2025年数据+人工智能行业终极指南指出，尽管人工智能的潜力巨大，但其采用率因行业而异，且面临治理、安全和伦理等多重挑战。指南强调了生成式人工智能的崛起，以及企业对其应用的紧迫需求。
人工智能的采用现状与挑战：
- 美国企业中，仅3.8%报告使用人工智能，但6.5%计划在六个月内采用。
- 行业差异显著：信息服务公司采用率最高（18%），金融服务业（7%）、医疗保健业（5%）相对较低，零售业和制造业（均为3%）采用率更低。
- 驱动因素：显著回报的潜力、创新竞争压力、AI技术的成熟。
- 挑战：治理、安全、伦理考量，组织障碍，数据问题，技术复杂性。
生成式人工智能的四大关键挑战：
- 数据战略：需要全面的数据战略，应对数据质量和孤岛问题，并建设强大的基础设施。
- 安全、治理与合规：保障数据安全，确保合规与数据完整性，建立符合伦理的治理框架。
- AI 流利度和信任：理解人工智能，建立对其应用的信任，承认训练数据中的潜在偏见。
- 人才与执行：招聘和培养人才，引导生成式人工智能生产有价值的内容，克服实施和执行障碍。
Snowflake 在数据与 AI 中的力量：
- Snowflake 提供统一平台，简化 AI 基础设施设置和管理，降低成本，支持大规模数据存储和计算。
- Snowflake Cortex AI 提供大型语言模型功能、通用搜索、文档 AI、无代码模型开发等能力。
- Snowflake 的 AI 数据云帮助客户消除数据孤岛，实现无缝数据收集、共享和应用高级分析。
人工智能在各行业的应用：
- 金融服务：增强投资组合分析和资产管理，优化市场营销活动，高效理赔管理。
- 媒体与娱乐：优化广告收入，提供个性化体验，保护知识产权和资产。
- 医疗保健与生命科学：自动化行政和临床任务，个性化患者/成员体验，加速药物发现和开发。
- 公共部门：提升项目和服务交付能力，提升运营效率，客户感知分析。
- 零售和消费品：客户体验优化，需求预测。
- 制造业：供应链优化，能源优化，质量控制。
- 电信：提升客户体验，预测性维护，网络运营现代化。
研究结论：
- 生成式人工智能能够实现更快、更明智的决策，简化运营，个性化客户体验，并最终推动更高的利润。
- 各行业领导者必须优先建设稳健且安全的数据基础设施，并制定确保数据质量、可访问性和合规性的基础数据战略。
- Snowflake 的 AI 数据云为企业提供了强大的平台，帮助企业释放 AI 的潜力，实现业务创新和协作。
