2031年数据、分析与AI百大预测

GartnerIT领导者服务 2031年数据、分析与AI百大预测 SarahJames高级总监兼分析师 AlanD.Duncan杰出副总裁兼分析师 Gartner年度预测旨在揭示影响数据、分析及AI领域的关键趋势与场景，其范围逐渐触及越来越多的行业与举措。数据与分析（D&A）领导者应运用以下专业预测，完善愿景规划、战略制定、运营模式优化及实施路线图设计。 AlanD.Duncan杰出副总裁兼分析师 SarahJames高级总监兼分析师 分析 战略规划假设（SPA），亦称“Gartner预测”，是Gartner针对未来发展趋势提出的权威观点和行动指南（见图1）。SPA帮助客户识别变化、理解变革内涵、制定应对方案，并为潜在的业务与人员影响做好预案。在D&A领域，SPA专注于研究未来几年内相关技术的演进路径，以及如何以这些发展趋势为指导，推动企业创新和能力升级。请将其作为确立或优化外部驱动因素的基础框架，这些因素将决定D&A职能如何创造价值，并最终引领企业走向成功。 当前变革速度空前迅猛，精准判断从传统能力向新兴能力转换的转折点已成为战略规划的核心环节。Gartner的年度预测被众多客户视为战略规划的重要参考依据，以及针对潜在颠覆性变革的预警信号。对多数企业而言，未来数年的投资决策以及其他业务决策，有赖于在新旧模式间寻找平衡点。 数据、分析与AI已成为所有行业、业务职能及IT领域的关键要素——这一趋势在Gartner《2025趋势前瞻》系列研究中也得到充分印证。最重要的是，数据、分析与AI已成为数字化业务成功的关键。本报告汇总了Gartner《2025趋势前瞻》系列的预测内容，涵盖2031年100余项数据、分析与AI相关SPA。请将预测结果纳入您的规划之中，以制定出成功的策略： •SPA的意义不在于追求“绝对正确”，而是提供思维框架和行动指南。•将SPA作为制定、优化及测试D&A战略与方案设计的基础。（这对希望进行长期战略布局的先行者具有特殊参考意义。）•评估短期信号，判断预测结果是趋向或偏离实际，从而确定D&A运营模型的投资重点。•需要特别注意的是，预测的准确性与时间跨度呈反比关系。 注意： •规划未来多场景方案是现代领导力的重要组成部分，这需要建立明确的运营机制——既要应对AI热潮可能引发的非理性预期，也要适应当前充满波动性、不确定性、复杂性和模糊性（VUCA）的商业环境。这不仅是预测可能性的实践，更在于全面把握可能性空间（即使概率较低），这对制定周密规划至关重要。 AI的高关注度与紧迫性为CDAO营造新契机，促使此前持抵触态度的人群开始认识并关注D&A，从而开辟了近乎无限广阔的商业价值、影响力与成效空间。置身于瞬息万变的环境中，拥抱与适应变革的速度将是决定D&A领导者成败的关键分水岭。 核心要点 2025年，AI（包括生成式AI）作为企业运营与创新的关键驱动力地位进一步得到巩固，因此企业各层级人员（包括高管）都开始高度重视AI的发展潜力。 AI为首席数据和分析官（CDAO，参见注1）等D&A领导者带来绝佳机遇，有望赋予其制定或显著影响AI战略的职权。缺乏AI就绪数据的支持，企业将难以充分释放AI的潜力。健全的数据管理与治理体系已成为企业成功的关键因素，而AI可加速其价值实现。 如今，随着AI投资与宣传热度达到空前水平，2025年将成为D&A职能进一步彰显其关键价值的一年，而CDAO在AI成功中扮演关键角色。然而我们注意到，规划周期正在急剧缩短——五年战略目标可能永远无法实现，18个月至两年的预期需具备灵活性，甚至短期交付计划也可能遭遇重大意外冲击。鉴于AI的变革性远超其他技术，我们需要更广阔的视角与审慎的评估。数据、分析与AI能否兑现价值？ 数据与分析核心预测 D&A领导者、战略及创新 预计到2027年40% 生成式AI的加速发展迫切要求CDAO重新定位自身及其职能。