InEvent探讨活动规划中AI的实际应用：从叙事到现实的专家对话

发布于 2026年10月21日

想象一个从不知疲倦的机器人助手。它能在几秒钟内完成写作、分类、计数和规划。听起来很棒，对吧？但对于那些策划真实活动、面对真实客户、预算和截止日期的人来说，情况真的如此吗？

我们想要一个直接的答案。因此，在2026年10月8日的 InEvent Open House（开放日）上，我们的联合创始人 Vinni Neris 与两位在日常工作中使用 AI 进行活动策划的人士进行了对话：来自俄勒冈州波特兰市 Opus Agency 的技术架构总监 Katie McIntyre，以及明尼阿波利斯的 Wendy Porter Events 创始人兼首席活动策略师 Wendy Porter。

简而言之：当数据质量高且有人对结果负责时，AI 能提供很大帮助。这也是我们的观点，本文其余部分将解释原因。叙事声称 AI 将包办一切。现实则更为平静，我们认为也更有用。AI 是处理无人喜欢的工作的强大帮手，却是需要人类介入的工作的不佳管理者。

以下是 Katie 和 Wendy 分享的真实案例，以及我们对每个案例的看法。也想了解产品视角吗？请阅读关于 InEvent 的活动管理中的人工智能。

生成式 AI 与代理式 AI 有什么区别？

Two workflows compare generative AI drafting an event plan with agentic AI creating tasks in connected software, both with human review.

当你发出指令时，生成式 AI 会创造内容。而代理式 AI 可以接手一项工作并独立完成。

生成式 AI 响应你的提示，并试图匹配你的要求。它可能会在此过程中向你提问。代理式 AI 具有一定的自主性：你交出一项请求，它会决定自己的后续步骤并执行，而不必每次都进行检查。正如 Katie 所说，线索就在名字里。Agentic AI 拥有 agency（能动性），这意味着它可以独立行动。

这里有一个形象的说法。假设你让助手做一张生日贺卡。生成式助手会问：“太阳应该是什么颜色？”然后等待你的回答。而代理式助手听到“做一张生日贺卡”后，会选择颜色、绘制图片并把完成的卡片递给你。（这个例子是我们举的，不是 Katie 说的。）

这为什么重要？我们认为这是最值得理解的区别之一，因为它改变了你对工具的依赖程度。工具自行决定的越多，你就越需要检查其工作成果。请记住这一点，因为下文还会提到。想要技术版本的解释吗？IBM 有一篇关于代理式 AI 与生成式 AI 区别的清晰说明。

对于会展专业人士来说，AI 是威胁还是机遇？

两者皆是，你得到哪一种取决于谁在操作工具。Wendy 倾向于机遇。Katie 对两者都回答了“是”。

Wendy 以企业主的视角看待 AI。她希望它接管运营公司中那些繁琐、耗时的部分，比如每天处理她的电子邮件并列出需要跟进的事项。减少琐事意味着有更多时间去做只有她能做的事情。

Katie 提到的锤子是我们反复回到的那个比喻。对于熟练的木匠来说，锤子非常有用。但在 Katie 自己手中，她开玩笑说，这意味着要去一趟急诊室。同样的工具，不同的结果，因为技能和意图改变了结局。你会把锤子交给一个从未建造过任何东西的人，并指望建出一栋房子吗？大概不会。

我们的看法：我们认同 Wendy 关于机遇的观点，但也附带了 Katie 的警告。Vinni 在会议期间也提出了类似的观点。每一项新技术都带来机遇，同时也给不做出回应的人带来威胁。过去十年里，会展专业人士已经学会了许多新工具，而 AI 是下一个。我们撰写了更多关于 AI 将把会展行业带向何方的文章。我们的会展技术 AI 趋势指南展示了现有的成果。这份工作最美好的部分也是 AI 无法做到的部分。活动是个人魅力绽放的地方，人际互动不是机器可以替代的。

