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January 6, 2026
AI平台突破正在改写CPG行业的决策方式
如果说有一个主题定义了2025年的人工智能，那就是加速。事实上，进步的步伐不仅加快了，而且呈指数级增长。今年，行业见证了以前一代模型根本无法完成的任务成为可能，例如LLMs推进了数学推理的前沿、从文本提示生成可工作的软件界面、以及从单一提示生成长视频。曾经的想象如今已成为现实。这些突破不仅提高了AI性能的上限。它们提升了整个软件生态系统的期望，尤其是对于像快速消费品（CPG）这样的行业，长期以来，数据碎片化、系统脱节和手动工作流程一直拖慢着决策速度。AI在CPG中的采用率已经很高，有89%的品牌定期使用它。在2025年，一切都变了。曾经有效的传统工具再也无法跟上当今所需决策的数量和速度。团队需要能够跨数据孤岛进行推理、自主发现洞察并驱动规划周期的智能平台。这一迫切需求定义了一个新的基准：现在每个工具都必须是AI原生的。平台期望时代：为何每个CPG工具现在都必须是AI原生的今年最令人惊讶的趋势之一是客户期望如何迅速赶上技术进步。这不是预期的渐进式变化；它是瞬间发生的。客户现在期望公司发布更多、发布更快，并将他们的产品转变为连接端到端、使用起来毫不费力的工作流程。对于CPG品牌而言，这意味着从独立的贸易、定价和需求工具转向AI原生平台，在这个平台上，促销规划、定价、扣款管理和事后分析集中在一处，而不是分散在互不关联的系统中。在整个CPG行业，运营者已经看到AI如何赋能其工作流程背后的人员。如今的系统可以在几秒钟内分析完整的电子表格并呈现洞察，起草遵循品牌规则的结构化客户销售提案，并自动构建可直接插入现有销售和财务工具的仪表板，所有这些都在一个单一的界面内完成。最近的买家研究表明，超过90%的人现在偏爱嵌入AI的软件，这一趋势在CPG行业正在快速加速。团队希望统一的工作流程、可解释的洞察、自动化的规划支持以及更少需要管理的工具。实际上，AI不再是一个功能；它正在成为运营决策的操作系统。为何2026年将是AI最终掌握数据分析的一年如果说2025年是关于多模态突破，那么2026年将是关于更安静但更具影响力的事情：数学和结构化推理。尽管取得了所有进展，但当今的模型在涉及多步骤计算、统计推理和精确数据解释时仍然不可靠。幸运的是，正在进行的研究旨在让模型更精通数学和分析。当这一点实现时，它将解锁我们一直期待的下游用例。CPG企业将通过以下方式看到其应用： 他们可以信赖的自动化预测 – 为每个SKU-零售商组合生成每周和促销量预测的系统，具有清晰的置信区间，并能精确追踪是哪些驱动因素影响了数字。 实时利润情景建模 – 让收入、销售和财务部门在计划批准前，即时看到价格、折扣深度或零售商支出变化如何影响毛利率和贸易投资回报率的工具。 用通俗语言解释的促销弹性洞察 – 诸如“在该零售商处折扣加深10%可能会带来6-8%的增量销量，但只有2-3%的增量利润”这样的解释，而不是不透明的系数。 针对贸易计划、供应限制和零售商差异性的优化 – 考虑重叠促销、货架位置、有限库存以及每个零售商规则的推荐，这样团队看到的是最佳可行计划，而不仅仅是理论上的计划。 真正可靠的规范性建议 – 排好序的“下一个最佳”促销日历、价格调整和投资转移建议，团队可以接受、调整或拒绝，每个建议背后都有透明的推理。 这一突破不仅将改进AI；它将帮助组织在单一的规划环境中，通过使复杂的财务和促销权衡变得可见、可测试和可重复，来重塑核心业务决策。AI运维成为主流：每个部门现在都是AI部门多年来，“AI运维”更像是一个流行语而非实践。