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专业研究:人工智能对商务活动行业职场的动态的影响

2025/10/24 来源:原创 关键词:人工智能 商务活动 会展 整合AI

一、研究背景与报告概况

Soundings与InsightsLab合作开展了这项名为《人工智能对商务活动行业劳动力动态的影响》(The AI Impact on Workforce Dynamics in Business Events)的研究,这是会展劳动力领域(翻译为职场更合适)首份关于AI采用、认知和应用的基准性研究报告。调研于2025年2月24日至4月30日期间进行,共有213名来自全球会展行业的专业人士参与,涵盖了不同的行业领域、工作模式、职级、经验年限和活动规模等多元维度。

报告由Soundings创始人兼首席执行官Tracy Judge主导,作为一家致力于重塑组织人才参与方式的公司,Soundings将AI视为构建更敏捷、基于技能的团队的强大驱动力。这份第一阶段报告不仅提供了行业AI应用的现状快照,更创新性地提出了“AI参与人格框架”(AI Engagement Personas Framework),为行业领导者评估团队准备度、理解情感驱动因素并制定支持策略提供了实用工具。

报告开篇即指出了一个不容回避的现实:仅有50%的组织正在将AI整合到现有系统中,41%的人认为没有迫切需求,这揭示了一个巨大的认知差距。与此同时,76%的专业人士正在寻求培训、用例和指导,但AI的使用主要集中在营销和内容创作,而非战略性工作流程。

这些发现指向一个清晰的机遇窗口:会展行业必须超越试验阶段,开始以有意义、可扩展的方式整合AI。客户期望正在上升,传统的团队结构和工作流程正承受越来越大的压力。

二、报告核心发现与数据洞察

严峻的竞争力警示:会展行业在AI成熟度上严重落后

报告中最令人警醒的发现是:会展行业的AI成熟度评分仅为2.6分(满分5分),而制造业达到4.2分,银行与金融业4.0分,科技行业3.9分,甚至医疗保健行业也有3.1分。这不仅仅是技术差距,更是一个战略性的警钟。

报告明确指出,这不仅仅是技术差距,而是潜在的竞争力问题。来自AI更先进行业的客户正在带来新的期望,传统的团队结构、高昂的运营成本和低效的工作流程正受到审视。

更值得关注的是绩效对比数据:根据哈佛商学院的研究,AI赋能团队的绩效提升了39%,而Soundings的AI影响研究显示,会展行业团队的绩效提升仅为19%。这一倍的差距清晰地表明,会展行业在AI应用的深度和广度上都存在巨大提升空间。

对于内部团队和代理机构而言,这是一个关键时刻。传统模式——庞大的内部团队和高昂的代理成本——已无法满足对速度、灵活性和创新的需求。价值主张必须进化,否则将受到质疑。

采用现状:进展有限,但增长势头明显

调研显示,近60%的受访者目前正在使用AI,另有27%计划在六个月内采用,但仍有相当一部分人保持犹豫或不确定。

在应用领域方面,呈现出明显的"可见优先"特征:

  • 内容创作/策划:63%
  • 营销/推广:54%
  • 聊天机器人/虚拟助手:42%
  • 活动后分析:37%
  • 参会者个性化:35%

报告明确指出,早期AI采用集中在“可见的”而非“至关重要的”领域。AI最常被应用于营销、内容创作和参会者个性化,这些高可见度任务能带来快速成效,但并非长期转型的核心所在。

在生产力提升方面,受访者报告了明显的效率改进,特别是在内容相关工作中。内容创作的生产力提升达到25-49%,而其他任务的提升为10-25%。然而,后端或战略工作流程中的采用仍然有限。

障碍分析:理解缺失比成本更关键

报告揭示了一个颠覆传统认知的发现:缺乏理解是比成本更大的障碍。41%的人表示“没有感知到需求”,39%提到“缺乏理解”,19%有“数据/隐私顾虑”,仅16%提及“成本/基础设施”。

这一发现具有重要的战略意义:提升AI采用率的关键不在于降低成本,而在于教育、培训和价值展示。

专业人士渴望使用AI,但需要实践性支持才能自信有效地使用。培训与教育是76%受访者的首要支持需求。具体需求包括:

  • 初学者培训
  • 工具推荐
  • 用例示例
  • 实施指南
  • 技术支持

这反映出对实用、实践性资源的明确需求,这些资源能够在AI之旅中与专业人士相遇。

行动滞后:兴趣与投入的巨大鸿沟

许多专业人士渴望参与AI,但只有一半的公司在投资整合,更少的公司在投资培训。仅50%的组织正在将AI整合到现有系统中,43%的组织专注于提升/再培训。

这一差距揭示了会展行业当前面临的核心矛盾:个人层面的热情与组织层面的犹豫不决之间的脱节。这种滞后可能导致人才流失、竞争力下降和错失转型机遇。

实施挑战的五大维度

报告系统梳理了阻碍AI采用的五大障碍:

  1. 理解与信心缺失:不知道工具能做什么或从何开始,减缓了采用速度并产生抗拒
  2. 缺乏清晰的角色特定用例:通用演示无法引起共鸣,专业人士需要针对其工作职能的定制化示例
  3. 缺乏实施支持:难以将工具整合到团队工作流程中,导致工具利用不足
  4. 预算限制和成本不确定性:对小型团队或自由职业者而言,整合尤其具有挑战性;对投资回报率的担忧延迟了投资
  5. 培训差距:对初级和高级培训都有广泛需求;没有结构化学习,采用就会停滞

三、创新框架:AI参与人格模型

报告最具创新性的贡献是提出了"AI参与人格框架",这是一个将行为数据与情感驱动因素相结合的实用模型。


框架的三维测量体系

框架追踪三个关键指标:采用度(显示承诺)、使用度(显示行为)和生产力(显示影响):

  1. 采用度(承诺):反映个人或团队在日常工作中拥抱AI的程度,衡量AI是否成为常规工作流程的一部分
  2. 使用度(行为):描述AI工具在任务中应用的一致性和广泛性,突出AI是否整合到多个工作流程中
  3. 生产力(影响):捕获AI采用的成果,如效率提升、时间节省和改进的结果

四种情感驱动因素

框架识别出四种核心情感驱动因素:

  • 乐观型(Optimistic):相信AI赋能且令人兴奋
  • 风险意识型(Risk-Minded):担心误用或工作风险
  • 不堪重负型(Overwhelmed):在AI噪音中感到焦虑或迷失
  • 顺从型(Compliant):因强制要求而非选择使用AI

五种AI参与人格

报告创造性地构建了五个具象化的人格角色:

1. 技术先锋战略家(Tech-Forward Strategist - Taylor)

Taylor是团队中的技术引领者,不断探索简化流程、自动化任务和将AI整合到工作流程每个角落的方法。人们向Taylor寻求建议,因为他们已经找到了最快的方法。

  • 当前采用度:高
  • 当前使用度:高
  • 当前生产力:高
  • 情感驱动:乐观型
  • 支持策略:提供早期访问权、创新项目、领导角色

2. 务实问题解决者(Pragmatic Problem-Solver - Parker)

Parker高效且专注于结果,只在AI明确节省时间或提高准确性时才使用。Parker安静地完成工作,做出明智的战略性工具选择。

  • 当前采用度:高
  • 当前使用度:中
  • 当前生产力:中
  • 情感驱动:风险意识型/顺从型
  • 支持策略:提供伦理框架、明确政策、增强示例/突出个人胜利、邀请共创

3. 资源型现实主义者(Resourceful Realist - Reese)

Reese务实、有创造力且坚定高效,知道如何在有限的时间和资源下获得成果。时髦的工具不会打动他们。如果AI帮助他们更智能地工作而不增加复杂性,他们就会感兴趣。

  • 当前采用度:高
  • 当前使用度:中
  • 当前生产力:低
  • 情感驱动:不堪重负型/顺从型
  • 支持策略:简化入门、精选指南、同伴学习空间

4. 好奇探索者(Curious Explorer - Casey)

