宝洁公司作为消费包装品行业的巨头，正围绕AI展开一场深刻的运营变革。公司领导层给出了明确的指示，以此引领此次战略转向：利用技术实现“建设性颠覆”，最终目标是为消费者提供卓越体验。本文对宝洁公司部署的十个不同应用场景进行了详尽分析，在这些场景中，宝洁公司采用了可充当自主或半自主智能体的先进AI系统。这些应用并非孤立的实验，而是一个连贯战略中相互关联的支柱，它们将智能系统系统地嵌入到从分子研究、生产制造到供应链物流和消费者互动的整个价值链中。
分析显示，这些智能体带来了可观且可量化的成果。在物流领域，AI驱动的“控制塔”系统使低效的卡车运输减少了15%，同时在全球供应链中断期间提供了关键的韧性保障。在生产制造环节，预测智能体在关键生产线上将浪费减少了多达80%，并助力实现了“熄灯”无人值守工厂班次的未来理念。在营销方面，自主媒体购买智能体在单一产品部门每年为公司节省超过1亿美元，同时在新兴零售媒体渠道上使投资回报率提升了四倍。
总体而言，这十大支柱表明，宝洁公司已不再将AI仅作为分析或自动化的简单工具。该公司正在构建一个“自主式企业”——一个集成生态系统，其中智能体能够感知、分析数据并据此采取行动，以优化流程、预见挑战并挖掘新机遇。这种方法依托于一个集中的“AI工厂”和基于数十年独特消费者数据训练的专有模型，正在创造一种复合竞争优势。这将引领宝洁公司进入一个未来，其中与消费者的关系真正实现一对一，运营达到前所未有的自主效率，从而确保其在下一代市场中的主导地位。
宝洁公司的“建设性颠覆”与AI的必然性
对于一家以百年品牌建设和市场研究为基础的公司而言，宝洁公司采用AI并非是对现代化的勉强妥协，而是其持续发展战略的核心原则。公司领导层将其技术追求融入“建设性颠覆”的理念中，首要目标是“让消费者满意”。正如董事长、总裁兼首席执行官Jon Moeller所言，只有当AI能够帮助公司“更好更快”地实现预期成果时，才会予以采用。这种以消费者为中心的实用主义确保了技术永远不会成为目的本身，而是成为增长、创新和满意度提升的战略推动力。
这一战略得到了大量的资金和组织投入支持。宝洁公司2024年ICT预算预计达11亿美元，并将AI指定为主要技术重点领域。为实现这一投资，公司建立了所谓的“AI工厂”——一个集中平台，旨在简化全球业务中机器学习模型的开发和扩展。事实证明，这一工厂结构极为有效，使AI解决方案的部署速度比以往方法快了十倍，并在公司80%的全球业务中得到应用。
这种系统性的方法使宝洁公司能够超越孤立的AI项目，迈向深度集成智能的未来愿景。公司领导层明确在探索下一代“推理模型和自主式AI”，旨在实现复杂工作流程的自动化和“前所未有的”供应链优化。这一前瞻性愿景将当前的AI应用定位为迈向更自主企业的基础步骤。因此，本文详细介绍的十个应用场景代表了这一变革的切实支柱，展示了宝洁公司如何利用智能体构建一个更具韧性、效率和智能的组织。
优化物理世界——制造业与供应链中的智能体
“控制塔”：供应链的中枢神经系统
业务挑战
宝洁公司的供应链是一个全球性的庞然大物，涵盖近110个生产基地和庞大的物流网络，其卡车使用量在美国位居第二或第三。管理这一复杂体系面临巨大挑战，特别是在面对自然灾害、疫情、关税和地缘政治紧张局势等持续不断的干扰时尤为明显。主要的业务问题在于，要在这个庞大的网络中保持端到端的可视性，并具备迅速应对干扰的敏捷性。其中一项旨在消除的低效环节是“空驶”现象，即卡车空载或装载不足，这不仅导致成本高昂，还对环境造成严重影响。
智能体解决方案
为应对这些挑战，宝洁公司建立了一个数字化增强的运营程序，即“控制塔”。3该系统超越了简单的数据仪表盘功能，它作为一个集中的“决策中心”，提供从原材料供应商到客户仓库和零售货架的整个供应链的统一实时视图。控制塔整合了来自内部ERP系统的大量数据流，并将其与外部数据源(如美国国家气象局预报)相协调，从而创建了一个全面的供应链生态系统数字地图。这一举措取得了巨大成功，节约的配送成本完全覆盖了系统的实施成本。
运行机制
