另一案例，百雀羚借助阿里媽媽 AI 工具進(jìn)行投放 ，鎖定高潛細(xì)分人群，實(shí)現(xiàn)成交人數(shù)顯著提升；OPPO 則通過淘寶官方數(shù)字人直播工具，承接深夜長尾流量，讓原本近乎空白的時(shí)段，跑出穩(wěn)定 GMV。

這些案例指向一個(gè)共同變化：競爭優(yōu)勢不再來自更高預(yù)算，而來自 用 AI 放大每一分投入的效率。通過更快的測試反饋、更精細(xì)化的投放、更低的邊際成本，讓增長開始具備可復(fù)制性。如果說效率場景解決的是「活下去」，那么增長場景決定的，是「能否繼續(xù)往前走」。

第三類：正在形成壁壘的決策場景

選品、新品研發(fā)、市場洞察等決策型場景，短期 ROI 并不總是立竿見影，但卻決定著長期競爭力?？淇?AI 眼鏡在上市前，借助 AI 市場掃描工具完成場景與人群定位，單品 S1 在雙 11 早鳥預(yù)售期成交額突破 4000 萬元；老板電器通過 AI 數(shù)據(jù)分析，快速驗(yàn)證關(guān)鍵詞與組合策略，顯著提升新品成功率與客單價(jià)。

從淘寶教育的視角看，這類場景的核心意義在于：誰能更早把 AI 引入決策層，誰就更可能構(gòu)建難以復(fù)制的長期壁壘。

把這三條路徑放在一起看，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)重要結(jié)論：AI 改變生意的方式，并非顛覆某一個(gè)環(huán)節(jié)，而是重塑整條經(jīng)營鏈路的運(yùn)行邏輯——從人力密集型，到流程驅(qū)動(dòng)型，再到數(shù)據(jù)與智能深度參與決策。

電商的競爭，正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性遷移。

02

AI 紅利的分水嶺：

經(jīng)營邏輯與人的價(jià)值再定義

在商業(yè)史上，每一次生產(chǎn)力的質(zhì)變，最初帶來的往往不是地位的穩(wěn)固，而是洗牌的開始。

很多人有一個(gè)誤區(qū)：容易將 AI 視為「頭部商家的專屬工具」，仿佛規(guī)模越大，紅利越確定。但在淘寶教育持續(xù)的實(shí)踐觀察中，一個(gè)更值得關(guān)注的趨勢正在浮現(xiàn)：

AI 帶來的優(yōu)勢，并不完全取決于資源多寡，而更取決于商家是否率先完成了經(jīng)營方式的重構(gòu)。在這一過程中，AI 的紅利，更像是一種對(duì)「先行認(rèn)知」的回饋。

在真實(shí)經(jīng)營中，一些差異正在逐漸顯現(xiàn)：有的商家，仍主要將 AI 用于節(jié)省人力、提升單點(diǎn)效率；也有商家，開始嘗試用 AI 重新組織流程、調(diào)整協(xié)作方式。當(dāng) AI 從單點(diǎn)提效走向系統(tǒng)層面的重構(gòu)，一種更深層次的能力分化，正在形成。

從更高的維度看，這一輪變化至少發(fā)生在兩個(gè)層面：企業(yè)的經(jīng)營邏輯，和人的價(jià)值再定義。

先看企業(yè)。傳統(tǒng)電商的經(jīng)營邏輯，本質(zhì)上是一種高度依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的模式：選品、內(nèi)容、投放、復(fù)盤，都圍繞「人」的判斷展開。

AI 的引入，并沒有削弱人的價(jià)值，而是改變了經(jīng)驗(yàn)存在的方式——真正的競爭力，開始取決于企業(yè)能否借助 AI，把分散在個(gè)體中的經(jīng)驗(yàn)，轉(zhuǎn)化為組織可共享的智慧體系，并持續(xù)反哺日常經(jīng)營決策。

一種更輕量、更敏捷的「人機(jī)共生」組織正在出現(xiàn)：決策節(jié)奏從「周級(jí)迭代」壓縮到「小時(shí)級(jí)試錯(cuò)」；部門邊界被打破，內(nèi)容開始做數(shù)據(jù)分析，運(yùn)營開始參與產(chǎn)品創(chuàng)意。AI 不是優(yōu)化了流程，而是正在打破「傳統(tǒng)工種」的定義，并在組織層面，改變協(xié)同關(guān)系。

