表面上看，分析革命似乎已经完成。人工智能已从新奇事物变成预算项目。在2025年RSM中型市场人工智能调查中，91%的受访者表示他们使用生成式人工智能，但大多数人形容自己只是"有些准备"。
在采用与信心之间的这种差距中，Mohammad Hamid 已经建立起底特律最务实的分析声音之一的声誉。Hamid以密歇根州为基地，是一名顾问和前软件创始人，他的工作涵盖构建分析产品、为大型企业提供咨询，以及帮助中型市场领导者将人工智能讨论转化为财务总监和一线经理都能认可的决策。他描述自己的角色不太像是"人工智能转型"，更像是将人员、流程和技术围绕一个可以用简单语言解释的价值故事进行调整。Mohammad Hamid底特律"工具现在很吵闹，"他说。"但大多数组织并不缺少软件。他们缺少的是共享的因果故事和使这个故事生动起来的运营习惯。"
Hamid的分析理念源于先建设后咨询。在他职业生涯早期，他帮助创立了Unison，这是一家处于社交聆听、可持续性和决策支持交叉点的软件公司。这项工作让他近距离了解分析产品如何赢得或失去信任。"没有人信任的洞察只是一个有野心的截图，"他说。
如今，他的工作越来越专注于密歇根州及其他地区的中型市场公司：这些组织足够大，能感受到竞争压力，但又不够大，无法为完整的现代数据组织提供资金。领导者们被告知人工智能将压缩决策周期、个性化体验并自动化报告。他们想要那样的未来，但却面临着分析人员稀少、系统分散、所有权模糊以及一系列运营问题的现实。
Hamid的答案不是淡化人工智能，而是对野心进行排序。"你不应该从问'我们可以在哪里放置生成式人工智能？'开始，"他说。"你应该从问'我们认为什么在这里驱动价值，我们能诚实地衡量它吗？'开始。"这个问题位于他所称的因果指南框架的中心。
因果指南首先让领导者就他们正在处理的功能的因果模型达成一致。对于销售或营销团队，Hamid专注于三个层面：高价值杠杆（可控选择，如报价设计或渠道组合）、高价值行动（行为和漏斗信号，显示杠杆是否有效）以及高价值成果（如收入、留存率或利润率等结果）。围绕这些层面而非工具组织分析，往往比平台更新释放更多价值。"指标不是战略，"他说。"它们是语法。一旦我们就语法达成一致，我们就能写出更好的句子。"
在因果基础之后，因果指南转向人员。在Hamid看来，分析团队表现不佳，与其说是缺乏技术技能，不如说是缺乏认知多样性。他指出高绩效技术组织如何聘用具有不寻常背景的人才来构建更好的系统：像对待信息源一样审问数据的记者、了解实验和客户体验的行为科学家、知道如何推动采用的教师。随着人工智能压缩常规分析，Mohammad Hamid将现代分析功能总结为三个互补角色：战略（选择正确的问题并定义因果模型）、实施（使数据、管道和治理真正发挥作用）以及讲故事（使洞察可用且可行）。
流程和技术完善了这幅图景。十年前，分析团队将大部分时间花在ETL上：从源系统提取数据，清理数据，然后将其加载到仓库中。ETL仍然重要，但现代云平台、API和自动化已经改变了平衡，使DataOps和DevOps纪律成为分析工程的核心。Hamid认为，与收入或风险相关的管道应该像产品一样对待，具有明确的所有权和服务期望。
在实践中，这种理念在各个行业都有体现。在汽车和工业制造领域，Mohammad Hamid帮助多站点运营将质量、供应和维护数据统一到单一运营模型中，最大的成功来自于对缺陷和停机时间的共享定义，使工厂团队停止争论什么是"真实的"。在金融服务领域，他通过在传统信用属性上叠加行为分层来完善风险信号，表明组织并不缺乏数据；它缺乏的是关于风险、产品设计和客户沟通如何随时间一起变化的连贯故事。
当被问及他会对试图理解人工智能和分析的密歇根州中型市场CEO或CIO说些什么时，Mohammad Hamid提供了一个简短的指南。从决策和价值地图开始，锚定那些真正推动业务的少数决策，然后向后推导所需的数据和运营节奏。将数据质量和治理视为人工智能准备工作，专注于少量具有明确所有者和SLA的"黄金数据集"。投资于高管素养，使领导者能够支持正确的用例并拒绝错误的用例。并建立小型、可审计的成功案例，改进每周决策循环，证明分析和人工智能可以改变业务的实际运行方式。
预计更广泛的分析市场将在这十年内继续扩张，由云、人工智能和向实时决策的转变推动。但Hamid从底特律传递的信息是，没有连贯性的规模不是进步。"人工智能将扩大知道自己想要证明什么的组织与只是希望仪表板能拯救他们的组织之间的差距。"对于密歇根州及其他地区的中型市场组织，因果指南框架并非拒绝人工智能。它提醒我们，现代分析在深刻的人性层面上仍然关乎判断。对于试图在人工智能时代建立持久优势的领导者来说，这可能是最令人安心的洞察。