控制塔智能体通过感知、分析和行动的连续循环来运行。它利用强大的基于云的软件(包括技术合作伙伴Kinaxis的Rapid Response平台)进行复杂的“假设”情景建模。例如，如果预报显示一场飓风将袭击一个关键港口，该智能体可以模拟对整个供应链的下游影响，从供应商延迟到工厂停工。这使宝洁公司的规划团队能够在干扰发生之前，主动重新规划运输路线、从替代供应商采购材料或调整生产计划。通过协调来自数百个不同来源的数据，该智能体消除了之前存在于孤立规划系统之间的“噪音”和延迟，为决策创建了一个单一、可靠的事实来源。
可量化的影响和战略意义
控制塔的实施带来了显著且可衡量的好处。最显著的是，它使宝洁公司能够将高成本的“空驶”卡车运输减少约15%，从而直接节省成本并减少一氧化碳排放。除了提高效率外，其战略价值还在于增强了韧性。在飓风桑迪期间，该系统使规划人员能够加快交付速度并从国外采购，确保了快速恢复。10这一能力是宝洁公司“供应链3.0”战略的基石，该战略旨在创建一个更具响应性和韧性的网络，以应对全球波动性。
控制塔不仅仅是一个提高物流效率的工具，它已成为确保市场韧性和获取竞争优势的战略武器。其主要功能确实是优化物流和降低成本。然而，其真正实力在如新冠肺炎疫情等广泛干扰期间得到了展现。通过情景建模和预先部署库存，宝洁公司能够在竞争对手无法维持供应时保持供应连续性。在疫情期间，宝洁公司的财务表现得益于其“在供应链修复上的投入和灵活运营能力”，这使其能够在竞争对手面临缺货时保持货架上有货。这使控制塔从降低风险的防御性工具转变为获取市场份额的进攻性工具。在危机时期，可靠的供应成为零售商最重要的差异化因素。该智能体确保供应可靠性的能力使宝洁公司能够获得本可能流向竞争对手的销售和消费者忠诚度，从而将供应链韧性直接转化为收入增长。
预测性需求预测智能体：从历史数据到预见未来
业务挑战
传统需求预测几乎完全依赖过去的销售数据，在快速变化的消费品行业中，这种方法不仅缓慢而且不准确。这种方法经常导致严重的库存不平衡——某些商品库存积压成本高昂，而其他商品缺货则导致销售损失。在新冠肺炎疫情期间，这种模式的脆弱性暴露无遗，当时消费者购买模式的空前转变使得历史数据几乎完全无法预测未来需求。
智能体解决方案
宝洁公司已用先进的AI需求预测系统取代了这些过时的方法。这个智能体基于比简单销售历史更广泛、更动态的输入集运行。它摄取并分析丰富的实时数据流，包括零售商的销售点(POS)数据、宏观经济指标、社交媒体情绪、在线产品评论的文本，甚至来自其联网智能产品的使用数据。为处理这些复杂数据，宝洁公司在KNIME等平台上利用先进的机器学习模型，并经常与phData等专业分析合作伙伴合作，以构建和完善其预测能力。
运行机制
预测智能体的核心功能是在其多样化的数据流中识别细微的模式、相关性和新兴趋势，这些是人工分析师无法察觉的。这使系统能够执行几项关键的自主功能。首先，它生成高度精细的需求预测，将其分解到特定商店中单个产品的级别，而不是依赖广泛的区域估计。其次，它可以通过分析替代数据和市场趋势，准确预测没有销售历史的新产品发布的需求。最后，基于这些预测，该智能体自动触发整个供应链的优化库存和补货策略，确保产品可用性，同时最小化高昂的库存持有成本。该系统有效地结合了来自各部门的数据，以生成动态需求预测报告，指导整个物流网络。
可量化的影响和战略意义
该智能体的业务影响巨大。它显著提高了预测准确性，这直接转化为更低的库存持有成本和因缺货导致的销售损失减少。在日本的一项区域性倡议中，部署基于AI的预测系统预计将使送货卡车车队规模减少30%，从而在运输成本和碳排放方面实现显著节约。在疫情期间需求极度波动的情况下，这种预测能力对于管理前所未有的需求激增和维持供应链稳定性至关重要。
宝洁公司的需求预测智能体正从一种被动的供应方工具演变为一种主动的、塑造市场的工具，直接影响创新和营销。该智能体的主要功能是根据预测需求优化库存。然而，该系统分析在线评论和智能设备使用数据等非结构化数据的能力，提供了关于消费者偏好演变的丰富情报流。这些预测性见解随后被用于直接“推动产品创新和营销策略”。这形成了一个强大的反馈循环。该智能体不再只是回答“消费者会购买什么?”这个问题，而是提供见解来回答“我们应该为他们创造什么来购买?”这个问题。通过将关于消费者行为微妙变化的情报直接提供给研发和营销部门，预测智能体帮助宝洁公司开发并推广针对未来需求设计的产品，在其完全实现之前。这闭合了供应链管理、营销和产品创新之间的循环，将物流工具转变为增长引擎。
