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
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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。
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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。
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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。