AI時代的行研：獨特洞察從哪裡來？

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### AI時代的行研：獨特洞察從哪裡來？隨著AI技術迅速滲透商業領域，行業研究的模式正經歷一場深刻的變革。效率提升已成為顯而易見的紅利，資料蒐集、報告初稿、圖表製作乃至頁面生成，無一不因AI的介入而加速。然而，當工具日益強大，一個更核心的問題浮出水面：在AI時代，行業研究真正的護城河究竟在哪裡？近期落幕的「2026第四屆全國大學生預見未來行研大賽」，為這個問題提供了一些啟發性的答案。來自全國高校的學生團隊展示了AI進入商業研究後的另一種可能：他們不再滿足於將AI作為簡單的生產力工具，而是將其帶入真實世界的商業場景中，透過提問、連接、組織與驗證，去捕捉市場中那些細微卻關鍵的信號。

這場大賽揭示了未來商業管理人才的一種新想象力：他們不僅懂得如何使用技術，更懂得如何將技術帶回真實的生活場景，並從自身對世界的感知中發掘新的市場機會。冠軍團隊來自南開大學，他們從香水香氛產品切入，洞察到香氛消費已從傳統的個人使用，延伸至家居空間、身體護理、情緒療愈乃至整體生活方式表達等更廣闊的場景。而西安交通大學的團隊則將目光投向了「新式養生茶飲」，他們精準捕捉到現代年輕消費者「既戒不掉奶茶，又開始關注健康」的矛盾心理，以此為原點展開研究。這些不同選題的背後，檢驗的是同一種核心能力：在AI大幅提升效率的基礎上，研究者是否依然能夠在真實市場中提出好問題、驗證複雜信息，並最終形成可靠的判斷。

#### 從人工工作流到AI原生研究工作流

大賽中，學生團隊已經開始將AI深度嵌入研究的各個環節。有的團隊利用對話式AI梳理資料、搭建研究框架，有的則使用AI Agent處理數據流程、構建交互頁面。更值得關注的是，一些團隊採用了一種更為結構化的「節點化」方式推進研究：讓大模型和Agent承擔特定的自動化任務，而團隊成員則聚焦於對輸出的結果進行審核與驗證。一旦發現偏差，便能迅速回溯至具體節點進行調整。 沙利文中國主管合夥人兼總裁王晨暉指出，AI正在推動行業研究從傳統的「人工工作流」向更為結構化的「AI原生研究工作流」轉變。這種變化不僅僅體現在速度上，「更重要的是，研究過程中的所有信源、數據、事實、證據、判斷和結論，現在都可以被顯性記錄、追溯、複核和迭代。」

這對於企業而言具有深刻的啟示意義：AI的應用絕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、信源和證據如何被記錄、數據與事實處於何種校驗狀態、關鍵爭議由誰裁決，以及最終結論的責任權屬如何確認。 #### 公開信息唾手可得，一手洞察成為新壁壘

AI讓公開信息的獲取成本急劇下降。過往需要耗費大量精力收集的行業報告、新聞資訊、財務數據、社交媒體評論，如今都可以被更快、更全面地蒐集與初步分析。然而，當資訊爆炸成為常態，新的考驗也隨之出現：真正獨特的洞察從哪裡來？王晨暉認為，人的差異化價值，將更多體現在對線下場景、深度訪談、渠道反饋等非公開信源的獲取能力上，以及對這些定性數據進行結構化記錄、交叉驗證和深度提煉的能力。「那些深埋在線下、尚未被結構化的產業洞察和一線數據，依然是AI目前難以企及的領域。」這也是大賽持續要求學生團隊進行真實調研的關鍵原因。對行業研究而言，「一手洞察」正在成為AI時代更重要的競爭壁壘。

「真實調研」聽起來像是一種傳統方法，卻在AI時代被賦予了新的意義。AI擅長處理「已有」信息，而真實市場提供的正是那些「尚未被充分記錄」的信息。門店裡的一次短暫停留，試用產品時的一個猶豫表情，訪談對象脫口而出的一句判斷，都可能成為解開問題的關鍵鑰匙。以香氛個護賽道為例，研究者必須深入具體場景：用戶被哪一種氣味吸引？他們為何願意為某個包裝、故事或品牌理念付費？身體護理、家居香氛和情緒療愈之間存在怎樣的內在聯繫？這些問題的答案，很難從公開資料中直接獲得。對企業而言，擁有更多的數據、更快的工具和更強的模型，可以有效提升識別趨勢的效率，但這並不能直接解釋「用戶為什麼會做出某個選擇」。

在AI時代，走到現場、聽見最真實的聲音，反而成為組織理解市場的關鍵能力。螢幕上的趨勢曲線可以提示「發生了什麼」，而門店裡的詢問、試用、遲疑和復購，才能幫助企業理解「這一切為何發生」。#### 培養能駕馭AI的「複合型人才」

AI正在大幅降低技術的實踐門檻，但這並不意味著人的角色可以被取代。阿里雲高校AI人才培養負責人李卓君強調：「AI做的事情是把人的能力做放大，而不應該簡化了人的思考過程。」

這在大賽中體現得尤為明顯。來自南開大學的冠軍團隊坦言，在研究過程中，所有重要的數據和事實信息，都需要回到行業報告、企業公開資料、財務信息、消費者調研和專家訪談中去進行二次核對。她們總結道：「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。」

這對未來商業人才的培養提出了更為具體的要求。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」的複合型人才。他們既要理解模型和數據工具如何參與研究生產，也要能對市場問題、業務場景、證據質量和最終判斷承擔人的責任。「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。」

西安交通大學團隊中一位少年班學生也表達了相似的理解：「先要依託學校的強大理工科背景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，成為複合型人才。」對未來商業管理人才而言，技術、研究與商業之間的邊界正變得越來越模糊。這也給企業的人才培養指明瞭方向。AI培訓不能只停留在「工具課」層面。會提問、會生成文本、會製作PPT，很快就會成為基礎技能。更值得訓練的能力是：能否識別一個看似完整的AI答案中存在的邏輯漏洞？能否判斷一個數據來源是否可靠？能否在多種AI給出的觀點之間做出取捨？最終，能否把AI的輸出轉化為自己可以承擔責任的業務建議？

因此，企業培養AI時代所需的人才，就必須把訓練場景放回到真實問題之中。給出一個模糊的業務問題，讓團隊自行設計研究路徑，運用AI提效，深入市場調研，驗證信息來源，接受質詢，最終形成可執行的建議。這樣的訓練更接近真實的商業場景，也更容易將個人的能力沉澱為整個組織的能力。工具會不斷進化，研究、分析和輸出的效率也會持續提高。但對企業而言，更重要的課題始終是如何訓練人——訓練他們提出好問題，走到現場去驗證事實，並最終為自己的判斷負責。因為，決定答案價值的，永遠是人是否真正理解了問題本身。