导语：AI浪潮席卷而来，千行百业都在借助AI的力量实现变革，市场调研行业的机会在哪里？当方法论不再是壁垒，我们的核心竞争力又将是什么？AI作为新质生产力，如何重塑行业格局？

大家好，我是老卢，在市场调研行业行走了二十五年。过去两年，我和团队几乎泡在AI里，只动手做一件事：如何让AI技术不是飘在空中的概念，而是能落在市场调研的土壤里，长出实实在在的果子。

我们见到了很多对AI“浅尝辄止”的案例，也听到了业内对AI“华而不实”的质疑。今天，我想抛开浮夸的辞藻，分享几个实战派的观点，希望能引发大家更深入的思考。

观点一：AI的自身能力非常契合定性研究，其价值不是赋能，而是革命

当前，AI技术的核心是大语言模型，突出能力就是洞悉语义、处理文本，显而易见，AI天然适合定性研究。但如果我们只让它处理开放题答案、做简单的语义归类等赋能工作，就好比让博尔特去小区里送外卖，无异于大炮打蚊子，其价值被远远低估。

我们经过反复验证发现，AI完全可以独立完成一个项目的“端到端”全自动化流程，从理解调研目的、设计访谈大纲，到访谈文本数据采集、洞察数据背后的因果逻辑，再到最终生成具有深度的分析报告。AI的应用，已经不再是一个解决单一问题的工具，而是一个能够理解研究意图、执行复杂任务并完成最终交付的智能体（Agent）。

这意味着，过去动辄数周甚至数月完成的项目，现在一杯咖啡的时间即可完成全部工作，效率极大提升的同时，成本极大下降，且质量稳定可控。AI应用，已经不再是对工作效率简单的提升或者优化，而是革命。

观点二：AI让“方法论”平权，拥有“实战经验”的Agent是新的护城河

AI已经学会了人类几乎所有的市场调研方法论，在理论认知的广度和深度上，它已超越了绝大多数从业者。我们过去赖以生存的“方法论”壁垒正在土崩瓦解。

但AI缺乏的是在具体业务场景中的项目经验，它既没踩过坑也没填过坑。这里就引出了一个关键问题：我们能否将自身宝贵的实战经验喂给AI，让AI成为真正的又懂理论又懂实战的超级专家呢？

答案是肯定的，具体实现方式，就是通过“训练”构建一个智能体（Agent），这个Agent就是方法论+实战经验的组合。我们通过2年的实践和探究，经过反复试错和调试，总结出了成功研发一个适合市场调研行业的Agent的必经之路：

1.梳理并构建完整的工作流（给它地图）

这需要我们人类调研行业专家们事先总结，目的在于把已经被无数次验证过的、最高效的作业流程赋予Agent，让Agent执行具体任务时符合行业惯例、符合专业工作路径。尽可能梳理更细化的工作流，能让Agent更加自如的应对各种任务，让Agent遇到复杂路径时知道先迈哪只脚，后走哪条路。有AI大咖说，Agent的本质就是AI+工作流，不无道理。

2.Prompt工程（教它规矩）

无规矩不成方圆，对AI来说也是一样，我们需要把行业或业务规则相关的全部Know How赋予AI，包括什么是正确的用户洞察方案设计、正确的数据处理方式、正确的分析产出，可以做什么、不能做什么等等。Prompt工程实际上就是通过言传身教的方式，有效地把以上内容或规则传达给AI。搭建Prompt工程是一项复杂的工作，不是简单几个指令就可以实现，因为在实际应用中，Agent在面临多样性需求时必须确保正确且稳定的输出。我们团队研发的定性研究“创见Agent”，Prompt工程量约50万字，而试错过程中的修改量已超过了500万字，大量的调试只为让它更懂“行”。

3.多个大模型并行（给它团队）

市场上各类大模型层出不穷，擅长能力各有不同，一个能够完成全部工作流和复杂任务的Agent，势必需要多个大模型共同作业，让不同的大模型执行自己最擅长的任务，比如GPT系列擅长语义解析，Claude系列擅长程序自动化，Deepseek R1擅长深度思考，Kimi的优势是长文本，火山的角色扮演模型……Deepseek OCR视觉理解模型……等等。一个Agent就像是一个团队，不同的大模型就是分管不同任务的团队成员，让专业的“人”干专业的事。然后，我们需要做的就是把各个成员的工作按照工作流自动化串联起来。

