核心观点
本研报探讨了数据驱动创新在 2025 年的商业应用，重点关注了以下几个核心观点：
- 从简单 AI 插件到内置原生智能：商业创新正在从简单的 AI 插件应用转向内置的原生智能系统，从支持系统到协同创造系统，从工作流程到网络，从试点和概念验证到全面的企业转型。
- 适应性和速度至关重要：在高度不确定的时代，企业需要快速适应变化，并利用数据驱动的系统来提高效率、降低风险和增强客户参与度。
- AI 原生思维：企业需要从 AI 原生思维的角度重新思考业务，将价值创造、风险管理、供应链智能和客户参与等各个方面重新设计为能够学习、适应和行动的系统。
- 责任与道德：随着 AI 技术的发展，企业需要承担起责任，确保技术的可持续发展、公平性、透明度和可控性。
关键数据和研究结论
- 供应链韧性：80% 的组织在 2024 年面临供应链中断，大多数组织多次遭遇中断。
- AI 驱动的供应链转型：55% 的 Forbes Global 2000 OEM 厂商计划到 2025 年用 AI 改造其服务供应链，60% 的亚洲前 2000 家公司将使用生成式 AI 工具支持核心供应链流程。
- 生成式 AI 的应用：生成式 AI 可以用于监测全球事件，主动识别风险，自动生成风险评估，模拟场景，并提出战略缓解计划。
- AI 驱动的绩效管理：80% 的组织在 2024 年增加了对生成式 AI 的投资，82% 的组织计划在 1 到 3 年内将其 AI 代理集成到其运营中。
- AI 驱动的研发：AI 和量子计算可以加速和改造酶的设计，从而推动多个行业的发展，包括制药、可持续化学品制造、护肤品、可生物降解包装和农业等。
- AI 驱动的地理空间分析：AI 可以使地图变得智能，并使卫星更高效地工作，从而为各个行业带来显著的竞争优势。
- AI 驱动的企业转型：企业需要从 2030 年的角度重新思考业务，并从工作流程转向智能网络，以实现真正的转型。
- AI 驱动的 frugal 模型：小型、上下文感知的模型可以与大型云托管的 LLM 重型武器相媲美，而不会耗尽能源。
- AI 驱动的合规性：AI 可以帮助企业弥合合规差距，使工作场所更安全，流程更智能，法律协调更轻松。
- AI 网关的重要性：AI 网关是在生成式 AI 野心和运营现实（安全性、可扩展性和控制）之间至关重要的连接。
总结
本研报强调了数据驱动创新在 2025 年的商业应用的重要性，并指出了企业需要适应性和速度、采用 AI 原生思维、承担起责任并确保技术的可持续发展、公平性、透明度和可控性。通过利用 AI 技术，企业可以实现更高效、更智能、更可持续的业务运营，并创造新的价值。