为取得成功，CDAO必须主导AI领域职责、探索新型AI资金模式，并加速建设AI就绪数据、数据治理，同时增强数据分析与AI素养。 的企业将因生成式AI对岗位效能增强与自动化的需求，重启知识管理举措，旨在提升营收并降低成本。 《2025趋势前瞻：CDAO必须承担AI职责，否则将面临威信削弱的风险》 •到2027年，75%的CDAO若未能在组织AI成功进程中确立自身不可替代的战略协同者地位，将失去C级高管职位。•到2027年，重视高管层AI素养的企业财务业绩将较未重视企业提升20%。•到2029年，采用损益模型的D&A部门将比仅依赖年度预算的部门多获得15%的资金支持。•到2028年，未接受过专项岗位培训与指导的新任CDAO中，75%将在三年内离职并重新评估职业意向与能力。•到2027年，随着企业利用生成式AI（GenAI）推动岗位级自动化和能力增强，40%的组织将重新启动知识管理计划，以提升营收并降低运营成本。 分析、商业智能与数据科学 分析与AI技术碰撞融合带来的后果和影响仍在持续显现。为把握机遇并管控风险，D&A领导者必须优化现有系统、试点AI增强的创新方案，并建立可规模化的可持续举措。 《2025趋势前瞻：AI驱动型分析将重塑决策模式》 •到2028年，生成式AI与机器人流程自动化（RPA）技术将实现40%分析平台间内容迁移的自动化，从而减少对特定供应商的依赖，并推动形成更具竞争力的价格体系。•到2027年，企业将普遍部署小型任务特定AI模型，其使用量将达到通用大语言模型（LLM）的三倍以上。•到2027年，50%的商业决策将由AI智能体实现增强或自动化，推动决策智能化转型。•到2028年，60%的现有报表将被生成式AI驱动的叙述式分析与可视化方案取代。•到2027年，受AI项目挫折与AI应用疲劳影响，80%的D&A领导者将重新评估并调整AI的价值预期与项目推进路径。 人工智能 到2027年， 未来五年内，AI将重塑企业技术格局，改变技术债务结构与人才需求。这一变革将促使企业优先掌握AI评估、集成、FinOps及运维等技能，通过构建敏捷流程助力IT领导者适应技术发展，并保持竞争优势。 随着预制化AI解决方案开发逐步取代定制化机器学习训练，AI工程师的岗位缺口将达到数据科学家的三倍。 《2025趋势前瞻：AI对企业技术未来的影响》 •到2027年，由于AI项目成本与预算测算的失准将促使60%的大型企业在AI计划中采用FinOps实践。•到2028年，AI驱动工具将自动完成50%遗留应用系统的平台迁移或重构。•到2028年，25%的企业数据泄露事件将溯源至AI智能体滥用（包括外部恶意攻击者与内部违规操作）。•到2026年，评估生成式AI机器智能水平的综合评分将出现，并成为AI产品比对评估的关键差异化指标。•到2027年，随着预制化AI解决方案开发逐步取代定制化机器学习训练，AI工程师的岗位缺口将达到数据科学家的三倍。 数据管理和基础设施 生成式AI的迅速崛起影响了数据管理领域的几乎每个层面。Gartner的预测将助力数据管理领导者制定相关策略，以应对生成式AI（及通用AI）对数据管理解决方案、架构、运营模式、技能和应用场景带来的颠覆性影响。 《2025趋势前瞻：AI重塑数据管理市场与解决方案的四大路径》 •到2028年，分散的数据管理市场将依托数据编织架构与生成式AI技术，融合形成以数据生态系统为核心的“单一市场”，从而降低技术复杂度与集成成本。•到2027年，数据集成工具中所包含的AI助手与AI增强型工作流将使人工干预减少60%，实现自助式数据管理。•到2026年，自然语言交互将成为查询和接入现有数据管理生态系统的主流方式，使数据使用效率提升十倍。•到2027年，AI将自动优化云端数据生态系统中40%的D&A支出。•到2028年，80%的生成式AI商业应用将基于企业现有数据管理平台开发，使实施复杂度与交付周期降低50%。 