再看人。AI 并沒有削弱人的價(jià)值，而是把人的角色往上推了一層。過去，人更多的精力在做「執(zhí)行」：做圖、寫文案、調(diào)投放、盯客服?，F(xiàn)在人的核心價(jià)值，開始集中在三件事上：定義問題、做出判斷、制定策略。未來真正稀缺的，不是操作熟練度，而是能否設(shè)計(jì)出穩(wěn)定、高效的人機(jī)協(xié)同流程。

03

瞄向確定性：

從 AI 經(jīng)營地圖到學(xué)習(xí)型基礎(chǔ)設(shè)施

一個(gè)看似吊詭、卻正在行業(yè)里反復(fù)出現(xiàn)的現(xiàn)實(shí)是：幾乎所有人都在談 AI，但真正用起來的人，依然是少數(shù)。這也是當(dāng)下 AI 落地最大的悖論：我們以為門檻在技術(shù)，實(shí)際上門檻在學(xué)習(xí)方式。

從行業(yè)視角看，AI 并不缺能力，也不缺工具，真正稀缺的，是一套能把技術(shù)轉(zhuǎn)化為經(jīng)營動(dòng)作的學(xué)習(xí)路徑。而淘寶教育的實(shí)踐，正是在解決這一問題。

我們可以從三個(gè)認(rèn)知維度，剖析這種深度賦能的價(jià)值：

第一，降低理解成本。

通過圍繞六大經(jīng)營場景的系統(tǒng)化學(xué)習(xí)，幫助商家看清 AI 的能力邊界——能做什么、不能做什么，為使用建立正確預(yù)期。比如淘寶教育的 AI 學(xué)堂，在過去 7 個(gè)月里，普及了 20 多個(gè)工具，產(chǎn)出了 70+門 AI 課程，累計(jì) 55 萬名商家在線學(xué)習(xí)。不在于「教得多深」，而在于將最基礎(chǔ)的 AI 工具應(yīng)用，講清楚并能邁入落地階段。

第二，降低試錯(cuò)成本。

通過 AI 大賽、特訓(xùn)營、交流沙龍等多種場景化實(shí)踐，把學(xué)習(xí)從單向知識(shí)輸入，轉(zhuǎn)化為基于真實(shí)問題的交流與共創(chuàng)。并在實(shí)踐中，將概念性的框架，轉(zhuǎn)化為可被執(zhí)行、可被復(fù)用的經(jīng)營路徑，真正跑通一條，適合自己的 AI 經(jīng)營方式。

第三，AI 時(shí)代的能力遷移與組織進(jìn)化。

當(dāng) AI 真正進(jìn)入經(jīng)營核心，問題就不再是「某個(gè)人會(huì)不會(huì)用」，而是「整個(gè)組織能不能一起用」。這意味著，AI 的價(jià)值開始從個(gè)體技能，轉(zhuǎn)向組織能力的構(gòu)建——人和 AI 如何分工，流程如何被重構(gòu)，經(jīng)驗(yàn)如何被沉淀并復(fù)制。

當(dāng) AI 不再只是一個(gè)工具或技能，而逐漸成為一種新的工作方式，將進(jìn)一步倒逼商家從「會(huì)操作」，走向「會(huì)設(shè)計(jì)人機(jī)協(xié)同」；從依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，走向可被驗(yàn)證、可被傳承的組織能力。而淘寶教育未來也將在電商 AI 人才培養(yǎng)上，幫助商家完成組織轉(zhuǎn)型。

把這三層放在一起看，會(huì)發(fā)現(xiàn)淘寶教育真正交付的，從來不是「幾門課」，而是一場持續(xù)進(jìn)行的商家「操作系統(tǒng)」升級(jí)。

在這個(gè)意義上，淘寶教育的價(jià)值不在于「教會(huì)商家用 AI」，而在于持續(xù)減少商家用錯(cuò) AI 的成本，并為商家指向一條走向確定性的學(xué)習(xí)路徑。

換言之，AI 的競爭，本質(zhì)上不是技術(shù)競賽，而是一場關(guān)于學(xué)習(xí)方式的競爭。

AI 沒有一夜改變電商，但它正在重塑一個(gè)更底層的問題：商家是繼續(xù)靠經(jīng)驗(yàn)做生意，還是開始用系統(tǒng)經(jīng)營未來。而那些最早完成「操作系統(tǒng)升級(jí)」的商家，正在提前走向下一個(gè)時(shí)代。

*頭圖來源：淘寶教育

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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