预测性维护智能体：防患于未然，消除停机时间
业务挑战
在宝洁公司高速、大批量的制造环境中，设备意外故障不仅是一个小麻烦，更是一个引发生产停滞、计划外停机和大量材料浪费的成本高昂的事件。传统的被动维护方法——仅在设备发生故障后进行修理——本质上效率低下，并对精心安排的生产计划造成重大干扰。核心挑战在于从被动应对转变为主动预防，在故障影响运营之前预测并防止其发生。
智能体解决方案
宝洁公司正在其全球制造基地系统地部署基于AI的预测性维护智能体。这一举措是其与微软战略合作的关键组成部分，旨在利用Azure云平台实现“可扩展的预测性维护”，规模前所未有。该解决方案基于工业物联网(IIoT)架构，其中生产设备配备了传感器网络，可实时持续监控其运行状态。
运行机制
预测性维护智能体以三个阶段循环运行。首先，在感知阶段，机器上的IIoT传感器网络持续收集一系列性能指标的详细数据，如温度、振动水平、能耗和材料流速。其次，在分析阶段，这些实时数据流被传输到云端，机器学习模型对其进行分析以识别细微的模式和异常。这些算法经过训练，能够识别出可靠预示设备故障的微弱数字特征。最后，在行动阶段，当智能体预测到未来发生故障的高概率时，它会自动生成警报并指示需要进行维护。这使宝洁公司能够在计划停机期间主动安排维修，从而有效消除意外故障。
可量化的影响和战略意义
该智能体的战略部署带来了明确且引人注目的价值。它最小化了计划外停机时间，从而优化了生产计划并提高了整体产量。通过及早发现问题，它减少了材料浪费并降低了整体维护成本。此外，这种主动方法延长了昂贵制造设备的运营寿命，并确保了生产的连续性，这对于满足消费者需求至关重要。这一能力是宝洁公司实现“无接触操作”这一更广泛愿景的基本构建块，是其未来数字制造战略的关键支柱。
预测性维护智能体不仅仅是降低成本工具，更是宝洁公司最先进制造战略的关键推动者，包括其“熄灯”工厂计划。该智能体的主要目的是减少停机时间和维护成本，这是直接的操作效率。然而，在德国柏林一家工厂的试点项目中，揭示了更深层次的战略联系。在那里，公司成功实施了四小时无人值守夜班，这一概念被称为“熄灯”制造。这种无需人工监督的工厂运行方式只有在意外灾难性设备故障的风险几乎为零的情况下才可行。人工操作员无法听到异常噪音或注意到机器过热。因此，具有“提前知晓”能力的预测性维护智能体是使自主制造成为可能的基础技术。它提供了关闭灯光并让工厂自主运行所需的信心，实现了制造成本结构和工作模式模型的根本性转变，甚至引领了员工四天工作周等创新。
自动化质量控制智能体：实现大规模无缺陷生产
业务挑战
在消费品包装行业中，传统质量控制长期以来一直是一种妥协。标准方法包括人工离线抽查——例如，生产线工人每半小时从生产线上抽取一箱产品进行检查。这种方法不仅缓慢且劳动密集，而且在统计学上容易遗漏缺陷，因为它只对总产量的一小部分进行抽样。对于高度复杂的过程，如帮宝适生产线(需要精确应用40种不同的胶水流)，使用人工检查确保完美一致性几乎是不可能的。
智能体解决方案
宝洁公司通过在生产线上部署自动化质量控制智能体来解决这一挑战。这些智能体由AI驱动的计算机视觉系统提供支持。在生产线上安装了高速摄像头和先进传感器，以捕捉每个产品的详细视觉数据。1这些数据随后在实时中进行处理，通常使用宝洁公司专有的“SmartBox”等边缘计算设备，从而实现即时分析和决策，而无需将所有数据发送到云端进行处理的延迟。
运行机制
该智能体的工作流程是实时感知和分析的典范。高速摄像头和传感器充当智能体的眼睛，从生产线上捕捉连续的图像和数据流。这些输入被馈送到经过大量“好”产品和“坏”产品数据集训练的AI算法中。为克服不常见错误导致的训练数据偏差挑战，宝洁公司甚至使用模拟数据来教授模型各种缺陷的样子。因此，该智能体可以即时检测到广泛的异常，从纸巾卷上的不正确纸张长度到尿布上胶水应用的微小错误。当检测到缺陷时，该智能体会提供即时反馈，触发对人工操作员的实时警报，以便进行精确调整。4这实现了首席执行官Jon Moeller的愿景，即系统能够在问题“发生之前，而不仅仅是发生时”就知晓问题。