在2025年，它变得正常化，不是因为公司突然关心这个缩写，而是因为工具改进得如此显著，以至于每个部门都找到了强大的用例。大多数机构现在都已在其劳动力的所有部门部署了有效的AI应用。客户成功团队正在使用AI为工单提出解决方案。营销专业人士正在使用AI进行竞争分析和早期文案草稿。销售团队使用AI生成外联信息和进行研究。扩展生成式AI的公司将提高所有学科的生产力。AI不会取代这些核心工作；它将增强它们。这对贸易规划意味着什么：人+AI，而非人对AI这些突破最清晰的应用之一是CPG中的贸易规划，这个领域历来因其自身的复杂性而受到限制。团队对其业务拥有大量的隐性知识，但他们缺乏的是时间和统一的数据。这就是为什么投资于能够跨碎片化数据进行推理、自动生成选项并嵌入可解释建议的AI原生贸易促销管理（TPM）或贸易促销优化（TPO）平台，现在已成为竞争性贸易规划的先决条件。自动化应生成选项，而人类应做出最终决策。在实践中，这意味着使用支持AI的贸易规划工具来： 在几分钟内运行数千个促销和利润情景， 用通俗语言呈现促销弹性和供应限制，以及 提供规范性计划建议，供收入、销售和财务团队共同审查和完善。 无论公司规模大小，都没有单一的数学或统计公式来创建最佳的促销计划，因为成千上万的因素可以影响促销结果，从折扣深度和时机到零售商规则、竞争活动和供应限制。AI填补了这一空白，以满足每个独特的促销需求。然而，人类必须设定目标、管理关系并验证AI的假设，因为只有他们才能提供AI无法提供的业务逻辑。对于大多数CPG企业来说，可行的下一步是摆脱传统的电子表格和点解决方案，并在能够接入现有数据源和工作流程的AI原生TPM/TPO系统上标准化贸易规划。这个过程使贸易规划成为一种协作努力，不是用自动化取代判断，而是扩展自动化所能触及的范围。那些领先的组织将是那些将支持AI的贸易规划视为核心基础设施而非实验的组织：将AI原生平台交到每个客户和收入增长经理手中，并将人工审查、否决和学习循环作为规划周期的标准部分。建立对AI决策的信任：可解释性就是一切在高风险决策（无论是贸易还是其他方面）中部署AI的最大挑战是信任。不是盲目的信任，而是有理由的信任。在设计AI功能时，开发人员需要直接询问用户，必须满足哪些先决条件才能信任AI的输出。答案可能包括置信度分数、趋势摘要、推理步骤和明确的模型约束。好的AI产品不会向用户隐藏其推理过程。它们会将其呈现出来。可解释性将定义企业AI下一个时代的赢家，因为没有它，任何组织都无法将洞察转化为行动。2026年所需的领导心态：探索优先，指令其次自上而下地探索AI在来年将至关重要。领导者如果不亲自使用并理解这些工具的工作原理，就无法部署实用的AI工具。如果领导者自己不理解或不使用这些工具，就不可能推动采用。AI要取得成功，还需要一种实验文化。尝试程序的不同用途，并与团队分享最佳用例。分享如何以创新方式使用这些工具的视频，以便其他人可以学习并受到鼓励去这样做。展示AI功能对内部日常职能的即时价值至关重要。如果团队不知道这些工具能做什么，他们就不会去探索。如果他们看不到好处，继续按以往的方式操作要容易得多。未来展望：AI原生平台将重新定义CPG的运营方式展望未来，2026年将有许多事情重塑CPG运营，包括平台在数学和解决问题方面的进步、平台整合的加速，以及作为AI集成核心的可解释性和信任。然而，最重大的转变是概念性的。智能将不再是软件拥有的东西；它将成为软件本身。而那些蓬勃发展的品牌，将不是那些用自动化取代人类判断的品牌，而是那些利用AI来提升人类判断的品牌。CPG决策的未来不是AI或人类，而是两者同步运作。