会展策划师今天实际上是如何使用 AI 的？

他们用它来处理缓慢、重复的工作，然后在上面加上自己的判断。以下是来自会议的六个真实案例。让我们印象深刻的是它们是多么不起眼，我们是将其作为一种赞美。这里没有机器人管家，只是归还了几个小时的时间。

1. 项目计划、预算和摘要

Wendy 使用 AI 来制定项目计划、起草预算以及编写笔记和摘要，这些是在活动中消耗大量时间的手工工作。这是来自会议的一个提示：AI 可以采用旧有的类似活动的计划并将其更新为今天的版本。添加关键日期，它可以倒推填补其余内容。

但这并不是魔法。在开放日的前一天，Wendy 给了 AI 她自己的预算模板加上客户的数字，并要求它填写模板。“实际上并没有达到我的预期，”她承认道，并且她计划更多地训练该工具。目前，效果时好时坏。

这是我们在整个会议中最喜欢的时刻。任何人都可以展示完美的演示。一位拥有多年经验的专业人士承认测试未达预期，这更能告诉你 AI 今天的真实水平。

2. 提案和 RFP（招标书）

提案是你为了赢得客户业务而撰写的文件。评估请求并撰写一份过去通常需要 Wendy 大约 30 个小时。现在大约需要五个小时（“假设如此，”她补充道），这是一个她计划通过加载过往活动的工时表来跟踪的数字。即使是一个粗略的估计，这也是巨大的差距。这让她能更快回答更多请求，并找回一些工作与生活的平衡。

Katie 的团队采取更亲力亲为的方式：让 AI 帮你完成四分之一的路程，然后引入人力。“人类的热情几乎是地球上最吸引人的东西，”她说，如果某人真正热爱他们的邮票收藏，她很乐意听他们谈论几个小时。提案也是如此运作。

那么第一季度会发生什么？AI 奠定基础：客户是谁，他们过去想要什么，以及你的服务如何与之匹配。然后由人来完成赢得工作的部分。

我们同意 Katie 的观点。在我们看来，明智的问题不是“AI 能写多少？”而是“哪一部分只能由人来写？”有关撰写提案的更多信息，请参阅我们的活动提案指南。

准备好构建你自己的方案了吗？我们的活动 RFP（招标书）模板指南涵盖了买方流程，而我们的活动提案模板为代理机构提供了响应结构。

3. 不含决策的枯燥设置工作

Katie 最喜欢的用途是活动后勤。她过去常常逐个将一千个选项输入下拉菜单。借助称为 MCPs 的新连接（它们允许 AI 工具在其他软件内运行），她现在可以移交一个列表并说：“请添加这些。”这简直是“把东西 A 放到位置 B”。

为什么这会让她兴奋？这项工作不需要人类的好奇心，因为其中没有决策。我们认为这是一条很好的经验法则。如果一项任务不包含决策，就交给 AI。如果需要判断力，则留给自己。

4. 查找隐藏在 50 个地方的信息

策划活动意味着从各处收集细节：来自展会主办方的宣传册、客户的电子邮件、供应商的消息。Wendy 统计了她必须来回切换以拼凑完整图景的大约 50 个地方。她希望代理型 AI (agentic AI) 能够扫描所有内容，提取重要要点并将其放入一个项目计划中。想象一下为一个非常凌乱的桌子提供整理助手。我们认为这可能是代理型 AI 在活动团队中发挥价值的地方。它并不花哨。它只是收集分散的信息，以便人们可以继续思考。

5. 发现盲点

Katie 发现，拥有组织良好数据的客户能从 AI 中获得最大收益。他们用 AI 来挑战自己的假设，并找出几年前“悄悄脱离视野”且无人注意到的事情。年复一年地举办同一场活动，那些差距很容易被忽视。