可量化的影响与战略意义
此次技术转型成果显著。在帮宝适(Pampers)生产线上，宝洁实现了胶水相关浪费惊人的80%降幅，大幅节约了成本，同时带来了环境效益。在其家庭护理部门，该智能体能够更精准地预测成品纸巾的长度，确保消费者始终能收到适量的产品，增强了品牌信任度。通过取代人工离线检测，该系统提高了整体设备效率，使人工得以解放，转而从事更高价值的任务。宝洁对质量的执着追求，对于兑现其核心品牌承诺——提供“从首次使用起便令人难以抗拒或明显卓越”的产品——至关重要。
这一质量控制智能体不仅可预防缺陷，还从根本上改变了宝洁的数据战略，将原本简单的通过/失败检查转变为一条丰富且创造价值的数据流。该智能体的主要功能是发现生产线上的缺陷。然而，这些智能体捕获的数据——每天数百万张图像和传感器读数——会被收集并汇总到云端。这创建了一个庞大的高保真数据集，以前所未有的细节描述了制造过程。这些数据随后被用于训练新的、更复杂的机器学习模型，这些模型随后被部署回工厂车间，形成一个持续改进的良性循环。如今，每件下线产品都附带一份独特的数字“出生证明”数据。这些数据远比简单的质量检查更有价值;它们可被分析以优化能源消耗、完善原材料规格，甚至为下一代产品设计提供信息。因此，质量智能体不仅检查产品，还生成智能数据，使宝洁能够为未来打造更智能的产品和更智能的工厂。
融入人类世界——营销、销售与服务领域的智能体
“精灵计划(Project Genie)”：以AI效率增强人类同理心
业务挑战
对于像宝洁这样产品组合庞大、消费者基础遍布全球的公司而言，提供及时、准确且富有同理心的客户支持是一项极其复杂且资源密集的运营任务。客服人员需在信息的迷宫中导航，迅速获取并整合来自不同文章、产品规格和内部数据库的知识，以解决源源不断的独特消费者查询。挑战在于提高客服人员效率和响应速度，同时不牺牲互动的质量和个性化。
智能体解决方案
宝洁对此挑战的回应是“精灵计划”，这是一个专门设计用于辅助其客服人员的先进AI驱动平台。值得注意的是，精灵计划并非面向消费者的聊天机器人，旨在取代人际互动。相反，它是一个客服辅助工具，一个强大的合作者，旨在增强宝洁人类支持团队的能力。该系统被设想为“世界上最聪明的助手”，拥有无尽的知识和灵感，帮助客服人员更有效地解决消费者问题。
运行机制
精灵计划作为宝洁客服人员与公司庞大知识库之间的智能中介运行。当消费者查询到来时，智能体利用生成式AI和自然语言处理理解核心问题。然后，它自主搜索并整合来自多个内部知识库的相关信息。精灵计划不会向人类客服人员提供一系列原始文章，而是会撰写一份简洁、结构良好且对消费者友好的回复草稿。人类客服人员随后审查这份AI生成的草稿，保留完全编辑或个性化的权利，并最终向消费者发送最终回复。这种人机协同设计确保了准确性和同理心，同时显著加速了流程。
可量化的影响与战略意义
精灵计划是一个规模化且有影响力的解决方案，目前为800多名客服人员赋能。其实施已导致消费者响应时间可衡量地减少，整体客户体验相应提升。通过处理信息检索和整合的繁重工作，该智能体显著提高了员工效率和工作满意度。这一用例完美体现了宝洁利用AI增强而非取代其劳动力的更广泛理念。正如首席执行官乔恩·莫勒(Jon Moeller)所言，使人们更有效、更高效的工具最终会使这些人对组织更有价值。
除了作为效率工具的主要功能外，“精灵计划”还作为高度有效的实时“消费者之声”数据聚合智能体运行。这将客户服务部门从传统的成本中心转变为战略商业智能的重要来源。虽然该智能体的直接任务是帮助人类客服人员更快地回答问题，但其强大的次要效应是创建了一个庞大的、结构化的消费者互动数据集。它处理的每个关于产品问题、使用疑问或投诉的查询都会被捕获并分类。这些高保真数据比非结构化的社交媒体闲聊直接且具体得多。宝洁领导层强调了利用来自各种来源的消费者反馈通过一个名为“消费者脉搏(consumer pulse)”的系统指导研发并实时响应市场的重要性。3精灵计划是这一脉搏的主要且高度结构化的输入。通过分析该智能体处理的聚合查询和解决方案，宝洁能够以惊人的速度和精度识别新兴的产品质量问题、常见的消费者误解或未满足的需求，直接将这些关键情报反馈给其质量控制、研发和营销团队。
