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在一间大型会议室里，数十人打开笔记本电脑，观看 Snowflake 全新 AI 功能的现场演示。还有更多人通过 Zoom 远程参与。演示者带领大家完成 Google 模型上下文协议（MCP）的安装，展示这些新工具如何分析营销合格线索数据，以及如何在不同界面之间无需切换，直接创建并完成 Google 表格的格式设置。
这些演示并非来自用户大会，也不是面向客户的动手实验。坐在电脑前的人也并非都是开发者或专业数据科学家。他们是 Snowflake 的营销人员，包括运营经理、基于账户的营销专家、品牌管理人员、设计师和公关专业人士。他们几乎都是所谓的“非技术型角色”，相比 SQL 语句，对营销口号显然更加熟悉。
他们正在 Snowflake 最近一次 Marketing AI Day（营销 AI 日）活动中学习 Snowflake CoCo。这是由公司营销部门的 AI 委员会组织、每季度举行一次的内部赋能活动。
活动当天，许多观众自信地在聊天区回答问题，分享自己已经搭建起来的 AI 使用案例。两小时的研讨会结束时，已有十多位演讲者介绍了内容放大传播、自助式漏斗洞察、基于账户的营销获客等多个主题。参与者离场时，不仅安装了新的功能，还掌握了一套可以应用到自身工作流程中的新方法。
营销管理团队也知道，他们一定会把这些能力用起来。目前，Snowflake 93% 的营销人员每天都会在工作中使用 AI 工具；在这支近 600 人的全球营销团队中，每周 AI 使用量的 70% 来自 Snowflake 自有的 AI 工具。
但就在一年多以前，情况并非如此。
火花点燃之前
2025 年初，从 AI 使用情况来看，Snowflake 营销部门可能与科技行业的许多同行并没有太大区别。部分团队中的一些人已经开始进行尝试。在企业范围内，员工可以使用 Google Gemini 等工具，也可以使用 Snowflake Cortex AI 的早期版本。后者为不太擅长编写代码的员工提供了一个大语言模型试验场。
与许多试图在安全、速度和创新之间取得平衡的企业一样，当时，营销人员究竟应当如何使用现有 AI，仍然存在许多疑问。营销 AI 委员会当时面向北美营销人员开展的一项内部调查显示，只有 11.6% 的受访者认为，自己在工作中使用 AI 时“非常有信心”。
但问题并不在工具本身，因为可用工具每天都在增加。真正缺失的是一些更难以推广的东西：信任、熟练度，以及一套关于如何负责任地使用 AI 的共同框架。
营销 AI 委员会成立于 2025 年 1 月，由八名成员组成，覆盖需求生成、内容营销、营销分析、网站体验、营销运营和基于账户的营销等职能。它的使命是通过教育、倡导和启发，推动营销人员在内部采用 AI。
他们首先做的并不是举办培训。
团队花了六周时间编写内容指南，梳理审核与合规流程，并回答那些一直让营销人员无从下手的基础问题：哪些工具获得了批准，哪些数据可以放入哪些工具，以及在实际工作中，怎样才算正确、有效地使用 AI。
信任、规则和共同语言等基础设施，先于其他一切建立起来。
当好奇转化为采用
2025 年 4 月，Snowflake 在美国加利福尼亚州门洛帕克线下举办了首届 Marketing AI Day，并面向全球同步直播。
从活动形式来看，它与之后举办的活动十分相似，包括现场演示、AI 工作流程，有时也会邀请外部演讲者。区别在于内容深度。对于现场许多人来说，这是他们开始尝试 AI 的起点。因此，委员会成员介绍了如何通过 AI 技巧改进提示词工程，并分享了一些简单的工作流程，以提升内容生成质量和数据录入效率。
看到 AI 真正应用于人们每天从事的工作，多少让人感觉像是见证了魔法。现场的兴奋情绪清晰可感。
