AI 时代行研：独特洞察从哪里来？- Digest

一句话总结

AI 让行研流程更快，但护城河不在效率，而在”独特洞察从哪里来”——决定答案价值的，始终是人是否真正理解问题本身。

8 节点速查表

节点 一句话
行研护城河转移 AI 普及信息采集/框架搭建/内容生成 → 真正稀缺是上游”研究方向起点”
真实市场信号 vs AI 采集 学生团队优势是”用自己的生活感知捕捉市场里的细微信号”
2 个大赛案例 南开香水香氛（4 个新场景）+ 西安交大养生茶饮（年轻消费心理）
4 项核心能力 提问 + 验证复杂信息 + 形成可靠判断 + 承担责任
AI 培训转向真实场景 不能只停在工具课 → 训练逻辑漏洞识别 + 数据源判断 + 多观点取舍 + 模型输出转化
7 步研究链路 模糊业务问题 → 设计路径 → AI 提效 → 市场调研 → 验证来源 → 接受质询 → 形成建议
模型输出转化 识别逻辑漏洞 + 判断数据来源 + 多观点取舍 + 把模型输出转化为可承担业务建议
“理解问题本身”为最终壁垒 起点清晰 AI 帮助快速验证；起点模糊 AI 也只能产出模糊结果

关键数字 + 5 关键金句

3 反直觉点 + 6 Seetong 借鉴动作

3 反直觉点：① 护城河从效率转移到洞察起点 ② AI 工具培训做反应教”真实场景判断” ③ 会提问/做 PPT 成基础技能，真正稀缺是识别漏洞+担责

6 Seetong 借鉴动作：

  1. 行研团队体检：4 人共识列 Seetong 当前所有行业研究/竞品分析任务，找出”用了 AI 但缺真实场景数据”那些
  2. 真实场景训练：4 人组每周挑 1 个 Seetong 真问题（4G IPC 海外用户占比下降/报警误报率上升）按 7 步研究链路用 AI 完成
  3. 提问能力清单：列 10 个 Seetong 内部研究问题，4 人共识评审”好问题”vs”伪问题”
  4. AI 培训改向：从教 Prompt 模板改为教”识别逻辑漏洞 + 判断数据来源 + 多观点取舍 + 模型输出转化”
  5. 月度行研实战：选 1 个 Seetong 业务问题（4G IPC 海外趋势/8.3.13.4 灰度策略）按 7 步走 + 4 人质询 + 可执行建议
  6. OKR 加”问题理解力”评估：每个 OKR 先答”我们是否真正理解这个问题”再进入执行

关联 + 备注