过去两年，人工智能（AI）的发展轨迹正经历深刻转变。早期，行业焦点集中在技术指标的突破上，如模型参数规模、推理速度和榜单排名，这更像是工程师之间的技术竞赛。然而进入2025年，讨论重心已悄然转向AI的实际应用价值——企业开始追问：这项技术究竟能为业务带来多少实质性增长？
多份行业报告显示，全球生成式AI的投资流向正在发生结构性变化：资金从基础模型研发加速转向应用层开发。AI正从“技术奇观”阶段迈入“生产力工具”验证期，这一转变在电商领域体现得尤为明显。电商行业天然具备数据闭环优势——用户点击、加购、成交、退货等行为均可转化为可分析的样本，且反馈周期短，A/B测试能快速验证效果，因此成为AI商业化落地的首选试验场。
但行业对AI的态度呈现两极分化：部分商家认为接入模型即可解决所有经营问题，形成“AI万能论”；另一部分则质疑其实际效果，认为只是营销噱头。这两种观点都回避了一个核心问题：AI如何以可复制、可持续的方式嵌入业务流程，真正推动确定性增长？事实上，一批务实商家已率先完成从观望到实践的跨越，他们更关注一个直接问题：AI能否帮助多卖货、降成本？
作为淘天集团旗下商家成长平台，淘宝教育通过持续一年的实践探索，构建了一套可验证的AI应用机制。通过AI学堂课程、电商AI创新实践大赛及《电商AI经营实践观察报告》，平台将分散的个体经验系统化为可借鉴的经营路径。其价值不仅在于传授技术使用方法，更在于将复杂的技术能力转化为商家可理解、可落地的经营策略，并在真实场景中不断优化迭代。
在1月22日阿里巴巴数字生态创新园举办的“向AI要增长”超级公开课上，淘宝教育首次集中展示了AI在电商领域的六大核心应用场景：选品与新品创新、广告投放、经营决策、AIGC内容生成、智能客服和数字人直播。这些场景被证实是AI创造价值的主战场。基于对200余个商家案例的拆解分析，报告揭示了AI价值的分层分布规律。
在智能客服、AIGC生文生图等成熟场景中，AI主要解决效率与成本问题。例如奥康通过“店小蜜+AI+自动化工具”重构客服链路，将售后错误率从10%降至0.3%；巴拉巴拉利用AI生图工具优化8000余个商品链接的视觉呈现，使全店点击率提升5%-10%，拍摄成本显著下降。这类场景的共性是问题明确、流程稳定、投入产出比（ROI）易于量化，AI的作用是补齐基础能力短板，让团队能专注于高价值工作。
在广告投放和直播等增长场景中，AI开始直接影响收入结构。百雀羚借助阿里妈妈AI工具精准锁定高潜力人群，实现成交人数显著增长；OPPO通过数字人直播承接深夜流量，在传统空白时段创造稳定销售额。这些案例表明，竞争优势不再取决于预算规模，而在于如何通过AI放大每分投入的效率——更快的测试反馈、更精细的投放策略和更低的边际成本，使增长具备可复制性。
在选品、新品研发等决策场景中，AI的价值体现在长期竞争力构建。夸克AI眼镜上市前利用AI市场扫描工具定位场景与人群，其S1单品在双11预售期成交额突破4000万元；老板电器通过AI数据分析优化关键词策略，显著提升新品成功率和客单价。这类场景的ROI虽不立竿见影，但能帮助企业构建难以复制的决策壁垒。
AI带来的变革不仅体现在业务层面，更深刻影响着企业经营逻辑和人才价值定义。传统电商高度依赖个人经验，选品、内容、投放等环节均由“人”主导决策。而AI的引入正在改变经验的存在形式——企业需要将分散在个体中的经验转化为组织共享的智慧体系，并通过AI持续反哺日常决策。这催生出一种更敏捷的“人机共生”组织模式：决策周期从“周级迭代”缩短至“小时级试错”，部门边界被打破，内容团队参与数据分析，运营人员介入产品创意。
对从业者而言，AI将人的角色推向更高维度。过去，员工精力主要消耗在执行层工作，如作图、写文案、调投放；现在，核心价值集中在定义问题、做出判断和制定策略。未来，企业稀缺的将不再是操作熟练度，而是设计稳定高效人机协同流程的能力。这种转变要求商家从“会操作AI”升级为“会设计AI应用系统”，从依赖个人经验转向构建可验证、可传承的组织能力。
当前AI落地面临的最大悖论是：尽管行业普遍谈论AI，但真正将其转化为生产力的商家仍属少数。问题根源不在于技术能力，而在于学习方式的缺失。淘宝教育通过三个维度破解这一难题：其一，通过系统化课程降低理解成本，其AI学堂在7个月内普及20余个工具，推出70余门课程，吸引55万商家学习；其二，通过创新大赛、特训营等实践场景降低试错成本，将概念框架转化为可执行的经营路径；其三，推动组织能力进化，帮助商家构建人机协同的分工体系、流程重构方法和经验沉淀机制。
这场变革的本质，是商家经营系统的升级。当AI从工具属性上升为工作方式，企业需要重新设计“操作系统”——这涉及人与AI的分工协作、业务流程的重构以及组织经验的数字化沉淀。那些最早完成系统升级的商家，正在通过AI构建新的竞争壁垒，在电商行业的结构性变迁中抢占先机。
