所有这些方法，无论是否继承自寻求洞察力的历史传统，都有可能通过技术得到增强，从而引入了以下几个元素：
– 体积管理 （实际上更多的是技术问题而非工艺问题）
– 复杂建模： 人类大脑无法理解的组合、相关性计算、行为建模或多元分割……
– 速度： 计算能力现在可以近乎实时地执行复杂的操作
– 能够处理新的数据源： 语音、图像、行为
更准确地说，人工智能有助于丰富信息建模，试图 系统化地识别肉眼 意大利 WhatsApp 号码数据 无法看到的信息、行为或机会，或者如果由人类来做则需要太多的分析工作。
让我们看一下洞察研究价值链：
1- 数据来源： 现阶段，人工智能的贡献还很低，它本质上是一个方法论课题（利用哪些来源）和技术课题（如何有效地恢复信息）。
2-数据质量：在这一领域，人工智能 解决方案可以通过学习检测不一致性 来提供真正的附加值 。例如，输入错误导致字段包含具有疯狂数量级的值，或者同一信息的不同拼写。甚至是噪音，也就是说与其余数据集的同质性无关的信息。以及数据格式的差异（字段错位、编码问题等）。
3- 数据处理： 部分处理已经用于清理，但我们感兴趣的是清理后信息的建模。如何将原始数据转化为可理解、可用的数据，以便更好地开展解释工作。在这里，人工智能可以根据一定数量 信号的检测模式来分析信息内容，从而可以精细地表征数据。在这里我们发现图像识别可以让我们根据其代表的内容来标记视觉或视频、语音识别、自动语言处理、情感识别（来自语言或视频等）。
4- 数据建模： 一旦原始数据被描述，就必须对其进行组织，以 揭示 能够突显 功能障碍、 新行为和 机会的现象或动态。形象地说，它们就像投影到数据上的连续层，一旦组装起来，最终将越来越精确地绘制出数据中有趣的模式。
这个练习可以非常结构化：例如，我们将对话内容与对话发生的日期、捕获对话的渠道以及对话者的个人资料进行交叉引用，以了解根据这些不同的细分标准所讨论主题的细分。我们最终得到了数百种甚至数十种可能的组合，而统计模型可以保留那些揭示奇点的组合。但我们也可以调动人工智能，让它根据之前学到的我们感兴趣的现象类型， 更自主地重建正确的组合，以指出突出的事件。