当AI接管数据收集，用研还剩下什么？

AI正在拆解“用研”这份工作

用户研究行业正在经历一场无声的变革。曾需要数周的访谈、调研、转录和聚类分析，如今被Maze、Dovetail等AI工具压缩到几小时。根据Future Market Insights的预测，全球基于AI的研究服务市场规模将在2035年超过350亿美元。

这带来一个尖锐的问题：当数据收集和初步分析被AI商品化，用户研究员的核心价值还剩下什么？

许多人对此感到恐慌，担心自己的工作被软件取代。但这其实是对用研价值的误读。用研最难的部分，从来不是收集数据，而是理解数据背后的复杂“语境”，并将其转化为能指导商业决策的洞见。

AI能告诉你50场用户访谈中出现频率最高的主题，但它无法理解这些主题与公司财报、竞品动态、团队内部政治，乃至上周总监在会议上即兴提出的新方向之间有什么关联。这种跨领域、跨层级的综合判断能力，是AI无法逾越的“语境鸿沟”。

从“数据搬运工”到“商业决策导航员”

AI的普及，实际上是把用研从业者从重复性劳动中解放出来，逼迫他们向价值链上游移动。低水平的执行工作正在被自动化，而真正体现人类智慧的战略性工作，价值反而愈发凸显。以下三个角色，将是未来顶尖用研人才的立身之本。

1. 跨界翻译官：连接用户洞察与商业目标

AI生成的报告往往止步于“用户说了什么”，而一个优秀的用研专家必须回答“所以我们该做什么”。这意味着，研究结论必须与商业语言无缝对接。

例如，为美团这样的平台做研究，不仅要理解用户点外卖的习惯，还要能将这些习惯翻译成商业语言：它如何影响骑手的配送效率（运营成本）？如何改变商家端的套餐设计（B端价值）？它是否能为“社区团购”等新业务提供增长点（战略协同）？

研究者需要能读懂财务报表，理解定价策略，甚至旁听销售会议。只有这样，才能将模糊的用户需求，转化为能被CFO和产品线负责人理解并采纳的具体商业建议。你的交付物不再是一份报告，而是一个指向收入、留存或市场份额的决策方案。

2. 组织内的“信任资产”

在中国复杂的商业环境中，信任和影响力往往比数据本身更重要。一个资深研究员的价值，很大程度上体现在他/她多年积累的“信任资产”上。

当产品团队对一个新功能争执不休时，他们需要的不是更多数据，而是一个值得信赖的“裁判”。这位研究员因为过往可靠的判断，能够在关键时刻挑战高层的固有假设，或者用一种让强硬的业务方能接受的方式，传递坏消息。

这种能力无法量化，也无法被AI复制。它建立在对组织文化、权力动态和关键人物性格的深刻理解之上。一个能读懂会议室空气、能在线下“拉齐”关键人物共识的研究员，是任何AI都无法替代的战略伙伴。

3. AI时代的“首席提问官”

这或许是未来用研最具潜力的一个新角色。随着企业内部越来越多地部署AI客服、AI助手和自动化流程，一个全新的研究领域诞生了：如何设计人与AI的协作？

• 哪些环节的自动化能提升效率，哪些会损害用户信任？
• 用户愿意将哪些决策授权给AI，哪些必须由人来完成？
• 当AI的推荐与用户的直觉冲突时，系统应该如何反应？

这些不再是单纯的用户体验问题，而是关乎企业核心流程和品牌信任的战略问题。研究员凭借对人性的深刻理解，完全有能力成为企业AI战略的“首席提问官”和“首席设计师”。他们可以主导对AI工作流的评估，定义人机交互的边界，帮助企业在享受技术红利的同时，不至于疏远他们赖以生存的用户。

你的对手不是AI，而是更会用AI的同行

面对AI浪潮，用研从业者需要重新审视自己的能力模型。

首先，拥抱工具，而非抗拒。将转录、初步编码、大规模问卷的情感分析等工作交给AI，让自己专注于更高阶的综合分析和战略思考。把AI当成一个能干的实习生，而不是竞争对手。

其次，跳出“研究”的舒适区，建立商业全局观。你的价值大小，取决于你的洞察能在多大程度上影响商业决策。如果你的工作止步于一份PPT报告，那么你正在从事的，就是即将被淘汰的工作。

最后，主动参与到公司的AI战略中去。每个公司都在探索如何应用AI，这是用研专家展示独特价值的绝佳机会。将你对用户的理解，转化为对“如何部署AI”的洞察，你将从一个支持性角色，转变为驱动公司未来的核心角色。

归根结底，研究的价值链正在被重塑。管道式的执行工作正在被机器接管，而那些能够融合用户洞察、商业敏感度和组织影响力，最终将信号转化为决策的人，正迎来他们最好的时代。