自主媒体购买智能体：以毫秒为单位优化数十亿美元的广告支出
商业挑战
作为全球最大的广告商之一，宝洁面临着以最大效率部署其数十亿美元营销预算的巨大挑战。现代广告景观是一个由数字平台、流媒体服务和零售媒体网络组成的混乱且碎片化的生态系统。在此环境中，关键挑战在于实现精准定位以避免浪费性支出、最大化投资回报率(ROI)，并防止因过度频率和冗余导致的广告疲劳。战略目标是实现从广泛、基于数量的媒体购买向高度精准、数据驱动的参与的根本转变。
智能体解决方案
为应对这一复杂性，宝洁开发并部署了一套专门用于媒体规划和购买的自主和半自主智能体。这不是单一工具，而是一个集成技术系统。它包括自动化购买流程的程序化和基于算法的媒体购买平台18、利用宝洁庞大数据存储创建“智能受众”进行定位的专有算法，以及专门为快速增长的零售媒体网络渠道设计的复杂“自动出价器”。
运行机制
这些媒体智能体以远超人类能力的速度和精度执行一系列复杂任务。对于定位，智能体利用宝洁丰富的第一方数据，如帮宝适俱乐部奖励计划的信息，及其中央“消费者360”数据平台，来定义和定位超具体的消费者细分市场。对于出价和投放，零售媒体“自动出价器”直接连接到零售商搜索程序，并自主调整广告购买策略和创意内容，频率高达每15分钟一次，以优化性能。在电视领域，先进的规划和调度算法分析数十个网络上的数千种节目组合，以最优方式投放广告，最大化覆盖范围，同时最小化浪费性冗余。这由一个“AI工作室”补充，该工作室根据基于宝洁数十年专有消费者研究数据训练的神经网络测试广告创意，使公司能够预测广告的市场表现，并迅速迭代图像、音乐和文案以实现最大影响。
可量化的影响与战略意义
这些AI媒体智能体的财务影响惊人。仅在其织物护理部门，宝洁就通过使用这些内部算法在一年内节省了6500万美元，预计通过新的优化策略还将额外节省4000万美元。对于帮宝适品牌，这种AI驱动的方法在2022年推动了美国销售额增长10%，同时媒体投资回报率提高了17%，媒体节省了15%。6在零售媒体渠道，“自动出价器”智能体提供的品牌销售回报率是之前方法的四倍。这些结果凸显了向构建内部技术能力成功战略转变，这减少了对外部广告机构的依赖，并实现了巨大效率。
宝洁的媒体智能体套件正在创建一个专有的、抗脆弱的营销生态系统，随着广告景观变得更加复杂，该生态系统获得复合优势。初步好处是巨大的成本节约和改进的投资回报率。然而，更深层次的优点在于这些系统是内部构建的，并基于宝洁独特、数十年的消费者数据存储进行训练。这创建了远比竞争对手可购买的任何现成工具更复杂且更贴合宝洁品牌的预测模型。由于隐私变化(如Cookie的淘汰)和新媒体渠道的爆炸式增长，外部环境变得更加复杂，这实际上成为了宝洁的优势。当竞争对手努力管理这种碎片化时，宝洁的智能体却茁壮成长。每15分钟调整其策略的“自动出价器”完美地说明了这一原则。市场越复杂，AI能够发现和利用的微观效率就越多——这是人类媒体购买团队永远无法管理的机会。宝洁正在构建一个不仅承受市场复杂性，而且积极从中获利的系统，系统地扩大其对技术不太成熟的竞争对手的领先优势。
虚拟消费者模拟智能体：模拟数十亿人的思维以完善产品市场契合度
商业挑战
对于快速消费品公司而言，筛选新产品创意、包装设计和广告活动的传统流程是创新管道中的主要瓶颈。虽然面对面焦点小组等方法很有价值，但组织起来非常缓慢，进行成本高昂，且在规模和速度上有限，使得快速迭代变得困难。核心商业挑战在于找到一种方法，以现代产品开发周期所需的速度和规模收集稳健的消费者反馈，从而减少将新产品推向市场的时间、成本和风险。
智能体解决方案
宝洁通过开发并将一个AI驱动的虚拟消费者模拟平台整合到其研发和市场研究流程中，解决了这一挑战。这个复杂的智能体旨在模拟大量消费者对广泛营销和产品刺激的可能反应。它有效地作为传统定性研究方法的数字、可扩展和即时替代方案。
运行机制
