AI時代的行研：獨特洞察從哪里來？

在許多企業的AI實踐中，效率是最容易被看見的變化。資料搜集、報告初稿、圖表制作、頁面生成都變得更快，AI也開始進入一個個工作流，改變知識工作的生產方式。

「2026第四屆全國大學生預見未來行研大賽」的現場，高校學生團隊展示了AI進入商業研究后的另一種可能：他們正在把AI帶向真實世界。借助AI，他們提出問題、連接場景、組織信息和驗證判斷，也用自己的生活感知捕捉市場里的細微信號。

這些未來商業管理人才帶來的想象力，在于他們會把技術帶回真實生活，并從日常感受中發現新的市場機會。

來自南開大學的冠軍團隊從香水香氛產品切入，看到香氛消費正在進入家居空間、身體護理、情緒療愈和生活方式表達等更多場景。西安交通大學團隊研究新式養生茶飲，關注的是“戒不掉奶茶，又開始關注健康”的年輕消費心理。

不同選題背后，被檢驗的是同一種能力：借助AI提高效率，在真實市場中提出好問題、驗證復雜信息，并形成可靠判斷。

這些高校學生團隊的實踐，也把問題帶回企業：當AI可以更快完成信息采集、框架搭建和內容呈現，行業研究真正的護城河還在哪里？

當AI進入研究流程

這屆大賽中，學生團隊已經開始把AI嵌入具體環節。有的團隊用對話式AI梳理資料、搭建框架，也用AI Agent處理數據流程、搭建交互頁面。有的團隊采用更節點化的方式推進研究，讓大模型和Agent承擔部分自動化工作，再由成員對輸出結果進行驗證。一旦發現偏差，團隊可以回到具體節點調整。

“AI正在推動行業研究從傳統人工工作流，轉向更結構化的AI原生研究工作流。變化不只是信息采集、觀點提煉和內容呈現更快，而是研究過程中的信源、數據、事實、證據、判斷和結論，都可以被顯性記錄、追溯、復核和迭代。”沙利文中國主管合伙人兼總裁王晨暉說。在他看來，傳統行研中，大量精力消耗在信息收集、異構數據整合與數據遷移等重復性工作上。

行業研究的質量，往往取決于一連串細小判斷。問題如何被定義，行業邊界怎樣劃定，哪些資料值得相信，用戶訪談能否進入分析框架，競爭格局是否被準確理解，都會影響最終結論。

對企業而言，AI應用不能停留在工具使用層面。組織真正需要重構的，是研究任務如何被拆解為可被執行的研究單元，信源和證據如何被記錄，數據與事實處于何種校驗狀態，關鍵爭議由誰裁決，最終結論的責任權屬如何確認。

一個人會調用模型、會寫Prompt、會生成文檔，并不必然意味著他具備研究能力。行業研究的護城河，建立在問題定義、任務拆解、校驗節點和商業判斷之上。可靠的研究能力，不是直接接受AI生成的答案，而是能夠把模型輸出拆解為可核驗的事實、可解釋的觀點和可追責的判斷，并在明確證據邊界、反證條件和責任主體后，形成可以進入業務決策的結論。

公開信息越容易獲得

一手洞察越稀缺

AI讓公開信息的獲取成本大幅下降。行業報告、新聞資訊、財務數據、社交媒體評論和企業官網信息，都可以被更快地搜集、整理和初步分析。信息變多之后，新的難題也隨之出現：獨特洞察從哪里來？

在王晨暉看來，AI能夠顯著降低公開信源的檢索、整理和初步分析成本，但公開信息并不等同于充分證據。人的差異化價值，將更多體現在對線場景、訪談、渠道反饋等非公開信源的獲取，以及對這些定性數據進行結構化記錄、交叉驗證和判斷提煉。他提到，那些深埋在線下、尚未結構化的產業洞察和一手數據，依然是AI難以企及的領域。這也是大賽持續要求高校學生團隊開展真實調研的重要原因。對行業研究而言，一手洞察正在成為AI時代更重要的壁壘。

真實調研聽起來像一種傳統方法，卻在AI時代獲得了新的意義。AI擅長處理已有信息，真實市場提供尚未被充分記錄的信息。門店里的一次停留，試用時的一個猶豫，訪談對象脫口而出的判斷，都可能成為理解問題的入口。

以香氛個護賽道為例，研究者需要進入具體場景：用戶被哪一種氣味吸引，為什么愿意為某個包裝、故事或品牌調性付費，身體護理、家居香氛和情緒療愈之間又如何相互連接。這些問題很難完全從公開資料中得出答案。

對企業而言，更多數據、更快工具和更強模型，可以提升識別趨勢的效率，卻未必能解釋用戶為什么做出某個選擇。

AI時代，走到現場、聽見真實的聲音，反而成為組織理解市場的關鍵能力。屏幕上的趨勢曲線可以提示變化，門店里的詢問、試用、遲疑和復購，才能幫助企業理解變化發生的原因。

因此，企業需要建立自己的“一手感知系統”。它可以來自門店走訪、用戶訪談、渠道反饋和社群觀察，也可以來自銷售顧問、客服、產品經理與研究團隊之間的持續信息回流。關鍵在于，組織能否捕捉尚未被市場充分命名的變化，并將其轉化成可討論、可驗證、可行動的判斷。

未來商業管理人才

如何形成可靠判斷

AI正在降低技術實踐門檻。阿里云高校AI人才培養負責人李卓君認為，AI可以提升效率、降低成本，但不能替代人的思考、決策和判斷。“AI做的事情是把人的能力做放大，而不應該是簡化了人的思考過程?！?/p>

這種差異在學生團隊的研究過程中已經顯現。來自南開大學的冠軍團隊提到，重要數據和事實信息，需要回到行業報告、企業公開資料、財務信息、平臺官網、消費者調研和專家訪談中進一步核對。正如她們所說，“AI可以提高效率，但準確性和可用性的最終判斷必須由人來完成?！?/p>

王晨暉提出，未來優秀的行研人才，需要成為能夠駕馭AI+行研工作流的復合型人才：既能理解模型和數據工具如何參與研究生產，也能對市場問題、業務場景、證據質量和最終判斷承擔人的責任。在他看來，“AI無法替代的，恰恰是人對市場的深刻認知、對業務的理解，以及具體的商業執行能力?！?/p>

西安交通大學團隊中一位少年班學生談到自己的成長路徑時，也表達了相近的理解：“先要依托學校的強大理工科成為一個研究性人才，懂技術才更懂行。再是培養自己的領導力思維，商業思維等，成為復合型人才?！?/p>

對未來商業管理人才而言，技術、研究與商業之間的邊界正在變得更松動。

這給企業的人才培養提出了更具體的要求。AI培訓不能只停留在工具課。會提問、會生成文本、會制作PPT，很快會成為基礎技能。更值得訓練的是，能否識別一個看似完整的答案中存在的邏輯漏洞，判斷數據來源是否可靠，在多種觀點之間做取舍，并把模型輸出轉化為可以承擔責任的業務建議。

因此，企業培養AI時代人才，需要把訓練場景放回真實問題之中。給出一個模糊業務問題，讓團隊設計研究路徑，使用AI提效，進入市場調研，驗證信息來源，接受質詢，最后形成可執行建議。這樣的訓練更接近真實商業場景，也更容易把個人能力沉淀為組織能力。

工具會繼續變強，研究、分析和表達的效率也會繼續提高。對企業而言，更重要的課題，是如何訓練人提出問題、進入現場、驗證事實，并承擔判斷。

決定答案價值的，始終是人是否真正理解問題本身。

薛純 | 文

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