一年前，当我们首次对话Stravito联合创始人兼CEO Thor Olof Philogène时，这款洞察智能平台的AI助手还主要扮演着“效率加速器”的角色——帮助企业团队更快地检索和呈现内部研究数据。如今，当我们再次坐下来交流时，Stravito的AI能力已经完成了从“工具”到“决策支柱”的进化，成为全球品牌将知识转化为自信决策的核心支撑。
### 从“找数据”到“做决策”：AI助手的价值跃迁
在早期阶段，Stravito AI助手的核心价值在于“省时”——它能让团队摆脱繁琐的资料检索，快速定位所需的研究内容。但一年后的今天，企业用户对它的使用场景已经发生了质的变化。
“现在，团队更常使用它来在重大决策前验证战略假设，或是在确定方向前综合跨市场的证据。”Thor Olof Philogène介绍道。这种转变的背后，是Stravito推出的Deep Research Agent功能带来的突破。
与普通的AI问答工具不同，Deep Research Agent能够自主规划多步骤研究流程，并行分析完整报告，交叉验证发现，并基于企业自有数据生成带有完整来源引用的综合分析。它不再是简单的信息检索工具，而是能提供“分析师深度”的答案，为决策者提供可以信赖的证据基础。
这种能力的价值在企业实践中得到了充分体现。当企业面临市场进入、产品创新等关键决策时，Deep Research Agent能在短时间内整合分散在各个系统中的研究数据，为决策提供全面、严谨的证据支持，让决策者能够基于企业自身积累的知识做出更自信的选择。
### AI personas：让消费者洞察贯穿决策全流程
除了AI助手的进化，Stravito还推出了AI Personas功能，将静态的细分研究转化为基于企业专有研究的交互式消费者画像。这一功能的出现，让企业能够在锁定重大预算前，就针对从包装到营销概念再到产品创意的各个环节进行压力测试。
全球知名咖啡品牌Lavazza Group的实践就是一个典型案例。该集团将Stravito AI Personas整合到其营销和创新流程中，基于数千次访谈构建了消费者画像，并以此优化了包装和营销决策。
“以前需要数周时间断断续续完成的验证工作，现在可以通过集中的工作会议快速启动，并且从一开始就基于企业的专有研究成果。”Thor Olof Philogène表示，这种模式能够更早地降低风险，更有效地进行迭代，并在投入资金前优先选择更有潜力的创意。
### 治理与信任：企业AI落地的核心关切
随着AI功能在企业中的深入应用，关于治理、监督和问责的问题也成为企业关注的焦点。Thor Olof Philogène注意到，企业的提问已经从“它能做什么？”转变为“我们能信赖它吗？”
在这方面，Stravito的核心优势在于其“基于企业自有数据”的定位。与基于互联网数据训练的通用AI不同，Stravito完全构建在企业自身经过验证的研究数据之上，不进行网络抓取，也不使用共享数据源。这种架构从根本上保障了AI输出内容的可靠性和安全性。
具体来说，Deep Research Agent在分析开始前就会展示研究计划，每个结论都带有完整的来源引用，任何答案都可以追溯到原始数据源。同时，Stravito还通过了ISO 27001认证、SOC 2 Type II认证，并提供合同担保，承诺不会使用客户数据训练大型语言模型。
在问责方面，Stravito也明确了人机分工：AI负责综合分析和研究规划，而人类则负责判断、战略制定和最终决策。这种模式既发挥了AI在数据处理方面的效率优势，又保留了人类在价值判断和战略决策上的核心作用。
### 成功落地的三大关键：从“有工具”到“用工具”
对于大型全球企业来说，采用新工具并非最难的挑战，真正的难点在于将其嵌入日常决策流程。在帮助企业推广Stravito的过程中，Thor Olof Philogène总结出了成功的三大关键要素。
首先，要从一开始就设定明确的期望：“没有企业已掌握的智能支持，就不做重大决策。”当这种原则成为企业的标准，使用平台就不再是可选项，而是决策流程的必要环节。
