2026年工业数据+AI终极指南指出，生成式AI已从炒作阶段发展到嵌入各业务职能，并带来显著的投资回报率，其中92%的早期采用者报告其投资已收回成本，平均回报率为41%。指南探讨了各行业组织利用数据和AI推动成功的方法，并分析了AI采用过程中的挑战与考量。
数据挑战： 许多组织面临非结构化数据准备不足的问题，只有11%的报告称超过一半的非结构化数据已准备好用于大语言模型。数据管理、质量、敏感性和多样性也是关键挑战，例如数据标注和准备任务既艰苦又缓慢，且分散在不同系统中。
AI代理的兴起： AI代理的快速出现标志着AI发展的新阶段，它们能够自主执行复杂的多步任务，代表AI的下一个进化。然而，AI代理的采用也带来新的挑战，包括计算基础设施需求、人机协作与交接、精确度和可信度、影子人工智能、集成复杂度、伦理考量与护栏、成本超支、透明度和可解释性，以及增强安全和治理。
AI赋能各行业： 指南深入探讨了AI如何赋能七个行业（金融服务、广告、媒体和娱乐、医疗保健和生命科学、公共部门、零售和消费品、制造、电信）的成功。例如，金融服务行业利用AI进行定量研究、客户360视图、索赔管理；广告、媒体和娱乐行业利用AI进行观众分析、数据隐私和资产保护、加速广告收入；医疗保健和生命科学行业利用AI加速研究、患者/会员360视图；公共部门利用AI改进程序和服务交付、提高运营效率、降低婴儿和孕产妇死亡率；零售和消费品行业利用AI优化用户体验、进行需求预测、进行客户感知分析；制造业利用AI优化业务规划和供应链、进行智能制造、扩展能源利用；电信行业利用AI改进网络操作、进行预测性维护、提升业务运营。
Snowflake：数据+AI的力量： Snowflake的AI数据云为企业提供了一个强大的平台，帮助企业消除数据孤岛，无缝收集、共享和应用高级分析。Snowflake与AWS的互操作性使企业能够构建完整的受众画像、提供个性化体验、简化运营、优化供应链、提供全面的病人视图、提升护理质量、加速创新、优化定价、改进供应链运营和个性化客户体验。
下一步： 指南最后强调，要实现AI的价值，需要具备原生AI和机器学习能力的现代数据基础以及一个强大的合作伙伴生态系统。