宝洁的研究人员现在无需将十几个消费者聚集在一个房间里进行焦点小组讨论，而是可以在这个虚拟环境中进行广泛测试。模拟智能体利用先进的预测模型评估新产品的潜在表现、其可能的消费者接受度以及其市场成功的概率。这些模型几乎肯定是在宝洁无与伦比的历史消费者研究数据档案上训练的，该档案跨越数十年，涵盖数千种产品和活动。这使宝洁的团队能够以惊人的速度和效率测试大量场景、产品概念、包装变体和营销材料，在开展物理研究所需时间的一小部分内收到预测反馈。
可量化的影响与战略意义
这个虚拟消费者智能体的战略影响深远。它使宝洁能够直接取代许多传统焦点小组，导致这类研究的直接成本和时间显著减少。这反过来又极大地加速了产品开发和测试周期，缩短了新创新的整体上市时间。此外，通过基于模拟消费者反馈快速完善营销资产，该智能体允许创建更精准和有效的营销策略。这个智能体是宝洁战略推动使其创新过程更快、更数据驱动且风险更低的基石。
这个虚拟消费者智能体与公司日益增长的生成式AI专业知识相结合，创造了“生成式市场研究”新范式的潜力。模拟智能体的主要功能是测试和验证预先存在的想法。另外，宝洁大量投资于使用生成式AI进行内容创作，如广告文案和新产品创意。6当这两种能力结合时，一个强大的新工作流程应运而生。生成式AI模型可能被赋予创建一千种不同包装设计或新广告标语变体的任务。虚拟消费者模拟智能体随后可以立即“测试”所有这一千个机器生成的变体，分析预测的消费者反应，并提供最有前景选项的排名列表。这自动化并压缩了整个创意迭代循环。它使宝洁超越了简单地询问“你喜欢概念A还是概念B?”的世界，进入了一个可以询问“生成并测试一百万个可能的概念，并向我展示最能引起中西部25至34岁母亲共鸣的前五个”的世界。这将创新周期从数月的人类主导迭代转变为数小时的机器主导生成和模拟，从根本上改变了创意的经济性和速度。
“RackSmart”零售智能体：赢得货架争夺战
业务挑战
对于宝洁而言，供应链的最终前沿阵地是零售货架。确保其产品在全球数以万计的零售店中正确陈列、定价准确且展示效果最佳，是一项艰巨的运营挑战。传统上，通过人工货架审计来监督店内执行情况，这种方法速度慢、劳动强度大且容易出错。每出现一次产品缺货，就意味着直接损失了一笔销售，而货架陈列不佳则会严重损害品牌知名度和消费者认知。7 核心业务问题在于，如何实现对实体货架的实时、精准监控，以最大限度地提高产品供应率和销售额。
智能体解决方案
为了在这场“货架争夺战”中取胜，宝洁与Impact Analytics合作开发了“RackSmart”这一基于AI的货架监控解决方案。该智能体利用AI图像识别和计算机视觉技术，将货架审计的整个过程数字化和自动化。它将一项耗时的人工任务转变为一个快速、数据驱动的流程。
运行机制
RackSmart智能体通过一个简单而强大的工作流程运行。该流程始于宝洁的现场理货员使用标准智能手机拍摄商店货架照片——这是智能体的主要数据输入来源。然后，智能体的计算机视觉算法对这些图像进行实时分析。它能够准确识别货架上的所有宝洁产品，衡量其相对于竞争对手的“货架份额”，立即检测缺货情况，并验证是否符合既定的陈列图(货架布局示意图)。随后，智能体直接向理货员的设备提供即时、可操作的见解，使他们能够当场采取纠正措施。至关重要的是，这些数据也会被汇总并反馈给宝洁的中央系统，以优化订货流程，并为需求预测智能体提供来自门店层面的真实数据。
可量化的影响和战略意义
RackSmart智能体的部署使货架审计的流程效率提高了75%，成效显著。这大大减少了理货员在人工检查上花费的时间，并显著提高了店内数据的准确性和及时性。这一能力是宝洁实现其雄心勃勃的“供应链3.0”目标(保持98%的货架和在线产品供应率)的关键工具。从本质上讲，该智能体充当了整个供应链的“最后一英里”传感器，提供了消费者在购买时刻实际看到的最终真实情况。
RackSmart智能体的功能远不止是一个简单的合规工具;它还是一个强大的竞争情报收集智能体，将每一次常规的门店访问变成一次战略性的数据收集任务。虽然其主要功能是检查宝洁自身产品的状态，但AI必须识别并细分整个货架空间才能做到这一点。这意味着，它分析的每一张图像都同时捕捉了关于竞争对手产品的宝贵数据，包括它们的货架陈列面、价格(如果可见)以及促销展示。这提供了实时收集竞争数据的二次效益。这些汇总数据成为宝洁与零售合作伙伴谈判时的有力筹码。凭借数千家门店货架执行和竞争定位的硬性、定量数据，宝洁可以转变其与零售商的对话方式。它可以从简单的供应商-客户讨论转变为数据驱动的战略合作伙伴关系，用具体证据证明特定的货架布局如何推动整个品类的增长。这巩固了宝洁作为“品类领导者”的有影响力地位，并为其品牌争取优质货架空间提供了有说服力的、数据支持的理由。