4.AI的增强检索和搜索能力（给它五官）

大模型的聪明之处在于它对语言的理解能力，但大模型本身不具备最新互联网数据的搜索能力或企业知识库数据的检索能力，而我们实际面对的项目非常强调时效性，市场变化、用户需求日新月异，客户需要的是最新鲜的信息，而不是5年前的数据，甚至不是2年前的。因此，我们势必要让它随时听见最新的用户心声，随时看到行业最新资讯，从而输出符合市场趋势的洞察结论或更符合企业个性化的内容。如何给大模型嫁接搜索能力和检索能力？我们通过大量实践，摸索出适合调研行业的方法，这也是我们创见Agent能够实现“互联网大数据转化为拟人化小数据”的核心技术优势。展开说的话都是技术细节，我不在这里赘述，有机会线下交流。

5.大模型适度微调（让它偏科）

对大模型进行微调，目的是让它的专业能力区别于通用大模型，强化它在市场调研领域的专业能力。但对模型微调是个风险极高的技术活儿，好比对人进行脑神经手术。所以，现阶段的微调普遍采用保守方式，即适度微调，避免过度微调让AI由“智慧”变成“智障”。我们的创见Agent，在AI拟人化输出方面，进行了局部适度微调，在确保AI不降智的前提下，让AI输出的内容更具象化、更场景化和更有想象力，从而获得更丰富、细致的分析语料。

观点三：AI不仅是新的“生产力”，更是新的“生产资料”

在传统调研模式中，研究者是生产力（方法论和实践经验），从受访者获得的信息是生产资料（用户声音）。如前所述，经过训练的AI可以扮演研究者的角色，即，AI可以成为生产力。那AI也能扮演受访者，从而贡献生产资料吗？

我们的答案是：能。因为AI已经具备了从海量、嘈杂的互联网大数据中，精准提炼“用户声音”的能力。这些数据本身就是由真实消费者产生的，我们需要做的就是确保AI能将这些数据搜索到并正确提炼。因此，我们认为AI自身具备获得生产资料的能力。

挑战在于，如何将这些互联网大数据转化成精细化的小数据。我们在这方面做了大量技术攻关，让AI不但能够理解数据本身，还能通过赋予多维度人设特征，依据用户画像、行为动机和情感脉络的方式，将大数据通过拟人化方式转化为小数据。基于人设特征的拟人化小数据，就是为互联网大数据注入了灵魂。

综上所述，我们认为AI完全可以承担起市调行业中两个最核心角色的工作：研究者和受访者。这也就是AI技术为什么能“极大”的提升效率、“极大”的降低成本的根本原因，敢于形容成“极大”，一定不是翻倍或十几倍，而是上百倍。

观点四：AI不是取代从业者，而是开创了一个新的领域

AI既然可以成为生产力，也可以提供生产资料，同时承担了研究者和受访者两个角色的任务，这就让很多从业者感受到了生存危机。因此，很多业内人士对AI应用产生担忧甚至抗拒。我的看法是，AI Agent的解决方案是基于互联网大数据，是完全不同于传统调研小数据的另一个路径。如果说存在争议，我认为也是AI对市调行业起到的作用，是雪中送炭还是锦上添花的问题，而不是狼来了的问题。

过往，面对客户需求，我们的传统解决方案基本都是小样本数据采集，现在，我们同时可以用海量的、更有代表性的互联网大数据来回答客户问题，以前是一条腿走路，现在是大、小数据两条腿走路。我们可以将两种方式组合起来，对不同数据源的数据进行综合分析，洞察会不会更全面？交付价值会不会更高？

任何技术革命的浪潮带来的产业变革，都是不可阻挡的，与其困惑、抗拒，不如主动拥抱，共生同存是最佳方式。

以上是我和团队从AI应用于调研行业的实践中得出的一些见解。我们已将自己的实践融入“创见Agent”中，非常期待与各位同行交流切磋，探讨合作，共同推动行业向前迈进。