其次，要培养内部倡导者。当企业中被他人效仿的榜样在业务评审、规划讨论和创新对话中都使用该平台时，自然会带动其他员工的采用。
最后，要将访问权限与赋能支持相结合。团队需要指导如何提出正确的问题，以及如何处理得到的答案。这种支持才能让“拥有平台”转变为“使用平台”。
### 打破数据孤岛：构建洞察的“单一事实来源”
企业面临的一个普遍问题是研究数据的碎片化——市场、消费者和业务智能分散在不同的系统、地区和职能部门中，导致重大决策往往缺乏全面的信息支持。Stravito的定位正是要解决这个问题，成为企业市场和消费者洞察的“单一事实来源”。
Thor Olof Philogène介绍说，企业的知识整合是分阶段进行的。通常从价值最高的研究内容开始，逐步扩展，每个阶段都为下一阶段建立商业案例。喜力（Heineken）就是一个成功的例子，通过将分散的智能整合到一个平台，该公司将消费者市场洞察（CMI）团队的时间从“找研究”转向了更具战略性的高价值工作。
当然，整合过程中也会遇到阻力，但这些阻力通常是组织层面的，而非技术层面的。那些推进速度最快、效果最好的企业，往往拥有清晰的所有权和能够协调不同地区和职能部门的内部倡导者。而“用更好的证据更快地做出决策”这一商业价值，是推动对话向前发展的核心动力。
### 民主化洞察：重塑洞察团队与业务部门的关系
Stravito的一个重要目标是让传统研究团队之外的更多人能够获取洞察。一年来的实践表明，这种更广泛的访问权限正在重塑洞察团队与业务利益相关者之间的关系。
当更多团队能够直接接触消费者和市场知识时，洞察就能更早地融入决策过程。利益相关者不再需要等待静态报告，而是可以直接与企业的智能资产互动，从定位、包装到市场扩张等各个方面塑造决策。
这种变化也改变了洞察团队的工作内容。他们不再需要花费大量时间处理数据请求和寻找研究资料，而是越来越多地扮演战略顾问的角色，确保证据能够影响最重要的决策。这种角色的转变，让洞察团队能够将更多精力投入到高价值的战略工作中，为企业创造更大的价值。
### 人机协同：AI是增强，而非替代
随着AI在洞察工作流程中的深入应用，企业需要明确何时依赖AI生成的内容，何时依靠人类专业知识，尤其是在高风险决策中。
Thor Olof Philogène强调，成功的企业会建立清晰的人机分工：AI负责综合分析和研究规划，人类负责判断、战略制定和最终决策。Stravito的AI功能正是基于这一理念设计的。
例如，Deep Research Agent压缩了从问题到证据的时间，提供基于企业自有研究的、带有完整来源引用的答案；AI Personas则让团队能够在投入资金前，根据真实的消费者视角测试假设。这些工具都旨在为决策提供更坚实的基础，但它们的输出只是起点。最终，人类需要决定证据的意义，权衡利弊，并承担最终决策的责任。
### 未来展望：企业对AI落地的认知盲区
展望未来，Thor Olof Philogène认为，企业在将AI应用于洞察管理方面，仍然存在一个普遍的认知盲区：“AI可以立即给出答案，但企业往往低估了答案之外的所有事情。基于错误洞察采取行动的成本太高，不能将AI的输出视为结论。”
他指出，那些能够脱颖而出的企业，不会是自动化程度最高的企业，而是那些能够利用已有知识更快、更自信地做出更好决策的企业。这种认知正在塑造Stravito的产品方向。
无论是Deep Research Agent提供的严谨性和可验证性，还是AI Personas在投入资金前引入的消费者视角，Stravito的产品设计都围绕着一个核心目标：确保企业的任何重大决策都有其自身掌握的智能支持。
从“找数据”到“做决策”，从“工具”到“决策支柱”，Stravito在过去一年中的进化，反映了企业AI应用从效率提升到价值创造的整体趋势。在这个过程中，如何平衡AI的效率优势与人类的判断能力，如何确保AI输出的可靠性和可追溯性，将是决定企业AI落地成效的关键因素。
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