Gartner發(fā)布三大AI價值實現(xiàn)路徑

　　根據(jù)商業(yè)與技術(shù)洞察公司Gartner的調(diào)研，僅有五分之一的數(shù)據(jù)和分析(D&A)或人工智能(AI)領(lǐng)導(dǎo)者，擔(dān)心成本不確定性將會限制AI價值實現(xiàn)。

　　Gartner于2025年11月至12月對353位數(shù)據(jù)和分析及AI領(lǐng)導(dǎo)者進行調(diào)研。結(jié)果顯示，僅44%的企業(yè)落實了財務(wù)防護機制或AI財務(wù)運營實踐。

　　Gartner研究副總裁Adam Ronthal表示：“盡管企業(yè)AI部署落實率已從2024年的五分之二提升至如今的五分之四，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者仍需厘清思路并聚焦投資回報率(ROI)，才能更好地實現(xiàn)企業(yè)日益增長的AI目標與愿景。在AI炒作與泡沫破滅擔(dān)憂并存的當(dāng)下，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者必須意識到自己肩負著創(chuàng)造真正價值的責(zé)任。”

　　Gartner研究總監(jiān)Georgia O’Callaghan表示：“企業(yè)通常使用ROI量化價值實現(xiàn)，但數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者不應(yīng)將其視為單純的財務(wù)指標。其中，有三條價值實現(xiàn)路徑能幫助數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者引領(lǐng)企業(yè)安全并有效應(yīng)對AI價值實現(xiàn)過程中所面臨的不確定性。”

　　制定AI目標

　　AI發(fā)展速度不斷加快，不確定性日益加劇，再加上對可信度與可控性方面的顧慮，促使企業(yè)必須不斷學(xué)習(xí)與適應(yīng)。

　　Ronthal表示：“數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者或許正在積極嘗試AI并積累了許多經(jīng)驗，但由于所有人都在嘗試，因此他們?nèi)悦媾R落后風(fēng)險。數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)制定AI目標，結(jié)合團隊知識與直覺，最大化釋放數(shù)據(jù)洞察價值，從而獲得智能回報。”

　　為制定此目標，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者必須從根本上重新思考AI對數(shù)據(jù)和分析的影響，建立共同愿景、明確AI目標水平，承擔(dān)AI領(lǐng)導(dǎo)責(zé)任，確定自身角色。并盡早管控AI難以預(yù)測的隱性成本。

　　鞏固AI基礎(chǔ)

　　如果沒有穩(wěn)固的基礎(chǔ)支撐，AI對于當(dāng)今多數(shù)企業(yè)而言，仍將只是一場昂貴的實驗。

　　O’Callaghan表示：“指望AI或生成式AI彌補升級延遲、團隊孤島化和積累多年的技術(shù)債務(wù)問題是不切實際的。數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者必須確保數(shù)據(jù)適配AI、防止錯誤數(shù)據(jù)泄露給不當(dāng)人員，并通過精心設(shè)計的上下文層規(guī)避誤差、誤解與幻覺，從而獲得可信回報。”

　　為構(gòu)建穩(wěn)固的AI基礎(chǔ)和降低風(fēng)險，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)使基礎(chǔ)能力建設(shè)與AI目標水平保持一致、將治理體系轉(zhuǎn)化為價值加速器并創(chuàng)建一個統(tǒng)一的上下文層。

　　培養(yǎng)推動AI轉(zhuǎn)型的人才

　　企業(yè)正在經(jīng)歷快速變革，但人類適應(yīng)變化的能力卻始終有限，相比之下，AI技術(shù)就緒度的提升速度，遠超人員能力的就緒速度。

　　Ronthal 表示：“數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者必須轉(zhuǎn)變思維，從關(guān)注崗位角色轉(zhuǎn)向聚焦AI技能，并通過對人才發(fā)展的投資獲得價值。如果能夠?qū)Ｗ⒂诩寄堋⑺季S模式和行為轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者就能充分挖掘個人與集體的潛能。這不僅將提升員工參與度和生產(chǎn)力，也將增強組織適應(yīng)變化的能力，最終獲得個體回報。”

　　為培養(yǎng)能夠推動AI轉(zhuǎn)型的人才，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者必須大幅增加變革管理預(yù)算，優(yōu)先培養(yǎng)思維模式和技能體系而非工具使用能力，并通過制定技能發(fā)展路線圖回應(yīng)員工關(guān)切，同時試點組建人類與AI融合的混合團隊。