数据与人工智能雷达：10挑战_掌握您的数据_2025年的AI转型_30页_5mb

WAVESTONE 2025 数据与人工智能雷达总结

核心内容

Wavestone 的 2025 数据与人工智能雷达图揭示了企业在数据与人工智能（AI）领域面临的十大挑战和趋势。该报告强调了从技术实施到组织治理、文化变革及合规准备的全面转型需求，为企业在AI时代的战略制定提供了重要参考。

主要观点

1. 人工智能的工业化

• 现状：尽管AI在商业世界中迅速发展，但仍有约85%的AI项目未能进入生产阶段。
• 挑战：组织需定义AI工厂型角色与职责，并建立实践以确保AI在生产环境中的有效部署与维护。
• 目标：通过统一数据/AI生态系统、交付高价值用例、推动AI变革，实现AI的工业化。

2. 生成式AI的规模化

• 趋势：74%的组织已启动生成式AI的PoC，但许多仍停留在试点阶段。
• 建议：制定统一的PoC规则，管理GenAI用例组合，避免供应商锁定，确保技术多样性。

3. 人工智能治理的复杂性增加

• 挑战：AI治理需应对风险、合规、伦理、碳足迹等多方面问题。
• 实践：建立多层次治理结构，包括战略机构和运营机构，确保AI倡议的分散化管理。

4. 可信人工智能

• 定义：可信AI强调透明度、安全性、公平性及伦理责任。
• 参与方：需跨职能团队协作，包括伦理与CSR、工程师、人力资源、CISO和DPO等。

5. 联邦化组织结构

• 目标：统一数据相关的角色、标准与实践，以促进跨部门协作。
• 实践：通过联邦数据办公室，将数据管理权归还给业务单元，同时确保治理和质量。

6. 数据产品与民主化数据使用

• 概念：数据产品是“通过使用数据实现最终目标的产品”，包括技术基础、分析和数据本身。
• 工具：数据市场、自助平台和低代码工具促进数据民主化，使业务单元能够自主使用数据。

7. 数据叙事

• 目的：通过故事讲述，将数据转化为有影响力的信息。
• 培训重点：从数据基础结构到目标受众的适应性话语，以及适当的可视化手段。

8. 数据质量与可观察性

• 挑战：数据质量仍是主要关注点，仅有37%的客户表示取得成功。
• 工具：数据可观察性支持实时监控数据流，提高异常检测和问题纠正能力。
• 建议：区分数据质量与可观察性，采用自动化工具和管理指标进行监控。

9. 非结构化数据治理

• 趋势：随着生成式AI的兴起，非结构化数据（如文档、图像）治理成为关键。
• 实践：利用OCR、自然语言处理等技术进行非结构化数据的结构化处理，提升数据可用性。

10. 系统化测量数据价值

• 挑战：数据价值难以量化，尤其是间接收益。
• 建议：通过定义KPI、实施A/B测试、量化ROI等方式，确保数据投资的可见性。

关键信息

• 数据质量是数据与AI成功的核心，但目前仍存在较大挑战。
• 数据可观察性成为确保数据健康和系统稳定的关键实践。
• 联邦化组织结构有助于打破数据壁垒，促进数据民主化。
• 数据产品和数据市场是实现数据价值的重要工具。
• 人工智能治理需多层次架构，确保合规与伦理责任。
• 可信AI是未来发展的方向，需跨职能协作实现。
• 生成式AI的规模化是企业AI转型的关键一步，需避免供应商锁定。
• AI工业化需要组织角色、流程和基础设施的全面重构。
• 文化融合和变革管理是推动AI采用的重要因素。
• 数据治理与AI治理相互依赖，需同步推进。

未来准备

• 合规准备：《人工智能法案》要求企业对高风险AI系统进行合规管理，2025年将开始实施。
• 数据民主化：通过数据产品和市场，使数据对更多人可用，推动组织内部创新。
• 人才短缺：数据与AI岗位需求增长102%，企业需加强与教育机构合作，提升现有员工技能。
• AI对就业的影响：需制定长期策略，评估AI对岗位的影响，并实施再培训计划。

结论

Wavestone 的2025数据与AI雷达图强调了从AI试点到工业化、从数据治理到文化变革的全面转型。企业需在组织结构、治理框架、技术实践和人才战略上同步推进，以确保在AI时代中保持竞争力并实现可持续发展。