在许多企业的AI实践中，最直观的改变莫过于效率的提升。从资料搜集、报告撰写到图表制作，AI正逐步嵌入工作流，重塑知识生产方式。然而，在“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在商业研究中的另一种可能——将技术带向真实世界。他们利用AI提出问题、连接场景、组织信息并验证判断，同时用生活感知捕捉市场细微信号。
这些未来商业管理人才擅长将技术融入生活，从日常体验中发现商机。例如，南开大学冠军团队聚焦香氛赛道，洞察到消费正从单一产品向家居空间、情绪疗愈等多元场景延伸；西安交通大学团队则捕捉到年轻群体“戒奶茶却渴望健康”的矛盾心理，以此研究新式养生茶饮。这些选题背后，展现的是同一种能力：借助AI提效，在真实市场中提出好问题、验证复杂信息并形成可靠判断。
学生们的实践也给企业提出了一个拷问：当AI能更快完成信息采集、框架搭建和内容呈现，行业研究的真正护城河究竟在哪里？
本届大赛中，学生团队已开始将AI深度嵌入研究流程。有的利用对话式AI梳理资料、搭建框架，或用AI Agent处理数据与页面；有的则采用节点化推进，让大模型承担自动化工作，再由成员对结果进行验证与纠偏。沙利文中国主管合伙人王晨晖指出，这标志着行业研究正从传统人工工作流转向结构化的“AI原生工作流”。变化不仅在于速度，更在于研究过程中的信源、证据、判断和结论均可被显性记录、追溯与迭代。
过去，大量精力消耗在重复性信息整合上；如今，行业研究的质量取决于一连串细小的判断——问题定义、行业边界划定、信源甄别、访谈框架设计等。AI应用不能止步于工具层面，企业更需要重构研究任务拆解、信源记录、数据校验及责任归属的机制。一个人若只会调用模型或写Prompt，并不等于具备研究能力。真正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，是将模型输出拆解为可核验事实、可解释观点和可追责判断，并在明确证据边界和反证条件后形成决策依据。
AI大幅降低了公开信息的获取成本，但也带来了新难题：独特洞察从何而来？王晨晖认为，AI虽能高效处理公开信源，但公开信息不等同于充分证据。人的价值更多体现在对线下场景、访谈反馈等非公开信源的获取，以及对定性数据的结构化处理。深埋线下、尚未结构化的产业洞察，仍是AI难以触及的领域，这也正是大赛要求团队开展真实调研的原因——一手洞察正成为AI时代更重要的壁垒。
真实调研在AI时代获得了新的意义。AI擅长处理既有信息，而真实市场提供未被充分记录的信息。以香氛个护为例，消费者为何为包装或品牌调性付费？不同场景如何连接？这些答案无法仅从公开资料得出。屏幕上的趋势曲线或许能提示变化，但门店里的询问、试用、迟疑和复购，才能解释变化背后的原因。因此，企业需建立“一手感知系统”，通过门店走访、用户访谈和渠道反馈，捕捉那些尚未被市场充分命名的变化。
AI降低了技术门槛，却不能替代人的思考与决策。阿里云高校AI人才培养负责人李卓君强调，AI应放大人的能力而非简化思考。南开大学冠军团队也指出，AI可提效，但准确性的最终判断必须由人完成。未来优秀的行研人才，应是能驾驭AI+行研工作流的复合型人才——既懂技术工具，又对市场、业务和执行负责。正如西安交通大学少年班学生所言，需先通过理工科训练成为研究性人才，再培养商业思维，方能成为复合型人才。
技术与研究的边界日益模糊。企业培训不能仅停留在工具课，更要训练识别逻辑漏洞、判断数据可靠性、在多方观点中做取舍，并将模型输出转化为可执行的业务建议。最好的训练场景是回归真实问题：给出模糊的业务问题，让团队设计路径、使用AI提效、深入市场调研、验证信息并接受质询。工具会继续进化，效率会持续提升，但企业更应关注如何训练人去提问、去现场、去验证事实并承担责任。决定答案价值的，始终是人是否真正理解问题本身。