Qualtrics 2026年市场研究趋势报告

引言 获胜的公司不仅仅在使用更先进的AI工具。它们正在重新定义研究可以成为的样子。 采用人工智能能力的科研团队正经历着根本不同的竞争现实。他们正以更高的准确度预测趋势，提升团队效率，并以传统方法无法匹敌的方式重塑组织战略。正在进行这种转变的公司正看到具体成果：预算更多、影响力更大，以及更直接地参与关键业务决策。 但是仅仅采用已经不再是差异化的因素。95%的研究人员已经常规使用或正在试用AI工具。普遍采用已经重置了竞争格局。将领导者与其他人区分开的是编排——团队在整个研究生命周期中有效统一人类和机器智能的方式。 获得战略影响力的研究团队并非只是在采用更好的工具。它们正在从根本上重新构想整个组织中的研究模式。通过将研究从一项受保护的服务转变为一种组织能力，它们正在进行不同类型的研究，提出更宏大的问题，并更早地进入创新周期。 定期使用人工智能工具或尝试使用它们 这是行动的时刻。方法论已被证实。工具已经存在。现在行动的组织与等待的组织之间的竞争差距将显著扩大——并且难以弥补。 在传统方法失去优势的地方，更重要的是，在差异化机会真正存在的领域。 本报告深入探讨每个趋势，并提供关于您的组织如何从人工智能采用转向人工智能整合的可操作指导——释放研究的全部潜力以推动业务成果。 组织实际上如何进行这种转变？答案在于理解重塑2026年研究格局的四个相互关联的趋势。这些趋势揭示了竞争优势正在集中的地方， 遇见专家 首席研究员 贡献者 凯拉·舒科学家，边缘计算卓越中心 阿里·亨利克斯Qualtrics Edge 执行董事 亚历克西娅·莫雷诺Qualtrics Edge高级研究员 乔丹·科尔首席产品市场经理 陈弗朗西斯首席产品市场经理 内容 6趋势 1 //研究代理将自助服务转化为倍增的影响10趋势2 //通用人工智能正逐步被专用研究平台取代15趋势 3 //抵制变革正让研究人员失去在战略决策桌上的席位20趋势4 //领导者优化人工智能的采用。团队优化人工智能的生存。25方法论 01 趋势1研究代理将自助服务转 化为倍增影响 利益相关者回答他们自己的问题。研究团队驱动更深层次的洞察 最富远见的研发团队已开始利用AI代理和对话式AI，将洞察力直接交付给利益相关者。曾经是专家专属的领域，如今正变得对组织内任何需要答案的人都可获取。 百分之十三的研究者将民主化洞见视为人工智能最单一最重要的益处，这是一个小但具有说明意义的群体。这很重要，因为这一群体对人工智能能够解锁的未来有着愿景。其中，84%的人认为研究代理将在三年内端到端监督超过一半的研究项目。他们不仅是早期采用者，更是研究方向的领先指标。61%的人最兴奋的是自主型人工智能完全接管研究项目的特定阶段。 01 AI智能体和对话式AI正在重新定义研究人员实际花费时间做的事情。与其不断处理利益相关者的请求，研究团队正在部署智能体，允许非专业人士直接获取研究级见解。产品经理可以在不提交工单的情况下测试概念。市场团队可以在不等待报告的情况下分析情感。高管可以在不通过中介的情况下探索市场。获取见解的障碍不再是专业知识——它只是提出正确的问题。 84%的代理式AI用户报告他们的团队研究工作显著提高了效率，相比之下，未使用它的用户中只有68%报告了效率提升），但通过在增加员工编制的同时提升了研究能力。一位研究人员可以使数十名利益相关者自行找到关于常规问题的答案，从而让研究职能专注于真正需要专家判断的复杂、高风险工作。 组织对研究和洞察的依赖程度比一年前显著更高，而非用户中只有50%依赖。 研究洞察已从专业守门人转向组织获取。现在需要的是正确的问题，而不是恰当的资质。但使洞察获取民主化只是第一步。那些受到最大影响团队不仅是在部署代理，更是在统筹整个研究系统。它们在为研究的哪个阶段选择哪些人工智能能力，将人类判断与机器智能统一起来，以开展以前不可能的研究。这就是竞争优势集中的地方。 