企业转型——智能体作为核心能力
“chatPG”：宝洁员工的通用知识智能体
业务挑战
在像宝洁这样庞大而复杂的全球企业中，机构知识是其最有价值的资产之一。然而，这些知识往往分散在不同的部门、地区和遗留的IT系统中。为员工提供快速、可靠且安全的内部知识访问途径，是提高生产力和创新能力的关键驱动力。强大的公共生成式AI工具(如ChatGPT)的兴起提供了一个诱人的解决方案，但也带来了重大威胁。根据宝洁对供应商的严格AI准则，使用这些公共平台进行内部工作会使宝洁的机密数据和宝贵的知识产权面临不可接受的风险。
智能体解决方案
宝洁的解决方案是构建自己安全、内部的生成式智能体，命名为“chatPG”。该工具以OpenAI强大的API为基础开发，但架构中融入了关键的安全保障措施。这些措施创建了一个“封闭花园”，防止任何来自提示或交互的宝洁数据被用于训练公共AI模型或暴露在公共互联网上。它让宝洁员工能够享受生成式AI的强大功能，同时避免了相关的知识产权风险。
运行机制
chatPG充当整个宝洁员工队伍的通用知识助手。其有效性的关键在于，基础模型与宝洁自身的内部数据相辅相成，为其提供了深入、公司特定的上下文。员工可以使用自然语言与chatPG交互，执行广泛的任务，从总结研究文档和起草营销文案到获取技术支持和协助新员工入职。该系统设计具有广泛的适用性，宝洁已经确定并支持了公司内部超过35种不同的使用场景。虽然该工具功能强大，但宝洁保持着严格的治理态势，强调人类员工始终要对最终输出的审查和验证负责。
可量化的影响和战略意义
chatPG正在迅速且广泛地推广，要求员工参加强制性的10分钟培训课程，彰显了其作为核心企业工具的重要性。其部署通过宝洁的“AI工厂”进行管理和扩展，确保在全球组织中实现一致且高效的推广。chatPG最显著的影响在于其能够减轻与公共AI工具相关的重大法律和知识产权风险，展示了宝洁在AI治理方面的积极且成熟的方法。
“chatPG”的部署不仅仅是一次技术升级;它是宝洁组织学习和创新流程战略改革的引擎，与宝洁和哈佛商学院(HBS)及沃顿商学院合作开展的研究项目共同构成了战略蓝图。chatPG的主要功能是为员工提供安全且高效的生成式AI工具。然而，HBS的研究为该工具的变革潜力提供了实证依据。研究证明，让员工使用AI可以系统地打破知识孤岛，使传统上独立的团队(如研发和商业团队)能够达成更平衡、更综合的解决方案。研究还表明，AI辅助团队的创新能力是其他团队的三倍，更有可能产生顶尖的突破性创新，而且使用AI显著提升了员工的士气和积极情绪。因此，chatPG的推广是这些强大研究发现的直接、实际实施。宝洁不仅仅是在分发一款新软件;它正在根据数据驱动的证据，战略性地重新构建其创新模式。chatPG是催化剂，旨在促进哈佛商学院研究证明可行的跨职能协作和“混合创意”，将AI作为组织设计的刻意工具。
智能产品智能体：从消费者使用到研发的闭环
业务挑战
市场研究中最持久的挑战之一是“言行差距”——消费者报告的习惯与他们在家中实际行为之间的显著差异。消费者可能会报告自己按照牙医建议刷了两分钟牙，但他们的实际行为可能大相径庭。这种差距可能会掩盖对真正的产品改进和创新至关重要的关键见解。核心挑战在于获取真实、实际的使用数据，以了解未满足的需求并推动有意义的产品开发。
智能体解决方案
宝洁正在通过将一些标志性产品转变为智能、互联设备来应对这一挑战。通过在欧乐-B(Oral-B)iO牙刷和先前推出的帮宝适(Pampers)Lumi智能尿布等产品中嵌入传感器和连接功能，宝洁将其转变为强大的物联网数据收集平台。该系统的智能体位于云端，负责接收、处理和分析消费者选择共享的连续、实时的实际使用数据。
运行机制