Casey好奇、开放且准备学习。他们测试了一些工具并关注AI趋势,但尚未完全投入。他们深思熟虑且谨慎,希望在将AI纳入常规工作流程之前感到自信。

  • 当前采用度:低(反映早期阶段,非缺乏兴趣)
  • 当前使用度:低
  • 当前生产力:低
  • 情感驱动:乐观型/不堪重负型
  • 支持策略:提供早期访问、创新项目/简化入门、精选指南

5. 关系型领导者(Relationship-Focused Leader - Riley)

Riley以同理心领导,将人置于一切的核心。他们建立强大的关系,创造有意义的体验,相信人际联系的力量。他们谨慎地探索AI,只在强化其价值观的地方使用。

  • 当前采用度:低
  • 当前使用度:低
  • 当前生产力:低
  • 情感驱动:风险意识型/顺从型
  • 支持策略:提供伦理框架、明确政策/突出个人胜利、邀请共创

框架的应用价值

该框架提供了一种以人为本的方式来理解团队现状、所需支持以及如何在AI时代有目的地成长。它帮助领导者:

  • 理解准备度:显示人们在AI之旅中的位置
  • 创建共同语言:为团队提供不带评判地谈论AI的方式
  • 个性化支持:帮助将培训与每个人格的需求相匹配
  • 管理变革:揭示心态差距以建立更好的认同
  • 追踪进展:让您看到人格如何随时间转变

四、行业趋势研判与战略建议

趋势一:从试验到整合的关键转折点

会展行业正处于AI应用的十字路口。客户期望正在上升,传统团队结构和工作流程正承受越来越大的压力。那些继续将AI视为"nice to have"而非战略必需品的组织,将面临日益严峻的竞争劣势。

报告数据显示,59%的采用率和27%的计划采用率意味着,在未来6-12个月内,会展行业将有超过85%的专业人士以某种形式接触AI。这将形成一个临界点,届时不使用AI将成为例外而非常态。

趋势二:从内容工具到战略赋能的演进

当前AI应用集中在内容创作(63%)和营销推广(54%)等"快速见效"领域,但报告明确指出,这些高可见度任务能带来快速成效,但并非长期转型的核心所在。

未来的演进路径应当是:

  • 第一阶段(当前):内容与营销自动化
  • 第二阶段(6-12个月):后端流程优化、数据分析深化
  • 第三阶段(12-24个月):战略决策支持、预测性洞察
  • 第四阶段(24个月+):端到端AI赋能的活动设计与执行

那些能够快速突破第一阶段,向更深层次战略应用迈进的组织,将在竞争中占据显著优势。

趋势三:技能型团队结构的加速重构

Soundings作为致力于重塑组织人才参与方式的公司,将AI视为构建更敏捷、基于技能的团队的强大驱动力。这一视角揭示了一个深层趋势:AI不仅改变工作方式,更将重塑团队组织形式。

传统的职能型、层级型团队结构在AI时代将面临效率挑战。未来的高绩效团队可能呈现以下特征:

  • 基于项目和技能的动态组合
  • 人类专业人士与AI能力的最优配置
  • 更扁平化的决策流程
  • 更强调学习敏捷性而非固定专业

趋势四:情感智能成为AI时代的核心竞争力

框架强调,情感塑造了人们对AI的反应。通过理解驱动好奇、谨慎或犹豫的因素,我们可以提供真正引起共鸣的支持。

这一洞察揭示了一个悖论性趋势:在技术加速发展的时代,理解和回应人类情感的能力变得更加关键。能够有效管理团队情感反应——无论是乐观、焦虑、抗拒还是顺从——的领导者,将在AI转型中获得更高的成功率。

建议一:建立系统化的AI能力发展路径

鉴于76%的专业人士将培训与教育列为首要支持需求,组织应当:

1.设计分层培训体系:

  • 初学者级:AI基础认知、常用工具介绍
  • 中级:特定场景应用、工作流程整合
  • 高级:战略性AI应用、创新实验

2.创建角色特定用例库:

  • 活动策划人员的AI应用场景
  • 营销人员的AI工具清单
  • 运营管理者的流程优化案例
  • 销售团队的客户洞察工具

3.建立持续学习机制:

  • 每月AI创新分享会
  • 跨团队最佳实践交流
  • 外部专家定期培训

建议二:采用人格导向的差异化支持策略

基于报告提出的五种AI参与人格,组织应实施个性化的支持方案:

1.对于Tech-Forward Strategists(Taylor们):

  • 赋予他们内部AI倡导者角色
  • 优先提供最新工具和功能的访问权
  • 鼓励他们开展创新项目并分享成果

2.对于Pragmatic Problem-Solvers(Parker们):

  • 提供清晰的ROI数据和成功案例
  • 建立AI使用的最佳实践指南
  • 强调AI如何增强而非替代人类工作

3.对于Resourceful Realists(Reese们):

  • 优先推荐低成本或免费工具
  • 提供快速见效的应用场景
  • 创建简洁的操作指南和模板

4.对于Curious Explorers(Casey们):

  • 建立安全的实验环境
  • 提供结构化的学习路径
  • 配置导师支持系统

5.对于Relationship-Focused Leaders(Riley们):

  • 强调AI如何增强人际互动质量
  • 提供伦理使用框架
  • 展示AI在个性化体验中的应用

建议三:弥合组织投入与个人需求的鸿沟

仅50%的组织正在整合AI,43%专注于提升技能,而个人层面有高达86%的采用意愿。这一差距要求组织层面采取行动:

1.高层承诺:

  • 将AI整合纳入组织战略
  • 分配明确的预算和资源
  • 设定可衡量的AI能力发展目标

2.消除认知障碍:

  • 针对41%认为"没有感知到需求"的群体,开展价值展示活动
  • 通过成功案例消除39%"缺乏理解"的顾虑
  • 建立数据治理框架回应19%的"数据/隐私顾虑"

3.创建实施支持生态:

  • 设立AI卓越中心或专职支持团队
  • 建立工具评估和推荐机制
  • 提供实施咨询和技术支持

建议四:重新定义价值创造模式

报告指出,对于内部团队和代理机构,传统模式——庞大的内部团队和高昂的代理成本——已无法满足对速度、灵活性和创新的需求。价值主张必须进化。

新的价值创造模式应当:

1.从交付导向转向影响导向:

  • 衡量指标从"完成多少任务"转向"创造多少价值"
  • 强调战略洞察而非执行细节
  • 展示AI如何放大人类创造力

2.从规模经济转向技能经济:

  • 减少对人力规模的依赖
  • 投资于高价值技能培养
  • 构建人机协作的最优组合

3.从标准化服务转向定制化解决方案:

  • 利用AI实现大规模个性化
  • 快速迭代和适应客户需求
  • 提供数据驱动的决策支持

建议五:参与行业共建,塑造未来标准

报告第二阶段调研已于2025年6月启动,通过参与和分享调研,可以帮助深化研究、完善AI参与人格框架,并塑造行业所需的工具、培训和策略。

组织和个人应当:

1.积极参与行业研究:

  • 参加Soundings第二阶段调研
  • 分享实践经验和案例
  • 贡献于行业基准的建立

2.推动标准和最佳实践形成:

  • 参与行业协会的AI工作组
  • 共同制定伦理使用指南
  • 分享失败教训和成功经验

3.建立跨组织学习网络:

  • 组织或参加AI应用研讨会
  • 建立同业交流社群
  • 开展联合实验项目

五、结语

正如Tracy Judge所言:"如果我们想建立一支为未来工作做好准备的劳动力队伍,我们需要以专注、实用工具和将人置于中心的支持来引领AI转型。"

图片


这份报告不仅是会展行业AI应用现状的一面镜子,更是一张通向未来的路线图。它揭示的不仅是技术采用的数据,更是人性化转型的智慧:理解情感驱动,尊重个体差异,提供精准支持,最终实现人机协同的最优状态。

会展行业面临的不仅是技术差距,更是战略性的觉醒时刻。那些能够快速行动、系统布局、人性化实施的组织,将在这场转型中不仅生存下来,更将重新定义行业的未来。

时间窗口正在缩小。行动,从现在开始。


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