AI 非常擅长寻找模式。因此她的客户也用它来研究去年的出席情况，规划日程，缩小会议场次之间的间隔，选择会议时长，并研究市场、价格点和竞争对手。

这是我们的看法：这是让你的数据井然有序的最有力论据。一个能在多年间寻找模式的工具，只能基于你可信的多年数据发挥作用。

6. 决定谁获得 VIP 邀请

每个设有高管计划的活动都有同样的问题：每位销售人员都争辩说他们的客户值得拥有一个席位。Katie 描述了一种更公平的方法。获取你的 CRM 数据（记录你的客户是谁以及他们在做什么的数据），出于隐私考虑使其部分匿名化，并询问 AI 谁实际上是活跃的并显示出购买迹象。你不再挑选头衔最华丽或公司最有名的人。她称之为“打破孤岛”，因为它让团队走出各自的角落，关注相同的事实。

我们喜欢这个工具，因为它用证据取代了办公室政治。但我们仍然希望由人来最终确定嘉宾名单。

AI 在活动规划师身上节省时间最多的地方在哪里？

观众猜测是内容。两位专家选择了物流和策划。在我们的现场投票中，参会者首先选择内容和沟通，其次是数据报告和后续跟进。

Katie 和 Wendy 给出了不同的答案。Katie 选择了物流，理由如上所述（选项太多）。Wendy 选择了项目规划、估算工作所需的时间以及预算。她也喜欢用 AI 进行头脑风暴和润色写作。作为数学专业出身的人，她不认为自己是个出色的作家。但她知道自己想表达什么，而 AI 帮助她精简语言，使其听起来像她的风格，只是更清晰。

感到惊讶吗？我们的猜测是，内容是可见的工作，因此受到关注，而那些看不见的工作却悄悄归还了最多时间。

我们在 InEvent 的后续跟进中也看到了同样的情况。一封通用的“感谢光临”邮件很容易发送，也很容易被忽略。我们一直在尝试对贸易展线索采取不同的做法。我们会查看与该线索进行的对话，以及他们参加的会议或晚宴。然后，AI 帮助我们撰写关于他们实际体验的消息。目标是让后续跟进感觉个性化，而不是复制粘贴。如需入门模板，请参阅我们的会后邮件指南。正在筹备贸易展吗？我们的贸易展线索管理指南涵盖了从捕获线索到培育线索的全过程。

是什么区分了那些真正从 AI 中获得价值的团队？

良好的数据、清晰的意图和好奇心。这是 Katie 的公式，每当提到 AI 时，她都会反复强调这一点。我们认为她是正确的，而且顺序很重要。

从数据开始。“如果我们还没有进行过关于数据的讨论，我不想和你进行关于 AI 的讨论，”Katie 说。这就是所谓的垃圾进，垃圾出。想象一下烤蛋糕：如果一开始用的是坏鸡蛋，世界上没有烤箱能挽救它。她的一些客户向 AI 输入杂乱的信息，得到杂乱的答案，然后认定 AI 是个骗局。“问题不在工具，”她说，“而在于使用者。”

然后加入过去的信息。AI 无法独自预测未来。它需要背景信息，比如客户之前要求过什么，以及在早期活动中发生了什么。我们在自己的工作中也看到了这一点。我们的团队使用 AI 来发现客户不断提出的问题，以及我们回答不足之处。

接下来，要知道你想要什么。Katie 的客户中效果最好的那些知道自己在寻找什么，然后让 AI 去粗取精。人仍然必须品尝精华并说：“是的，这很好。”

最后，去玩。Katie 同意，好奇心和实验有助于人们熟悉这些工具，只要你在开始时对自己想要找到什么有一个相当清晰的概念。我们的建议：尝试各种事物，但要明确目标。

活动规划师使用哪些 AI 工具？

没有单一的赢家，我们认为这才是诚实的回答。Katie 的观点是，最佳工具取决于具体任务。以下是每个人使用的工具。

Wendy 使用 ChatGPT。她最初从那里开始，由于积累了大量信息，她不情愿更换工具。最近，她用它为客户设计了一份菜单，然后将结果移至 Canva 进行整理和完善。她注意到，自去年以来，ChatGPT 的图形功能有了很大改进。AI 为她提供了一个快速的起点，而她则添加了人工润色。
Katie 使用多种 AI 工具，喜欢让它们相互较量。她会告诉一个工具另一个工具说了什么，并询问它的看法。她开玩笑说，每个工具都有自己的个性。她也喜欢用 Adobe Firefly 处理图像。
在 InEvent，我们的团队在 Google Workspace 中工作，Gemini 帮助我们制作演示文稿，并从 Google Drive 和电子邮件中提取文件。

