2031年数据与分析百大趋势_37页_1mb

报告摘要

Gartner IT领导者服务 - 2031年数据、分析与AI 百大预测总结

核心内容

Gartner发布的《2031年数据、分析与AI 百大预测》聚焦于数据与分析（D&A）领域在未来几年的关键趋势与场景，旨在为IT领导者提供战略规划、运营模式优化和实施路线图设计的指导。该报告涵盖了多个行业和职能领域，包括财务、人力资源、市场营销、供应链、教育、医疗保健、工业、保险、制造业与消费品、石油与天然气、电力与公用事业、零售、交通运输及技术与服务提供商（TSP）等，提供了深入的预测与分析。

主要观点

1. D&A领导者的关键角色

生成式AI的快速发展要求CDAO在组织中确立不可替代的战略协同者地位，否则将面临职位风险。
AI将显著提升D&A职能的价值，但需要健全的数据治理和管理能力作为支撑。
CDAO需主导AI战略、探索新型资金模式，并提升数据分析与AI素养。

2. AI驱动型分析的演进

到2028年，生成式AI与RPA将实现40%分析平台间内容迁移的自动化，减少对特定供应商的依赖。
到2027年，企业将普遍部署小型任务特定AI模型，其使用量将超过通用大语言模型（LLM）。
AI将增强商业决策能力，预计到2027年，50%的商业决策将由AI智能体增强或自动化。

3. AI对安全与隐私的影响

AI技术的普及将带来新的数据安全挑战，特别是AI智能体滥用和跨境数据使用。
到2027年，10%的消费者将通过欺骗性操作规避隐私限制。
到2028年，至少一个G20国家将出台AI监管法规，限制AI对关键基础设施的直接控制。
数据完整性将成为与数据保密性同等重要的投资方向。

4. 项目管理与运营优化

到2028年，70%的PMO将借助AI赋能的PPM工具预测项目延误与超支，实现主动式风险调控。
战略规划假设（SPA）是Gartner提出的权威预测框架，用于识别变化、制定应对方案并优化业务影响。

5. 软件工程与AI融合

到2028年，80%的企业将由AI智能体调用其大部分API，减少对开发人员的依赖。
软件团队成员背景将向非传统技术领域扩展，AI工具将提升生产率，但对业务成果的改善有限。

6. 数字化工作环境的变革

到2028年，80%的数字化员工将通过生成式AI支持的多模态界面提升任务效率。
AI将重塑人机交互模式，推动员工与系统之间的协同关系。

7. 财务职能的AI转型

到2028年，60%的财务组织将采用AI驱动的情景规划作为主要业务协作举措。
到2029年，三分之一的财务人员将从事“共享岗位”，由AI与员工共同完成任务。
AI将优化运营成本与现金流管理，提升财务决策效率。

8. 人力资源与人才管理的AI应用

到2028年，30%的招聘团队将使用AI智能体完成大批量岗位招聘及初期招募。
50%的大型企业将投资部署多个AI赋能的技能管理解决方案。

9. 市场营销的AI挑战与机遇

到2026年，超过三分之一的网络内容将专为AI及搜索引擎优化。
到2027年，85%的客户数据将通过自动化交互或AI智能体采集。
移动应用使用量因AI助手的普及将下降25%。

10. 供应链与采购的AI影响

到2028年，15%的日常供应链决策将由AI智能体自主完成。
生成式AI将加速数据集成与分析流程，推动供应链协同平台的发展。
到2028年，40%的采购团队将部署AI智能体。

11. 行业预测

银行业：到2028年，25%的客服交互将由机器客户完成；到2029年，15%的新开账户将面向机器客户。
通信服务供应商：到2027年，50%的CSP将重构光传输架构以满足AI带宽与低延时需求；到2026年，至少50%的CSP将部署生成式AI用于客户服务。
教育行业：到2028年，不足15%的学校系统具备支撑AI创新的数据治理能力。
医疗保健：到2030年，40%的临床患者数据将通过环境智能技术采集。
工业：到2028年，边缘技术使用量将翻倍；机器客户需求量将增长至人类需求量的四倍。
保险行业：到2027年，增长最快的10家保险公司将实现业务与AI战略深度融合；到2029年，CIO将用30%时间管理机器员工。
生命科学：到2027年，40%的AI项目因非技术因素失败；30%的组织将利用生成式AI合成数据优化数字孪生计划。
制造业与消费品：到2028年，消费者愿为定制化产品共享个人数据的比例将显著上升；零售业将利用AI提升门店体验。
石油与天然气：到2027年，40%的企业将改革技术治理模式；AI将优化后台职能，而非一线作业。
电力与公用事业：AI将优化运营成本与服务韧性，推动开放数据与决策智能的应用。
零售行业：到2027年，超过50%的一线零售商将转向门店专属AI方案。
交通运输：到2028年，75%的Android Automotive车队将与第三方应用共享数据；欧洲城市将通过数据空间实现交通协同。
技术与服务提供商：到2028年，90%的AR领导者将采用生成式AI，提升生产率或创意生成。

关键信息

预测时间跨度：大部分预测覆盖2025年至2030年。
技术趋势：生成式AI、AI智能体、AI增强型分析、边缘计算、数据编织、数字孪生、FinOps、自动化、云迁移等。
行业影响：各行业（如银行、零售、医疗、制造等）均将受到AI和数据技术的深刻影响。
战略建议：IT领导者应关注数据治理、AI战略、运营模式优化、人员培训与技能提升、风险评估与管理等关键领域。
挑战与机遇：AI带来效率提升与创新机会，但同时也伴随着技能短缺、数据安全、隐私风险、技术债务、组织文化冲突等挑战。

总结

Gartner预测，AI和数据技术将在未来五年内重塑企业运营模式、技术架构和战略方向。D&A领导者、CIO、CHRO、CMO等关键角色需积极应对AI带来的变革，优化数据治理、推动AI应用落地，并在组织中构建更具韧性和敏捷性的能力体系。企业需关注AI在各业务领域的应用潜力，同时警惕技术债务、数据安全和隐私保护等潜在风险，以确保AI投资能够实现预期价值并推动长期增长。

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