原文摘要

“随着产品迭代变得越来越快，真正的竞争壁垒是：知道该做什么。”

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进一步信息揣测

• 生成式Agent的实战价值被低估：公开讨论常聚焦于技术原理，但实际应用中，其核心价值在于将传统市场调研从高成本、低频次、滞后反馈的流程，转变为持续动态的竞争壁垒。这种转型需要企业重构数据管道和工作流，而非简单技术叠加。
• AI调研的隐性成本转移：虽然AI能降低人工访谈和分析的直接成本，但需投入大量资源构建定制化模型和实时数据基础设施（如客户行为埋点、多模态数据处理）。行业内部通常通过预训练模型+微调（fine-tuning）来平衡效果与成本，但具体参数和数据集构建方法极少公开。
• “够用即可”的行业潜规则：头部机构（如a16z）在实际业务中更看重AI输出的速度、成本效益和可迭代性，而非绝对准确性。这意味着他们会容忍一定比例的误判（如15-20%），以换取快速验证假设的能力，这一阈值通常不会在公开报告中披露。
• 客户模拟的灰色地带：用AI模拟客户行为时，可能涉及隐私合规风险（如合成数据与真实用户数据的界限）。成熟团队会通过“影子测试”（在合规框架内对比真实用户与模拟数据差异）来规避风险，但相关方法论通常仅通过闭门会议分享。
• 动态壁垒的构建秘笈：真正的竞争壁垒并非技术本身，而是如何将AI洞察嵌入决策闭环。业内常用“小步快跑”策略——先通过AI生成最小可行洞察（MVI），快速验证后再反向优化模型，这种敏捷迭代的节奏细节往往被商业案例简化。