采用这种模式的企业不仅效率更高，而且将研究重新定义为一种组织能力，而不是被控制的封闭服务。将洞察力封闭起来的团队会越来越远离决策团队；而将洞察力民主化的团队则成为战略的核心。这种转变直接转化为组织影响：72%的能动式AI用户表示他们的 这个进化解决了持续存在的问题。研究利益相关者想要的研究规模和效率与研究团队能够交付的规模和效率之间总存在差距。AI代理缩小了这个差距，不是通过让研究人员工作更快（尽管 人工智能的兴起已经影响了我们消费者学习旅程的许多方面。它正在提升洞察力的获取速度，使我们洞察力团队有更多时间用于研究和综合发现，而将时间更多地用于将学习应用于指导业务决策。我们在工作方式中应用人工智能方面才刚刚触及表面。我们相信，最强的洞察力团队将 harness 人工智能的力量来提高生产力和业务影响，并致力于随着新能力的不断发展而持续实验。 01 战略建议 3.测量研究人员的变化当代理处理常规问题时，请专注于。追踪代理提供的洞察（数量、速度、用户满意度）。但也追踪研究员如何利用空闲时间：他们是否设计了更雄心勃勃的研究？更深入地参与战略？与利益相关者合作更多？如果研究员的时间只是转移到新任务上而没有战略提升，那么你并没有获胜。 1. 将代理研究定位为乘法性的，而非替代性的。高管需要听到：“这让研究能力倍增。一名研究人员可以满足10倍的利益相关者需求。我们不是要取代研究人员。我们是在提升他们的专业水平，从战术执行层面上升到战略合作层面。”研究人员需要听到：“这让你们摆脱了请求管理的负担。你们专注于方法论和研究设计；代理人负责执行。”正确地构建框架，采纳就会更快。 入门代理研究 使洞见民主化并不意味着消除专业知识。它意味着重定向专业知识。研究人员停止管理请求，开始设计系统。 研究的未来并不在于研究人员做更多的工作——而在于及时的研究成果能触达更多人。当你通过智能代理在整个组织内使研究工具和洞察力变得可及时，每个人，甚至非研究人员，都成为研究对话的一部分，专家们则能将时间重新投入到真正需要人类判断的工作上。 4. 与一个利益相关者群体进行试点，不全组织范围。从产品或营销部门开始——这些部门经常提出常规问题。让他们体验自助服务。让他们发现客服代理的限制。利用这些反馈在全面推广前加强安全屏障。快速实现价值胜过全面启动。 2. 首先，确定你的前20个常规研究问题。这是您的自动化目标。映射每一个反复出现的利益相关者询问：“这个消息的情绪是什么？”“这个概念有共鸣吗？”“哪个受众群体更喜欢这个定位？”这些都是您的代理候选者。从这儿开始，而不是复杂的战略研究。 ELLEN LOESHELLE // QUALTRICS产品、研究及洞察总监 趋势2通用人工智能正逐步被专用研究平台取代 超越人工智能工具，实现人工智能编排，将释放研究能成为什么 人工智能的采纳已达到平台期。现在几乎每个研究团队都有了某种形式的人工智能工具。但拥有人工智能和有效使用它是两回事。正在取得进展的团队并非在寻找更好的工具——它们正围绕为研究而定制的平台进行整合。它们正从分散的解决方案转向专门为研究工作流程设计的集成系统。现在的问题不再是有没有人工智能——而是有没有合适的、战略性地部署在研究过程中的人工智能。使用点解决方案的组织与协调集成研究系统的组织之间的差距正在迅速扩大，并成为竞争优势的主要驱动因素。 02 从采纳到编排 该转变是可衡量的，并且正在加速。现在有53%的研究人员定期使用人工智能来支持他们团队的研究工作，而去年同期为42%。但更重要的是：他们正在使用的人工智能类型已经发生了根本性的转变。 这一转变反映了更深层次对现代方法的信心。在采用合成数据的调查者中，45%现在将其视为最可靠的数据来源，超过了传统的在线小组（37%）和CATI（18%）。相比之下，非用户仍然最信任在线小组（70%）。这种分歧揭示了根本性的重新定位：那些拥抱定制化功能的调查者不仅仅工作方式不同——他们对其数据来源的质量判断也不同。 