智能产品智能体通过一个持续的反馈循环运行。首先，产品内的传感器感知并收集使用模式的详细数据。对于欧乐-B iO牙刷，这可能包括刷牙时长、施加的压力以及口腔内的覆盖区域。然后，这些“详细的、计算机生成的数据点”流由云端的AI和机器学习算法进行分析。这些算法旨在识别非直观的行为、常见的使用错误以及先前未明确的消费者需求。关键的最后一步是采取行动：分析产生的见解直接反馈给宝洁的研发和数据科学团队，他们利用这些情报推动实际的产品改进并激发新的创新。
可量化的影响和战略意义
这种直接来自消费者的数据流已经带来了重大突破。对于欧乐-B iO牙刷，智能体的分析显示，平均用户实际上只刷了47秒牙，远低于自我报告的两分钟。这一单一见解直接促使开发了旨在指导用户并改善其清洁习惯的新产品功能。20 在餐具护理品类中，对消费者实际洗碗习惯的分析促使开发了一种创新的无冲洗洗碗机洗涤剂，为消费者节省了时间、水和能源。对于其女性护理品牌，宝洁利用AI根据对用户需求的更深入了解，帮助设计了新一代的布质内衣。该智能体从消费者的浴室到研发实验室创建了一个强大且持续的反馈循环，绕过了传统研究方法的偏见和延迟。
智能产品智能体代表了个性化整个消费者价值链(从初始产品设计到自动补货)的终极数据来源。主要好处是收集使用数据以改进研发。然而，这些高度个性化、实际的数据是极其宝贵的资产。它们不仅揭示了消费者是否使用产品，还揭示了他们如何使用、何时使用、使用多长时间以及使用频率。这些数据是实现宝洁所声明的战略目标(即与全球每一位消费者建立“一对一关系”)的关键。帮宝适俱乐部(Pampers Club)应用程序已经展示了将消费者见解与工厂层面数据相结合的原则。存在创建一个完全自主、个性化生态系统的潜力。例如，欧乐-B iO数据智能体可以检测到用户的特定刷牙习惯导致其刷头磨损速度比平均速度快。这可以自动触发媒体购买智能体向该用户投放针对替换刷头的定向广告，同时向需求预测智能体发出信号，要求在该消费者偏好的零售商处略微增加库存。这不仅超越了简单地改进产品，还在个人层面上实现了整个营销和销售周期的自动化，使一对一的消费者关系愿景成为可扩展的现实。
战略综合与结论
本报告分析的十个智能体应用案例，并非一盘散沙、各自为政的机会主义技术项目。实际上，它们是一个经过精心设计的系统中深度互联的节点——一个新兴的“自主式企业”，旨在将智能融入宝洁公司运营的方方面面。一个智能体的输出结果，往往会成为另一个智能体的关键输入。例如，货架上“RackSmart”零售智能体提供的实时数据，会直接输入给基于AI的需求预测智能体，而该智能体的预测结果又会指导供应链“控制塔”内的情景建模。这种整合构建了一个连贯、数据驱动的神经系统，使公司能够以前所未有的速度、精准度和韧性开展运营。
宝洁公司成功的关键要素之一，是其战略性地选择构建，而非单纯购买核心AI能力。“AI工厂”为快速扩展解决方案提供了基础设施，而公司致力于利用独特的专有数据集训练模型(部分数据集涵盖了数十年的消费者研究)，则创造了强大且不断增强的竞争优势。6这些定制智能体收集的数据越多，它们就越智能、越高效，从而系统性地拉大了宝洁公司与依赖通用现成AI工具的竞争对手之间的绩效差距。
尽管采用了先进的技术，但宝洁公司的战略仍以深刻的以人为本理念为核心。其主旨在于增强而非取代人力。从“Project Genie”协助客服人员，到“chatPG”赋能知识工作者，AI被定位为一种“生产力放大器”，使员工变得更有价值、更具创新性、更投入工作。这一理念得到了宝洁与哈佛大学和沃顿商学院合作研究的实证结果的支持，营造了一种将技术视为实现卓越成果合作伙伴的文化氛围。
展望未来，宝洁公司明确表示要进一步探索“自主式AI”和“推理模型”的前沿领域，这标志着其转型的下一阶段。7这些各具特色的智能体有望发展成为一个更具自主性、协作性的集合体，能够在最少的人工监督下管理整个业务板块。首席信息官Seth Cohen关于未来自主式AI可能使仪表盘成为过时之物的设想，颇具启示意义。这表明了一种范式转变，即从仅向人类报告信息以供决策的系统，转变为能够自主分析、决策并依据信息采取行动的系统。通过沿着这条道路继续前进，宝洁公司不仅在优化当前业务，还在为未来自主、自学的消费品企业奠定基础。
