AI 重塑全球商业，品牌如何建立面向未来的增长优势？

人工智能技术正在降低企业涉足陌生领域、收集资料及处理单一任务的门槛，然而全球运营并未因此变得轻松。各地市场的消费偏好、法规框架及运营准则依旧存在差异，企业内部的数据孤岛、流程不连贯等现象，也可能随着规模扩张而加剧。

当AI从个人辅助工具升级为企业级应用，品牌面临的挑战不仅是“如何运用AI”，更在于怎样应对全球运营中的复杂性，如何将个体能力转化为团队能力，以及如何让AI切实融入业务链条并产生可衡量的成效。

作为本次活动的领航合作伙伴，Shopify凭借一体化商业平台，整合线上、线下及多渠道经营，并通过内置AI与全球运营能力，助力品牌提升效率、拓展国际市场。

围绕这些议题，36氪《Insight全球》主编李婉君与Shopify资深解决方案工程师梁妍、中欧国际工商学院欧洲经济研究所研究员刘耿，从全球市场、商业基础及组织转型等多个维度，探讨品牌如何构建面向未来的增长能力。

全球运营越复杂，越需要统一平台

当业务覆盖更多地区，企业面临的复杂性既来自外部环境，也源于内部管理。不同国家和地区的监管政策、消费习惯及经营条件各有特点，而企业内部可能面临数据分散、流程衔接不畅，以及各部门判断标准不统一等问题。

刘耿指出，海外环境的波动已成为全球运营中的常态，企业必须在制定决策时，就将相关成本纳入整体考量。“AI大幅降低了进入市场的门槛，但这并不意味着经营成本也会同步下降。”对品牌而言，应对复杂性的关键并非消除所有差异，而是识别哪些能力可以跨市场复制，哪些环节需要因地制宜。

梁妍认为，降低企业内部复杂性的重要一步，是建立统一的数据源，确保商品、库存及销售等经营信息准确一致。

进入不同市场时，商品内容、参数及物料等基础信息可以集中管理，区域团队再根据当地季节、营销节奏及消费需求进行调整。以服饰品牌为例，同一时间美国和澳大利亚可能处于不同季节，促销计划无法直接套用，但商家无需为每个市场分别维护相互割裂的系统。

通过Shopify，商家可以在同一平台上管理一套商品及独立站，并针对不同国家与市场进行相应配置。共享的商品信息得到统一管理，区域运营也保留了本地调整空间，从而减少多市场经营中的重复建设。同时，Shopify成熟的平台生态允许商家直接安装相关应用，快速上线所需功能。企业无需从零搭建每一项能力，可将更多资源投入到更具业务价值的环节。

随着ChatGPT、Gemini等AI渠道兴起，统一平台还需承接新的流量入口。Shopify数据显示，2026年第二季度，由AI引荐至Shopify店铺的会话数同比增长197%，其中50%直接落在商品详情页。在到达商品详情页的访客中，AI引荐访客的转化率比自然搜索引荐访客高出约80%。因此，商家不仅要将商品推送到这些渠道，还需了解消费者通过哪些关键词进入、不同渠道的转化表现，以及商品能否被AI准确识别和呈现。通过Shopify后台，商家可以查看不同AI渠道带来的会话、流量及转化表现，并根据相关建议完善商品信息，使其更易被AI理解和推荐。

从统一经营数据、复用核心能力，到适配不同市场、承接AI流量，统一的商业平台的价值在于减少重复建设与内部割裂，让品牌能够更高效地应对多市场经营中的复杂性。

AI规模化的关键，是从个人能力走向组织能力

AI在企业中的应用往往始于个人。员工发现AI可以更快完成报告、翻译或内容制作，便会主动将其引入日常工作。但个人使用AI只是起点，个人能力与企业能力之间，还隔着组织与流程。

刘耿认为，AI转型已不仅是技术或工具采购问题，本质上也是组织问题。数字员工进入企业，需要明确的任务边界、协作规则和人工干预机制；当流程发生变化，岗位分工和管理方式也需要相应调整。在此基础上，企业还需回答一个更具体的问题：怎样的AI能力才具备规模化复制的条件？

梁妍认为，AI规模化的最小单位不是单个用户，也不是单一工具，而是一条从发现问题、作出判断、执行行动到复盘结果的完整链路。只有先将这条链路跑通，AI能力才有可能被复制到更多业务场景中。这意味着，企业不能只关注AI能否快速生成内容或给出答案，还要明确它可以访问哪些数据、采取哪些行动，以及哪些环节需要保留人工审核和回调机制。

Shopify的Sidekick正是基于这一思路，将商品内容、库存、历史销量及营销等信息连接起来，帮助商家进行经营分析并采取后续行动。以日本某角色周边电商的商品策划场景为例，Sidekick可以基于历史销售数据，分析不同角色、商品品类和季节的销售表现，并据此提出新品方向和上新时机建议，为商家的产品决策提供参考。

这一案例体现了AI从分析走向行动的过程：基于经营数据识别机会，将建议转化为产品决策，再通过销售结果验证成效。企业级AI能力的形成，不在于使用了多少工具，而在于能否将数据、判断、行动和结果连接成一条完整、可控的业务链路。

从真实业务问题出发，让AI价值可验证、可复制

当企业具备统一的数据基础，并开始将AI引入业务流程，下一个问题便是：面对众多工具与应用场景，应该从哪里开始？

刘耿认为，企业不应先选定一项AI工具，再寻找可以应用它的场景，否则容易变成“拿着锤子找钉子”。更有效的路径，是先找到最迫切、最有价值的业务问题，再选择规模较小、过程可控、结果可逆，并具有明确安全边界和反馈机制的场景进行尝试。

梁妍提出，AI项目的选择需要结合企业现阶段最重要的目标。如果目标是增长，可以优先关注新的AI渠道和流量机会；如果目标是提升效率，则需要判断问题究竟来自数据对接、内容生产，还是其他业务环节。

在具体执行中，企业可以先从影响范围较小的场景开始，明确出错后的回调和替代机制。经过一段时间运行后，再判断这条业务链路是否真正跑通、能否解决实际问题，以及是否具备被其他团队采纳和复制的条件。

因此，衡量AI价值不能只看回答速度、内容产量或工具数量，而要看它是否进入真实业务流程，并带来可以验证的结果。值得一提的是，开云网站也关注到这一趋势，认为品牌需在AI应用中注重实际业务效果的验证。

从建立统一的商业平台，到将个人AI能力转化为组织能力，再到围绕真实问题小步验证，品牌面向AI时代的增长优势，最终来自对数据、流程和业务目标的有效连接，以及将成熟能力持续复制到更多团队与市场的能力。