2024年数据和AI领导力高管调查报告(英译中)

2024数据与AI领导力高管调查执行摘要

领先公司在2024年的数据与AI状况

• 背景：过去一年见证了生成性人工智能的爆炸性增长，这一趋势在Wavestone(前身为NewVantagePartners)的第12次年度调查中占据主导地位。生成式AI引发了组织对数据和技术的高度重视。

关键发现

1. 生成性AI的影响力：

   • 绝大多数受访者（90%）的组织增加了对生成AI的投资。
   • 大多数受访者（90%）认为生成式AI比任何一代技术都更具变革性，并将其视为组织的首要任务。
   • 预期生成AI能提供指数级的生产力提升，释放知识工作者的潜力，改善客户服务和体验。

2. 现实与理想：

   • 尽管关注增加，但实际应用尚不成熟：只有5%的组织在生产中大规模实施了生成式AI。
   • 技术人才缺口明显，仅有约一半的组织拥有实现生成式AI所需的专业人才。

3. 风险与保护措施：

   • 组织普遍认识到生成式AI带来的风险，如错误信息、道德偏见和失业等，并有99%的受访者表示需要采取保护措施和建立护栏。

数据与分析文化的变化

• CDO/CDAO角色的认可度提高：更多受访者（现在为2/3）认为CDO/CDAO“主要负责数据和分析”，并且认为组织“用数据推动业务创新”、“在数据和分析上竞争”、“将数据作为商业资产进行管理”的比例大幅上升。
• 投资与价值感知：投资增加，感知到的商业价值显著提升，大部分组织（80%或更高）在数据和分析上的投资达到较高水平。

存在的问题与挑战

• 数据质量：尽管存在投资增加的趋势，但只有37%的受访者表示能够改进数据质量。
• 人为因素：文化、人员、流程、组织等方面的障碍仍然是阻碍数据驱动的主要因素，78%的受访者认为这是障碍。
• 数据道德：数据道德被视为首要任务，但只有42%的组织制定了必要的政策和实践，仅有16%的组织认为科技行业在解决数据和人工智能道德问题上做得足够多。

结论与展望

尽管存在挑战，但调查表明，生成式人工智能在激发数据、分析和人工智能领域积极变化方面发挥了重要作用。通过增加投资和提升对CDO/CDAO角色的认知，组织正在逐步改善其数据驱动的文化和能力。然而，仍然需要解决数据质量、人为障碍和数据道德等关键问题，以充分利用生成式AI带来的潜力。

这份执行摘要基于提供的文字内容进行了归纳总结，旨在提供关于2024年数据与AI领导力高管调查的关键发现和趋势的概览。