“第一届 AI Day 正是营销部门所需要的那簇火花。人们在那一刻意识到，AI 远不只是聊天机器人。”
营销 AI 委员会创始成员、品牌与创意团队网站工程高级经理 Marc Nixon 表示，“真正的突破，来自将正确的上下文引入我们的工作流程。从那以后，关于我们能够利用 AI 做些什么的热烈讨论，迅速传遍了整个组织。”
这场活动的影响几乎立刻显现出来。仅在活动举办的那一周，企业技术团队便记录了超过 1,200 次 Gemini 交互，是此前单月峰值的六倍。在接下来的 90 天里，使用量增长了 418%。
活动结束不到一个月，高级项目内容总监 Ryan Green 便根据活动中的一场现场演示，直接构建了一套 Gemini Gem 工作流程。它将原本需要数周完成的采访准备工作压缩至数天，并为 40 多场采访生成了由 AI 构建的提纲。
到 2025 年仲夏，Snowflake 北美营销部门已有 87% 的成员成为活跃 AI 用户。
转变已经真实发生，但这一切仍然只是开始。
构建者登场
第一次全组织活动取得成功后，Snowflake 的日程表上出现了更多赋能研讨会。营销 AI 委员会还创办了一份内部季刊，帮助团队及时了解以惊人速度不断涌现的 AI 更新。
到 2025 年 8 月，问题已经从“你是否使用 AI”，转变为“你正在用 AI 构建什么”。
围绕提示词模板的动手实践、利用 Snowflake CoWork（当时名为 Snowflake Intelligence）生成自然语言营销活动报告的现场演示，以及首批营销 AI 日活动，随后陆续在各个地区展开。
例如，在一场面向欧洲、中东和非洲地区营销人员的活动中，团队参与率达到 80%。活动展示的使用案例包括：一套面向基于账户营销、能够大规模实现自动化个性推荐的工作流程；一个由 AI 驱动的会议记录质量仪表板，用于帮助培训销售开发代表；以及一款面向搜索引擎优化的知识图谱构建工具。
这款工具能够映射 7,100 个概念之间的主题结构，仅在美国市场，就识别出了对应月均 1,050 万次搜索量的内容机会。
即便是黑客松这种通常面向开发者或工程师、以实际构建为重点的深度活动，也开始进入营销人员的日常词汇。营销 AI 委员会组织了首届营销 AI 黑客松，相关活动从冬季持续至春季。
这些黑客松并非面向整个组织统一开展，而是由特定团队组成规模较小的小组，使每个人都能聚焦于最符合自身职责范围的使用案例。
随后，游戏规则发生了改变。
当营销遇见 Snowflake CoCo
2025 年末，Cortex Code 的一次重大升级以研究预览版的形式出现在 Snowflake 营销人员的桌面上。Cortex Code 是 Snowflake 的 AI 原生编码智能体，如今已更名为 Snowflake CoCo。
最初，北美只有八名营销人员每周使用它，2 但它展现出的潜力十分巨大。
借助 CoCo，营销人员可以通过 MCP 将 Snowflake 数据连接到其他工具，不必再浪费时间在不同工作上下文之间来回切换。他们还可以针对重复性工作创建技能（Skills）。这种方式类似于 Gemini Gem 或自定义 GPT，但同时允许用户在 Snowflake 界面中灵活选择前沿大语言模型。
4 月初，公司举办了一场主题为“Loco for CoCo”的研讨会，也就是本文开头描述的那场活动。大约两个月后，Snowflake 全球营销团队的 CoCo 周使用率已经升至 70%。
由于 AI 素养的基础已经打得足够扎实，营销人员拿到 CoCo 这样一款强大的工具后，便能够在各个方向放开手脚进行探索。
品牌动态视觉设计师 Timmy Beckmann 使用 CoCo 创建了一套动态图形导出流程。Snowflake Summit 是公司一年中规模最大、曝光度最高的活动，这套流程将原本需要整整一周完成的相关工作压缩到了 20 分钟。