通用人工智能工具和聊天机器人从2025年的75%采用率下降到今天的67%。与此同时，嵌入在定制研究软件中的人工智能工具和能力增长从62%到66%。研究人员正在积极用为定制平台交换通用解决方案，旨在解锁研究的可能性。 02 但围绕正确的平台进行整合只是战斗的一半。一旦切换平台就停止创新的组织，与那些被困在点解决方案中的组织面临同样的限制。团队沿着采用曲线持续进步至关重要。 面向未来的团队将协调从效率提升到能力： 可能的艺术 你在采纳曲线上的位置决定了你的研究实际上能取得什么成果。利用定制平台和对话式工作流程的团队不仅工作效率更高——它们正在进行根本不同的研究。它们提出更宏大的问题。测试更大的概念。在创新周期更早的阶段进行行动。 +对话分析49%（较42%有所上升）使研究人员能够实时询问他们的数据，揭示静态报告从未显露的见解 传统研究人员仍然专注于效率提升，仍然优先考虑现在对每个人都至关重要的基础能力： + 视觉内容分析49%（较39%有所上升）使用人工智能来总结或标记视频内容，使研究人员能够从定性数据中大规模提取见解，这需要花费数周的手工工作 优势集中于此。那些不断向采用曲线上游走的团队正在扩大其研究范围、增强组织影响力、并争取更大的预算。任何单一能力的停滞——无论多么先进——都会成为制约因素。 +内容生成50%（较41%有所上升） +自动报告生成49% (上升自44%) 这不是渐进式采用。它是研究人员在停止执行、开始编排时发现成为可能的事情。 这些能力使研究人员从重复性工作中解脱出来，但团队在这里停滞不前，错过了量身定制的平台实际上能够实现什么目的。 在2026年获胜的组织是那些超越了询问“我们如何使用人工智能？”进而询问“当人工智能处理执行时，什么成为可能？”的组织。 “qualtrics 人工智能正在改变我们如何看待研究流程，尤其是在调查长度限制数据深度的情况下，或者当利益相关者想要向受访者提出后续问题时，或者当我们需要来自不属于传统小组的利基或决策者的反馈时。” 02 战略建议 初始采用通用人工智能工具无意中造成了新的壁垒，因为团队创建了无法跨系统共享或集成的孤立解决方案。如今，竞争优势不再属于拥有最多人工智能工具的组织，而是属于拥有卓越战略的组织。2026年胜出的团队正在用构建目的明确、协同运作的平台来取代碎片化的解决方案，这些平台允许他们持续地共同适应和创新，从根本上改变了研究能实现什么。 3. 关注范围，不只关注速度。在采用曲线上升的团队同时改进三个指标：更快的洞察力、更广的研究范围和增强的组织影响力。如果你只追求速度，而没有扩大你进行的研究或你影响的决定，你仍然处于效率阶段。继续前进。 1. 围绕嵌入式平台进行整合，而不是围绕点解决方案。用统一平台取代你分散的工具集，让AI处理招 采用曲线永远不会达到平台期 尝试使用零散工具的团队与战略统筹团队之间的差距正在迅速扩大。这已成为竞争优势的主要驱动力。 聘、管理面板、自动化分析，并利用自然语言搜索展现洞察。在工具间切换上下文会破坏势头并引入数据风险。整合能够消除干扰。 2. 将研究人员重点从执行转向战略。当人工智能处理常规数据管理和分析时，您的团队就不再成为数据处理者，而成为战略阐释者。他们提出更好的问题，设计更有雄心勃勃的研究，并提供塑造决策的洞察力。通过跟踪研究人员有多少时间从重复性任务转移到战略设计来衡量成功。 趋势3抵制变革正在让研究人员失 去他们在战略决策桌上的席位 研究类型的关键定义 传统 我们的研究完全依赖于传统方法。我们的研究过程中不使用任何形式的AI。 AI辅助 现代与传统研究人员之间的鸿沟正在迅速扩大 我们使用人工智能工具来协助特定任务（例如，问题起草、总结发现），但我们的数据仅来自人类受访者。 研究人员渴望被认可为塑造组织战略和推动创新权威。那些拥抱现代能力——合成数据、预测分析、AI自动化——的研究人员正在实现这一点。但对于传统