Gartner年度预测表明，数据、分析以及AI的影响与作用仍在持续增强，且逐渐触及越来越多的行业与举措。IT领导者应运用以下专业预测，提升战略规划与执行能力。
数据与分析领导者面临的机遇与挑战：
- 生成式AI（GenAI）的兴起为首席数据和分析官（CDAO）带来绝佳机遇，赋予其关键影响力，但同时也带来巨大挑战。
- 健全的数据管理与治理体系成为企业成功的关键，AI可加速其价值实现。
- AI投资热潮带来机遇与风险，成功需要建立在清晰认知、优先级规划及价值实现基础之上。
- 拥抱与适应变革的速度将是决定数据领导者成败的关键分水岭。
数据与分析核心预测：
- 到2027年，60%跨国公司将采用特许经营模式设立区域首席数据办公室。
- 到2026年，75%未将全组织层面影响力与可衡量影响列为首要任务的CDAO将被并入技术职能部门。
- 到2027年，因企业未能实现生成式AI预期价值，超半数CDAO将获得数据素养与AI素养项目资金。
- 到2028年，25%的CDAO愿景将从强调“数据驱动”转变为以“决策为中心”。
- 到2026年，CDAO提供数据与AI素养、推动文化变革及培养专业技能人才的能力，将成为支持企业战略的三大决定性因素。
数据与分析治理与主数据管理（MDM）：
- 许多D&A治理与MDM项目历经数十年的努力，仍然以失败告终。
- 成功最佳实践确实存在，却并未得到应用。
- D&A领导者应当摒弃过时的做法。
分析、商务智能与数据科学：
- AI分析与数据科学生态体系、用户行为、角色以及决策等方面的影响。
- 到2025年，60%的分析与商务智能（ABI）平台将宣称支持决策智能，但仅有10%具备用于决策建模与追踪的决策中心型UI。
- 到2025年，90%的现有分析内容消费者将在AI支持下转变为内容创作者。
- 到2025年，40%的ABI平台用户将借助生成式AI聊天机器人，通过分享由电子表格生成的分析内容来绕过治理流程。
- 到2027年，75%的新分析内容将通过生成式AI进行个性化处理，适配智能应用情境，实现洞察与行动的可组合连接。
- 到2027年，50%的数据分析师将接受再培训，成为数据科学家，而数据科学家将转型为AI工程师。
生成式AI：
- 生成式AI将加速科技公司首席执行官（CEO）业务的全方位发展。
- 到2027年，企业所用生成式AI模型中，超50%将转向垂直领域专用。
- 到2027年，超过一半来自技术平台的开发资源筛选工作将由生成式AI编排完成。
- 数据管理和基础设施安全与风险管理（SRM）领导者需采用可组合的数据安全视角。
AI对员工体验的影响：
- 到2028年，生成式AI将深度整合至个人与团队生产力应用，员工将习以为常且几乎无需监督。
- 到2025年底，AI代理将参与超25%的虚拟与混合会议，改变人类参会模式。
- 到2028年，企业将替换60%缺乏生成式AI功能的SaaS工作场所应用，从而提升生产力。
- 到2026年，全球50%的政府将通过法规政策以及对数据隐私的保障，强制推行负责任AI。
- 到2027年，企业将把80%的营销内容预算转向生成式AI服务，但因用户信息过载，效果将骤降50%。
关于生成式AI技术的未来发展：
- 到2026年，75%的企业将使用生成式AI创建合成客户数据。
- 到2028年，三分之一的生成式AI服务交互将调用行动模型与自主代理完成任务。
AI就绪指南：
数据和分析领导者的3大战略重点：
- 深入了解首席数据和分析官的核心优先事项及实现价值所需采取的行动。
软件领导者与D&A领导者如何共同推动AI创新：
- 强化协作、打通技术执行与数据链路以及优化人才配置与IT运营模式匹配度。
生成式AI与代理AI浪潮中的安全业务拓展：
其他行业预测：
- 汽车与智能出行、银行业和投资服务、通信服务供应商（CSP）、环境、社会和治理（ESG）、教育、政府数字化转型、司法与公共安全机构、交通运输、国防、医疗保健、保险、制造业、石油与天然气、生命科学、公共事业等。
总结：
Gartner的年度预测强调了数据、分析以及AI技术对企业运营和战略规划的重要性。生成式AI的兴起为CDAO带来了机遇与挑战，需要加强数据治理与AI素养，并关注AI对员工体验、网络安全等方面的影响。企业需要根据Gartner的预测，制定相应的战略规划，以应对未来的变革和挑战。
