2025年数据与AI准备度报告：构建2026年战略的洞见

2025 数据与人工智能准备报告：构建您的2026策略的洞察

核心观点与关键数据

• 战略重要性：人工智能是核心战略重点，但执行滞后。近半数（48%）组织将其视为核心战略重点，但仅有40%相信在人工智能应用方面领先于同行。
• 劳动力准备：55%的组织正在投资技能建设或扩大培训计划，但仅60%衡量培训效果，导致人工智能投资和影响之间的差距扩大。
• 能力差距：65%的领导者难以确定何时何地应用人工智能，52%缺乏对人工智能工作原理的基础了解，42%对政策、道德和新兴工具缺乏清晰认识。
• 治理与领导力：38%的公司拥有正式的企业级治理框架，33%正在开发一个。治理通常由数据和洞察、IT和高管领导主导，但学习与发展参与有限。
• 协作障碍：86%的数据领导者识别部门壁垒为最大集成挑战，34%受访者指出目标不一致和成功指标不匹配阻碍合作。

研究结论

• 准备就绪相关性：早期采用者将人工智能视为核心战略重点，准备就绪和优先级同步移动。人工智能不再是可选项，而是竞争优势。
• 技能提升方法：人工智能技能提升责任分散，37%的组织中数据和分析团队处于领先地位，35%为高管领导，20%无明确负责人。19%的机构报告学习与发展和技术团队真正共同设计，碎片化现象严重。
• 合作与可扩展增长：87%的数据领袖说不同或错位的部门目标和优先级是他们最大的整合挑战。成功实现规模化的组织将治理、能力建设和沟通统一在企业愿景之下。
• 治理与领导力：负责任的AI发展始于文化，将学习、治理和实验结合起来。中型公司（500-1,000名员工）在治理方面表现领先。

年度战略重点

• 2026年重点：从人工智能实验转向执行，优先综合培训和技能提升，强化数据治理框架，识别并投资高影响AI用例。
• 文化建设：将负责任的AI采用作为文化基础设施，连接学习、治理和创新，建立准备状态推动持续增长的文化。

方法论

• 调查概况：对175+数据和商业高管进行调查，评估组织在数据和人工智能转型方面的准备情况。调查工具包含21个问题，涵盖战略一致性、员工能力、技能提升战略、治理与文化以及采用障碍五个关键领域。
• 样本多样性：受访者代表各行业、公司规模和领导层职位，包括30%的首席数据官、38%的数据和分析领导者、30%的高级商业高管等。