大模型性能指数级跃迁、多模态交互应用成熟、行业专用 Agent（具备自主感知、决策和执行能力的智能系统）爆发式涌现、全球监管框架加速构建，这些力量交织碰撞，推动生成式营销从可行性探索迈入规模化落地新阶段。AIGC（AI 生成内容）之后，一个对消费者、企业和组织的经营管理更重要的趋势已经逐步清晰，它就是 AIGD —— AI 生成决策。
率先提出这个概念并加以强调的是营销管理领域，AIGD 被认为重要性已经超过 AIGC，对企业的营销管理更具价值。AIGD 解决的主要问题就是从内容生产到决策支撑，也正因此，AI 改变了营销的核心逻辑。
" 人类 +AI" 如何产生决策
" 在对 AIGC 的课题进行研究的过程中，我们发现，AI 营销往往被简单的等同于是 AI 产成营销内容，比如用 AI 生产大量的图片和视频，但慢慢我们发现，整个营销链路中，决策才是贯穿始终且更为重要的。" 明略科技集团副总裁、秒针营销科学院院长谭北平解释说，AIGC 就像一个工厂，AI 能让产能快速增加，对企业管理者来说，这个时候重要的就不再是产能，而是做什么样的营销抉择。
复旦大学管理学院教授、博士生导师、市场营销学系系主任金立印认为，营销战略层面的决策很多需要数据和经验的结合，但是营销运营层面的决策则更多是基于数据驱动，表现为迭代更新速度非常快。
金立印进一步解释，营销管理本身就是由一系列的决策构成的，比如有关于战略制定的决策、品牌定位的决策，更多的是运营层面的决策，比如定价决策、新产品推出时机的决策，以及广告投放的决策等。
金立印认为，决策的关键主要有两个，一是决策效率，二是决策效果。决策效率方面，当前市场竞争极为激烈，市场变化也非常快，这就要求品牌和企业必须比以往更快地做出决策，更迅速地响应市场变化、消费者变化以及竞争变化，所以快速决策十分重要。决策效果方面，高质量决策至关重要，决策要快更要准。如果决策既能快速做出又能保证准确，那就可以称之为高质量的营销决策或者优质的营销决策。而要实现决策的快速与准确，就需要更好地整合数据。传统决策方法大多依赖人工完成，人工需要收集大量信息、了解用户需求和分析竞争格局，效率很难得到提升，如今有了 AI，就可以在决策上提供帮助。
谭北平表示，从消费者角度，AI 做决策会比企业更简单些，过去，消费者主要在互联网上搜集信息，然后自己或他人来做决策，现在借助 AI 则可以实现信息搜集和决策的 " 外包 "，AI 可以直接帮消费者做出决策。
金立印认为，消费者决策范式正在发生变化，由过去的单人决策，逐渐变成人类 +AI 的共生体决策。但要注意的是，品牌需要关注决策过程的 AI 不能替代的体验价值，可以让 AI 做初步筛选，再让消费者享受最终选择的乐趣。
谭北平认为，AIGD 的影响主要是 决策外包和 信任迁移。现在消费者使用 AI 解决问题的场景越来越广泛，从选宠物食品、查健康知识，到考研择校、选供应商等，都依赖 AI，相当于把决策环节 " 外包 " 给了 AI。而且消费者对 AI 的信任度在提升，例如 DeepSeek 这类能透明化思考过程的 AI，能像专业顾问一样帮助消费者分析，消费者因此也愿意跟着它的建议做决策。
数据整合是关键，警惕决策权失衡
AI 正逐步从技术存在拓展为社会存在。它不仅会改变用户交互体验、媒介习惯，提升企业营销流程的效率，还在某种程度上改变了营销员工的综合能力。
在企业如何通过 AIGD 提高运行效率和营销效果方面，谭北平强调核心在于 AI 与企业自有数据结合，实现敏捷决策。AI 做决策够快、够便宜、够好，企业可以将自己的私域数据与 AI 结合，搭建 " 企业私有 Agent"，让 AI 更懂需求。
金立印则提醒企业，在使用 AIGD 时要关注 " 效果验证 "，具体可以通过 AI 虚拟样本测试等方式，在真实投放前用 AI 模拟消费者反馈，验证决策效果；同时，企业也要警惕 " 决策权失衡 "，保护决策主权，需要整合私域数据、搭建自主 AI 工具，让平台 AI 成为辅助，而不是主导。
在现实应用中，AI 幻觉是决策失真的最主要原因。要解决这一问题，核心在于区分有用信息与错误信息，多模型验证是关键解决方案。
针对 AI 幻觉这一行业痛点，谭北平认为，首先要区分 " 有用的幻觉 " 和 " 需要修正的幻觉 "，对于信息不足导致的错误，企业可以通过整理好语料、补充文化常识与行业规范等方式为 AI 提供数据支持，从而减少常识性错误。
金立印则针对大模型提出了两个方法，一是多模型交叉验证，即使用多个大模型做同一决策，对比结果差异，避免单一模型偏差；二是警惕信息茧房，消费者可以主动使用多个模型，避免被单一 AI" 框住 "。
随着 AI 与场景深度融合，" 人机共生 " 将成为营销的新底层逻辑。
对于 AI 如何与消费者、场景进行深度且实用的融合，谭北平认为核心是找新场景、做交互升级，例如情感陪伴场景、即时助手场景、主动服务场景等。
金立印表示，从长远来看，AI 会和消费者形成 " 共生体 "，未来营销的核心是对 " 消费者 +AI" 的共生体做运营，企业需要研究共生体的决策逻辑，通过调整策略，让 AI 推荐更准确的理解品牌，并向消费者推荐。
谭北平表示，AIGD 对中国企业来说是重要的机会，企业要从关注 AIGC 营销内容生产转向聚焦 AIGD 决策能力，未来要多研究 " 人机共生决策 "，这将是营销的重要方向。