那么你应该选择哪个工具呢？Katie 的回答很诚实，也有点幽默。她通常不会“在不了解木匠的情况下推荐锤子”。某个工具是否胜过另一个，取决于你的需求、你事后想对成品做多少修改，以及你愿意支付的费用。

我们的观点：停止问“哪个 AI 最好？”转而问“我需要完成哪项工作？”这些工具变化很快，正如 Wendy 提到的图形示例所示，今天的热门工具明年可能就不再流行了。

活动团队应如何处理 AI、数据隐私和透明度问题？

对此保持开放态度，让人们选择分享哪些内容，并尽早提出这个问题。你会不问就把日记交给陌生人吗？参会者对他们的个人信息也有同样的感受。

Katie 的方法是透明度和赋能。让参会者决定你的 AI 可以看到他们多少信息。规划好如何在数据到达之前对其进行匿名化处理，以便你能以保护每个人隐私的方式进行分析。并且当有人要求退出时，要有真正的应对措施。她还提到了一种超越数据泄露的担忧：互联网可能会利用你的数据构建出一个令人信服的虚假版本的你，而这很难被驳斥。

Wendy 设置了护栏，以确保她的工作保持私密，且不会被用于训练更广泛的学习模型。她在可能的情况下对数据进行匿名化，这样既能获得所需的总体模式，又不会将任何内容与具体个人挂钩。她认为这些讨论应在客户关系的初期就进行。

她对一个差距坦诚相待。当 Vinni 问她是否告知客户她使用 AI 时，她承认这类对话目前还不多，但确实需要进行。

这不仅仅是小团队的问题。 BizBash 关于 Dreamforce 2026 的报告显示，科技界最大的会议之一也面临着同样的问题。负责展会现场的体验机构 Left Field Labs 的一位高管表示，那些最能妥善处理 AI 争议的品牌并不会掩盖它，而是直面它。

我们的观点：将 AI 和数据列入启动议程，与预算和时间表并列。这种对话只有第一次会觉得尴尬，但它能保护每个人的信任。如果你的团队还没有进行过这样的对话，那你并不孤单，现在是开始的好时机。

在活动中，AI 不应取代什么？

人工审核和人际连接。两位嘉宾一致认为，AI 绝不应完全自动运行，而面对面活动也不会消失。

温迪的故事说明了原因。一位客户曾给她发去一份研究资料，并附言：“这是我找到的内容。”当温迪复核时，发现信息有误。AI 抓取了非常陈旧的事实，而客户正准备据此做出决策。她的原则很简单：“它吐出的任何内容，都需要人工监督和审核。”可以把 AI 看作一名速度极快的学生。它在几秒钟内交上作业，但仍需有人检查答案。

人际关系也很重要。“我认为我们永远无法摆脱线下活动，”温迪说，我们也同意这一点。人际互动就是人际互动，没有任何工具可以取代它。这就是为什么我们喜欢那些帮助参会者找到合适会面对象的工具，例如 AI 驱动的配对服务。该工具提供匹配建议。但对话仍然是由人来完成的。

接着凯蒂提出了我们一直在思考的问题。她没有问“AI 能做什么？”，而是问“它应该做什么？”她描述了一个读过的想法：一个像情境钱包一样工作的 AI 助手。它了解你的喜好，浏览议程列表，为你挑选最佳场次甚至进行预订。这听起来很方便，像是进入活动的另一扇门。但正如凯蒂所质疑的，“在什么情况下，它会从一扇门变成门口的守门人？”