“这是我第一次真正跑在内容前面，而不是在后面手忙脚乱地追赶。”他说。
高级竞争情报经理 Spencer Hong 基于 CoCo 开发了一款 Streamlit 应用。它可以发现赢单与丢单访谈对象、确定优先级并安排访谈，随后自动生成一份完善的演示文稿，用于向管理层进行季度汇报。
过去，他每个月需要花三个小时筛选访谈对象，还要用整整一周制作演示文稿。如今，相关工作大约已有 90% 实现了自动化。
营销运营团队高级专员 Vinoti Desai 与企业技术团队合作，构建了一套入站自动化引擎。它每天能够处理全球营销活动收到的 2,000 至 3,000 封电子邮件回复，全程无需人工介入，并替代了原计划采购的一款外部软件。
相隔 12 个时区，同样的变化也在发生。
2026 年 5 月，在亚太地区，营销人员与销售开发代表共同参加了一场 150 人规模的黑客松。活动中诞生的多款工具，如今已经在生产环境中运行。
将这些案例扩展到每一个职能部门和地区，汇总数据讲述的仍然是同一个故事。
自 CoCo 推出以来，Snowflake 的营销用户已经创建了 600 多项个人级和项目级技能。其中有 100 至 200 人更进一步，从零开始构建了自己的技能；用户每周运行技能数量的中位数为七项。5
“AI 弥合了思考与行动之间的鸿沟。”高级 ABM 经理 Lindsey Sole 表示，“战略与执行开始像一个流畅连贯的动作。”
每个地区、每支团队都在看到 AI 对自身工作产生的真实影响，而 CoCo 与 CoWork 正是推动这场转型的关键。
正如社区营销经理 Amilee Alesna 所说：“AI 对我工作方式的改变如此彻底，以至于我的职业生涯如今被划分为两个截然不同的时代：BC，即 CoCo 之前；以及 AC，即 CoCo 之后。”
AC 时代
如今，Snowflake 营销团队正在朝着季度末实现 100% AI 使用率的目标推进。
AI 落地已经发展到相当成熟的阶段。最初的营销 AI 委员会最近更名为 AI 同行委员会，如今已成为一个跨团队 AI 加速器的教育职能部门。这个 AI 加速器负责激发个人采用意愿，为营销员工提供适当的技术资源，并建立组织对 AI 规模化成效的责任机制。
事实证明，AI 同行委员会采取的方式，即通过活动为员工提供低压力的头脑风暴、创造和分享机会，而不是让他们坐在一旁被动观看，与全球范围内更持续的工具使用呈现出正相关关系。
在充分技术支持下拥有自由构思的空间，也鼓励营销人员突破单纯采用现成工具的思路。营销人员已经成为构建过程的一部分，并亲眼看到自己的想法转化为可以在日常工作中使用的技能。
本月早些时候，委员会开展了一项内部调查，了解参与者在接受了一年多 AI 教育后，正在经历哪些变化。
结果十分鲜明：92% 的受访者表示，AI 帮助他们完成了原本会被推迟，甚至根本无法完成的工作；60% 的受访者借助 AI，在一半或更少的时间内完成了某项具体任务。
这些是效率层面的数字。
但更重要的故事，或许是工作方式发生的质变。受访者表示，随着 AI 接手工作中的机械性执行环节，他们正在从执行走向战略，向价值链上游跃迁。
93% 的受访者认为，AI 工具已经“不可或缺”，或“经常用于关键任务”。
一些最初可能缺乏经验的人，如今正在创造最具说服力的 AI 使用案例。
与任何一项统计数字相比，这才是衡量委员会帮助 Snowflake 构建了什么的真正标准。
不是一个 AI 项目，而是一个 AI 时代。
原文地址：https://www.snowflake.com/en/blog/snowflake-marketing-ai-council-ai-native-team/
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