当AI技术加速渗透各行各业，如何让它真正为业务所用，而非停留在“尝鲜”阶段？品牌运营中心用两期分享活动交出了自己的答卷。2026年5月和6月，品牌运营中心先后组织了两期AI应用分享，10位分享人展示了AI在内容创作、视觉设计、策略研究、工具开发等多个场景中的真实落地实践。从使用工具到创造工具，从单点尝试到系统化落地，这两期分享呈现的是“AI如何从辅助工具转变为团队核心生产力的真实路径”。
从“等排期”到“自助搞定”：AI工具破解跨部门协作难题
在众多案例中，有两个尤为突出——它们共同指向一个痛点：跨部门协作中设计资源往往成为瓶颈，而AI工具的开发让需求方有能力自助解决。
品牌加水印工具：1分钟自助搞定，设计师回归本职
设计组柴冠玉分享了她用AI辅助开发的品牌加水印工具。在此之前，加水印这项工作依赖设计师专项处理，步骤繁琐、数量庞大。对于需要给细胞图、实验图加水印的同事来说，“等设计师排期”是常态。
这套工具覆盖了Elabscience® 1款、普诺赛®47款常用水印模板，支持任意尺寸、批量处理、多格式导出，非设计岗位的同事只需选择模板、上传图片，1分钟即可完成批量加水印。工具上线后，设计组6月份加水印微需求已归零，紧急批量加水印需求减少50%——设计师得以从重复劳动中解放，聚焦品牌设计与物料优化。柴冠玉还通过线上教程会议和工具包共享，在多部门间推广落地，真正实现了“零门槛、即用即走”。
产品图批量生成工具：千张图片17分钟，需求方自己跑通
内容策划组朱杰带来了另一个跨部门协作案例——普诺赛®产品图批量生成工具。普诺赛®产品图涉及多种规格和类型，仅内贸就有5313张图、分属13类，外贸3996张图、分属24类。每次Logo更新、产品上新或信息变更，都需要设计师处理，沟通成本高、流转周期长。
朱杰借助AI从零开始，构建了一套让需求方可自行制作和审核产品图的工具。在压力测试中，1000余张高清图17分钟即可处理完成，官网标准图1039张仅需50秒。他还总结了“需求准备三步法”：自然语言描述需求→ChatGPT结构化优化→WorkBuddy实现开发，这套方法论让非技术背景的同事也能用AI开发工具。
在开发过程中，朱杰经历了网页版到桌面版的多次迭代，最终在V17版本定稿后果断停止优化。他总结道：“够用即可的版本，胜过理论更好的版本”，这一务实的AI开发理念，引发了在场同事的广泛共鸣。
多场景AI实践：从内容创作到自动化运维
除了上述两个重点案例，大家还展示了AI在更多业务场景中的实践成果。
内容创作与文案提效：品牌运营组李梦诗展示了小红书笔记标签生成智能体，单篇笔记打标签的时间从人工3—5分钟缩短至约1分钟，效率提升400%。品牌运营组洪潇进一步展示了扣子笔记二创智能体的搭建实践——一次搭建、重复使用，目前已在小红书内容运营中投入使用。内容策划组陶红梅分享了DeepSeek在文案审核与润色中的应用，审核效率提升约70%；智能翻译体依托专属术语库，使翻译校对工作量减少50%以上。
视觉设计与多媒体：设计视频组刘燕会分享了AI在设计项目中的应用，当前AI使用度已达30%，涵盖网站落地页、EDM、展会背景等多类视觉素材。国际运营组陆文科则介绍了AI在国际社媒运营中的全方位应用，包括多语言文案生成、AI文生图、AI配音和数字人视频，有效降低了海外内容制作成本。
产品设计：产品设计组候思文分享了两个实战案例：一是利用AI对赛默飞、BioLegend、Abcam三家竞品搜索功能进行九大维度横向对比分析，驱动官网搜索功能升级；二是借助Trae与豆包双引擎驱动，实现“铂莱恩”官网快速搭建，交付周期缩短近60%。
工具开发与自动化运维：系统开发组罗岳明展示了WorkBuddy在日常办公与代码开发中的应用，平均节省82%工作时间，并支持通过钉钉等7种消息渠道远程指挥。他搭建的Hermes全天候在线修复Bug系统更是将AI自动化推向新高度——实现网站报错的自动排查、确认、修复、测试、上线全流程，目前已进入“独立分支自动修复+人工审核合并”的运行阶段。
提效50%—70%：这些数字背后是真实的业务改变
综合两期分享的数据，AI应用在多个场景中带来了显著的效率提升：文案创作提效约75%，文案审核提效约70%，竞品分析报告从5～8天缩短至1天内完成，展会SOP编写及PPT制作提效约50%，代码开发提效82%以上。
目前，品牌运营中心已落地10余个AI工具和系统：品牌加水印工具、产品图批量生成工具、标签生成智能体、笔记二创智能体、Hermes自动修复系统、锐竞价格监控工具、合同审批工具、资源分析工具等，实现全员覆盖使用，并逐步向其他部门辐射。
挑战、沉淀与下一程：AI赋能之路仍在延伸
两期分享并非只讲成绩，分享人也坦诚地呈现了AI应用中的现实挑战——AI生成内容的质量波动、对专业内容理解不足、数据获取仍是瓶颈、多轮对话后AI容易“失忆”等，这些问题的坦诚交流，本身就是团队走向成熟的标志。
正如分享中提到的：用得好的团队，不是技术最强的，而是最愿意试的。AI不是魔法，是工具——而工具的价值，取决于使用它的人。