想象一下，如果你的 AI 判定你不喜欢赞助商，因此从不向你展示他们的任何内容。那么赞助商和参展商的钱花得值吗？我们的观点是：这是活动技术中最大的未解问题之一，任何构建这些工具的人都应严肃对待。凯蒂承认她还没有最终答案。关于在参会者授权的情况下个性化如何运作，请参阅我们关于 AI 与个性化参会体验的文章。

她还主张保留一点阻力（摩擦）。阻力是指学习中那种崎岖、缓慢的部分，就像练习一项技能直到掌握为止。“阻力是我们学习的方式，”她说。作为一名网页开发人员，她不会记住每一个细节，因为她知道去哪里查找。但如果把所有事情都交给机器处理，会使体验变得不那么人性化、价值更低且更难以记忆。

我们认为她有道理。消除琐事中的阻力，比如输入一千个下拉选项。但在学习和建立联系的地方保留阻力，比如对话和探索。

活动策划人员如何开始使用 AI？

从小处着手，从干净的数据开始，并让专人负责。如果你想知道如何将 AI 用于活动策划，以下是直接从凯蒂、温迪和维尼分享的内容中提取的六个步骤。如果只做一件事，那就做第一件。

首先进行数据讨论。 在尝试 AI 之前，请确保你的信息组织有序且可信。好的原料才能做出好蛋糕。
从枯燥、无需决策的工作开始。 导入列表、更新旧的项目计划以及撰写摘要都是不错的起点。
让 AI 帮你完成一部分工作。 然后加入你自己的声音、热情以及让你团队与众不同的特质。
检查它给你的所有内容，尤其是研究资料。 过时或错误的事实可能看起来非常有说服力。
一开始就与客户商定隐私和 AI 使用规则。 尽可能对数据进行匿名化处理，并让参会者对他们共享的内容拥有发言权。
保持好奇心，让工具服务于具体任务。 尝试新事物，但首先要清楚自己想要达成什么目标。

常见问题

1. 如何在活动策划中使用 AI？

据 Open House 的嘉宾介绍，策划人员利用 AI 制定项目计划、预算、摘要以及提案初稿，并导入列表或将零散细节整合到一个方案中。他们建议从无需决策的重复性工作开始，然后在 AI 生成的内容发布之前进行全面审核。

2. AI 会取代活动策划师吗？

嘉宾们并未做出这样的预测。Wendy 称 AI 是一个机遇，而 Katie 则表示它既是威胁也是机遇，这取决于使用者的技能和意图。两人都认为 AI 的输出需要人工审核，且 Wendy 指出面对面的交流无法被替代。

3. 生成式 AI 与代理式 AI 有何区别？

Katie 解释说，生成式 AI 响应你的提示词，并试图匹配你的要求。代理式 AI 具有一定的自主性：它接收请求后自行采取行动，无需在每个步骤都进行确认。因此，代理式 AI 的工作成果需要经过仔细审查。

4. 活动策划师使用哪些 AI 工具？

Wendy 使用 ChatGPT 进行写作、构思创意和起草初稿，然后在 Canva 中完成设计。Katie 使用了多种工具，包括用于图像处理的 Adobe Firefly。Vinni 提到 InEvent 通过 Google Workspace 使用 Gemini。Katie 强调，最佳工具取决于具体的应用场景。

5. 在活动领域使用 AI 前需要哪些数据？

Katie 表示，在讨论 AI 之前应先解决数据问题，因为糟糕的数据会导致糟糕的结果。拥有成熟且组织良好的数据的客户利用 AI 来发现其假设中的漏洞以及跨年份的模式。两位嘉宾还建议在可能的情况下对参会者信息进行匿名化处理。

参加下一场 Open House

本次交流会最精彩的部分在于坦诚的互动探讨，我们希望看到更多此类对话。欢迎参加下一场 InEvent Open House，聆听活动领导者分享哪些做法行之有效、哪些行不通，以及哪些问题仍待解答。如果你好奇 AI 如何融入活动软件，请探索 InEvent 的活动管理 AI。