多部门访谈材料较多时，可以用AI先把不同说法对应到同一项业务任务，整理现有步骤、卡点、依据和需要继续了解的问题，再由业务人员确认。问题地图的作用是让团队看清工作怎样衔接，不是由模型替企业决定应开发什么系统。
这次模型发布提供什么参考？
Google在2026年10月13日的Gemini更新中介绍4 Argon，定位于复杂任务，并说明向Gemini应用中的Google AI Pro与Ultra订阅用户逐步开放。本文于2026年10月18日核实。官方更新说明。
这可以作为多材料整理的测试候选，但不代表任何账号都已获得相同能力，也不意味着资料多就一定理解完整。下面是业务调研的方案示例，不引用未经验证的准确率与速度比较。
把部门描述对应到实际任务
例如销售说反复问进度，计划人员说总收到不完整信息，仓库说不知道采用哪版要求。AI先从访谈中提取谁在什么条件下接收什么、处理后交给谁，再寻找描述的是不是同一个环节。
保留访谈来源与角色，不把所有人提到效率低就合并成一个问题。两个部门使用相同名称，可能实际指不同任务；同一任务也可能被不同岗位使用不同简称，需要由人员确认关系。
用共同字段排列现状
可以按任务起点、输入资料、处理步骤、人员判断和最终产出形成表格。AI帮助把分散表述放到相应位置，缺少的内容标明待了解，不能为了让流程闭合就补写不存在的业务步骤。
对于资料怎么传递、谁确认状态等存在不同说法的部分，并列展示来源。调研人员据此安排追问，了解是否因为不同产品、时间或分工导致差异，而不是让模型选择听起来更合理的一方。
让卡点连接可继续调查的问题
每个卡点说明出现在哪一步、已有何种证据和影响哪个后续动作。尚无样例的说法保留为访谈线索；有实际脱敏记录的内容关联到对应任务，方便进一步核查。
AI可以整理需要补充的样例、字段或角色问题。比如反复问进度，需要了解询问时缺哪项状态、目前在哪里保存，而不是直接跳到要开发一个机器人。解决方式应在问题与条件核实后讨论。
从问题地图到试点讨论
业务人员确认后，可以把任务归为资料整理、知识检索、流程衔接等候选方向，分别列出所需输入与可检查产出。AI协助组织讨论材料，优先级、投入与责任由企业确认。
最终保留任务关系、不同部门视角、证据索引与待问问题。让未参加访谈的同事看材料，检查能否理解工作与分歧，再决定补访谈或设计小范围试点。它比一份只列关键词的摘要更便于继续工作。
深圳创智瑾程科技有限公司提供企业AI落地/FDE、AI智能体开发与企业AI培训，可围绕调研和任务材料评估应用。可参考试点任务优先级、调研到实施衔接。
常见问题
访谈文本长就该全部一次输入吗？
应核实实际工具限制与资料范围，按任务组织，并抽样回到来源核对遗漏。
不同部门说法冲突怎么办？
保留各自背景与依据，由调研人员继续确认，不让AI自行作出业务裁定。
第一次咨询带什么？
带脱敏流程描述、常见任务与现有样例，说明哪些岗位需要共同参与核实。
可致电13510134572，讨论业务调研与企业AI试点准备。
内容说明：本文由AI辅助整理，工具状态按2026年10月18日核实；访谈应用为方案示例。