IT领导力预测 数据与AI安全及隐私预测 10持续到2027年底% 的消费者将每日通过欺骗性操作规避数字产品的隐私限制，以获取功能或访问权限。 AI以及量子计算的出现，正挑战着当前个人数据处置与保护的诸多常规准则。安全与风险管理领导者应借助这些商业与技术洞察，调整对未来发展的预期与准备工作。 《2025趋势前瞻：AI时代与量子黎明下的隐私挑战》 •持续到2027年底，10%的消费者将每日通过欺骗性操作规避数字产品的隐私限制，以规避在访问权限或功能上的隐私限制。•到2027年，超过40%的AI相关数据泄露事件将源于跨境使用生成式AI的违规操作。•2028年前，至少有一个司法管辖区将因数据机密性或内容泄露问题封禁主流生成式AI平台。•到2028年，以数据完整性为重点的数据保护投资预计将接近或达到与数据保密性同等的投资水平。•到2029年，量子计算引发的数据保护成本攀升将促使企业删除大部分个人数据，以规避泄露风险。 Gartner预测网络安全正步入AI动荡期。安全与风险管理领导者须结合早期生成式AI部署的失败案例与当前AI智能体的泛滥现象，审慎评估即将到来的AI进展。 《2025趋势前瞻：AI动荡下的网络安全之道》 •到2027年，网络安全领域90%成功的AI应用将集中于战术层面——即任务自动化与流程增强，而非岗位替代。•到2027年，AI智能体将进一步实现凭证窃取的自动化并攻陷认证通信通道，从而使利用账户漏洞所需的攻击时间缩短50%。 生成式AI的广泛应用加剧了数据暴露风险并扩大了攻击面。Gartner预测，持续到2027年底，安全与风险管理领导者将探索创新型战术与战略方法，以最小化敏感数据暴露风险。 《2025趋势前瞻：新兴数据暴露途经的管控策略》 •到2026年，75%开展生成式AI计划的企业将重新制定数据安全工作优先级，将支出重心从结构化数据安全转向非结构化数据安全。•到2027年，将意图侦测与实时修复能力融入数据防泄漏（DLP）方案的企业，其内部风险将降低三分之一。•到2027年，40%的安全团队将通过推动生成式AI的实验性应用，主动识别与生成式AI工具采用相关的数据安全风险。 增强人类、无人机、无人驾驶车辆、AI及量子集成资产等领域的技术创新，正将信息物理系统（CPS）推向各行业的新前沿。本观点有助于安全与风险管理领导者前瞻性布局并备战CPS安全的未来挑战。 《2025趋势前瞻：信息物理系统新前沿的安全防御》 •到2028年，至少有一个G20国家将通过AI监管法规，禁止AI智能体直接控制关键基础设施中的信息物理系统。 到2028年， 至少有一个G20国家将通过AI监管法规，禁止AI智能体直接控制关键基础设施中的信息物理系统。 在大多数组织可预见的未来，颠覆性环境将成为常态。项目群与项目组合管理领导者必须在此背景下保持战略定力，并持续交付业务成果。建议结合以下预测及相关建议，同步更新2025年及之后的战略规划与战术执行。 《2025趋势前瞻：项目群与项目组合管理领导者如何应对颠覆性事件》 •到2028年，70%的项目管理办公室（PMO）领导者将借助AI赋能的PPM工具精准预测项目延误与超支，从而实现主动式风险调控。 的PMO领导者将借助AI赋能的PPM工具精准预测项目延误与超支，从而实现主动式风险调控。 70% AI正通过提高生产率并拓宽员工的工作范畴，重塑软件开发模式。为充分把握这一创新机遇，软件工程领导者必须整合多元化技能、促进团队协作，并将关注点从衡量产出转向评估业务价值。 《2025趋势前瞻：应对软件工程领域AI的崛起》 •到2028年，80%的企业表示将其大部分API由AI智能体调用，而非开发人员。•到2028年，受生成式AI影响，软件团队中40%的成员将来自非传统软件工程或技术教育背景，较2025年的20%实现翻倍增长。•到2027年，随着AI工具推动用户体验工作大众化，产品团队中的用户体验设计师数量将缩减40%。•到2027年，AI增强型软件开发将显著提升生产率，但对业务成果的改善幅