在许多企业的AI实践中，效率是最容易被看见的变化。资料搜集、报告初稿、图表制作、页面生成都变得更快，AI也开始进入一个个工作流，改变知识工作的生产方式。
   「2026第四届全国大学生预见未来行研大赛」的现场，高校学生团队展示了AI进入商业研究后的另一种可能：他们正在把AI带向真实世界。借助AI，他们提出问题、连接场景、组织信息和验证判断，也用自己的生活感知捕捉市场里的细微信号。
    这些未来商业管理人才带来的想象力，在于他们会把技术带回真实生活，并从日常感受中发现新的市场机会。
    来自南开大学的冠军团队从香水香氛产品切入，看到香氛消费正在进入家居空间、身体护理、情绪疗愈和生活方式表达等更多场景。西安交通大学团队研究新式养生茶饮，关注的是“戒不掉奶茶，又开始关注健康”的年轻消费心理。
    不同选题背后，被检验的是同一种能力：借助AI提高效率，在真实市场中提出好问题、验证复杂信息，并形成可靠判断。这些高校学生团队的实践，也把问题带回企业：当AI可以更快完成信息采集、框架搭建和内容呈现，行业研究真正的护城河还在哪里？

当AI进入研究流程

    这届大赛中，学生团队已经开始把AI嵌入具体环节。有的团队用对话式AI梳理资料、搭建框架，也用AI Agent处理数据流程、搭建交互页面。有的团队采用更节点化的方式推进研究，让大模型和Agent承担部分自动化工作，再由成员对输出结果进行验证。一旦发现偏差，团队可以回到具体节点调整。
   “AI正在推动行业研究从传统人工工作流，转向更结构化的AI原生研究工作流。变化不只是信息采集、观点提炼和内容呈现更快，而是研究过程中的信源、数据、事实、证据、判断和结论，都可以被显性记录、追溯、复核和迭代。”沙利文中国主管合伙人兼总裁王晨晖说。在他看来，传统行研中，大量精力消耗在信息收集、异构数据整合与数据迁移等重复性工作上。
    行业研究的质量，往往取决于一连串细小判断。问题如何被定义，行业边界怎样划定，哪些资料值得相信，用户访谈能否进入分析框架，竞争格局是否被准确理解，都会影响最终结论。
    对企业而言，AI应用不能停留在工具使用层面。组织真正需要重构的，是研究任务如何被拆解为可被执行的研究单元，信源和证据如何被记录，数据与事实处于何种校验状态，关键争议由谁裁决，最终结论的责任权属如何确认。
    一个人会调用模型、会写Prompt、会生成文档，并不必然意味着他具备研究能力。行业研究的护城河，建立在问题定义、任务拆解、校验节点和商业判断之上。可靠的研究能力，不是直接接受AI生成的答案，而是能够把模型输出拆解为可核验的事实、可解释的观点和可追责的判断，并在明确证据边界、反证条件和责任主体后，形成可以进入业务决策的结论。

公开信息越容易获得一手洞察越稀缺

    AI让公开信息的获取成本大幅下降。行业报告、新闻资讯、财务数据、社交媒体评论和企业官网信息，都可以被更快地搜集、整理和初步分析。信息变多之后，新的难题也随之出现：独特洞察从哪里来？
    在王晨晖看来，AI能够显著降低公开信源的检索、整理和初步分析成本，但公开信息并不等同于充分证据。人的差异化价值，将更多体现在对线场景、访谈、渠道反馈等非公开信源的获取，以及对这些定性数据进行结构化记录、交叉验证和判断提炼。他提到，那些深埋在线下、尚未结构化的产业洞察和一手数据，依然是AI难以企及的领域。这也是大赛持续要求高校学生团队开展真实调研的重要原因。对行业研究而言，一手洞察正在成为AI时代更重要的壁垒。
    真实调研听起来像一种传统方法，却在AI时代获得了新的意义。AI擅长处理已有信息，真实市场提供尚未被充分记录的信息。门店里的一次停留，试用时的一个犹豫，访谈对象脱口而出的判断，都可能成为理解问题的入口。
    以香氛个护赛道为例，研究者需要进入具体场景：用户被哪一种气味吸引，为什么愿意为某个包装、故事或品牌调性付费，身体护理、家居香氛和情绪疗愈之间又如何相互连接。这些问题很难完全从公开资料中得出答案。
    对企业而言，更多数据、更快工具和更强模型，可以提升识别趋势的效率，却未必能解释用户为什么做出某个选择。
    AI时代，走到现场、听见真实的声音，反而成为组织理解市场的关键能力。屏幕上的趋势曲线可以提示变化，门店里的询问、试用、迟疑和复购，才能帮助企业理解变化发生的原因。
    因此，企业需要建立自己的“一手感知系统”。它可以来自门店走访、用户访谈、渠道反馈和社群观察，也可以来自销售顾问、客服、产品经理与研究团队之间的持续信息回流。关键在于，组织能否捕捉尚未被市场充分命名的变化，并将其转化成可讨论、可验证、可行动的判断。
 
未来商业管理人才如何形成可靠判断

    AI正在降低技术实践门槛。阿里云高校AI人才培养负责人李卓君认为，AI可以提升效率、降低成本，但不能替代人的思考、决策和判断。“AI做的事情是把人的能力做放大，而不应该是简化了人的思考过程。”
    这种差异在学生团队的研究过程中已经显现。来自南开大学的冠军团队提到，重要数据和事实信息，需要回到行业报告、企业公开资料、财务信息、平台官网、消费者调研和专家访谈中进一步核对。正如她们所说，“AI可以提高效率，但准确性和可用性的最终判断必须由人来完成。”
    王晨晖提出，未来优秀的行研人才，需要成为能够驾驭AI+行研工作流的复合型人才：既能理解模型和数据工具如何参与研究生产，也能对市场问题、业务场景、证据质量和最终判断承担人的责任。在他看来，“AI无法替代的，恰恰是人对市场的深刻认知、对业务的理解，以及具体的商业执行能力。”
    西安交通大学团队中一位少年班学生谈到自己的成长路径时，也表达了相近的理解：“先要依托学校的强大理工科成为一个研究性人才，懂技术才更懂行。再是培养自己的领导力思维，商业思维等，成为复合型人才。”
    对未来商业管理人才而言，技术、研究与商业之间的边界正在变得更松动。这给企业的人才培养提出了更具体的要求。AI培训不能只停留在工具课。会提问、会生成文本、会制作PPT，很快会成为基础技能。更值得训练的是，能否识别一个看似完整的答案中存在的逻辑漏洞，判断数据来源是否可靠，在多种观点之间做取舍，并把模型输出转化为可以承担责任的业务建议。
    因此，企业培养AI时代人才，需要把训练场景放回真实问题之中。给出一个模糊业务问题，让团队设计研究路径，使用AI提效，进入市场调研，验证信息来源，接受质询，最后形成可执行建议。这样的训练更接近真实商业场景，也更容易把个人能力沉淀为组织能力。 工具会继续变强，研究、分析和表达的效率也会继续提高。对企业而言，更重要的课题，是如何训练人提出问题、进入现场、验证事实，并承担判断。决定答案价值的，始终是人是否真正理解问题本身。