AI优势不会流向数据最多的公司，它将流向能够信任它的公司

人工智能的优势不会归属于拥有最多数据的公司，而是会归属于能够信任它的公司。 马尔林·斯特兰德，资深总监，业务发展部，IQVIA 目录 碎片化数据并非IT问题，而是增长问题1 人工智能的成熟度远早于算法1 数据交付必须升级为数据体验2 获胜的模式是模块化且基于组织现实的2 客户明确告诉我们：优先解决摩擦点2 透明度正转化为竞争利器3 未来属于互联数据生态系统3 CEO的拷问：我们在扩展智能还是扩展复杂性？4 数据合作的新标准 答案并非要将所有客户都推向同一套架构。而是要构建一个模块化、可互操作的模式，该模式能够契合客户当前所处的阶段，并强化他们已有的系统，从BI和CRM系统，到云数据平台、分析工作流，以及开始伴随它们出现的AI代理。 数据交付必须成为一种数据体验 旧交付模式是为了传输文件而构建的，新模式则必须传递决策。 这意味着要为客户提供一个统一的平台，让他们能够查看他们拥有的数据、数据到达的时间、是否符合质量预期、数据的意义、数据的负责人、数据如何与其他所有事物关联，以及数据可以在哪里被激活。这些都不是行政细节。它们是决定洞察力是以业务速度前进还是停滞不前的控制点。 顾客们明确地告诉我们：先解决摩擦问题。 市场要的不是复杂性，要的是信心。 我们从由小型和大型制药公司组成的捐赠咨询委员会那里听到的信息始终如一：解决那些造成日常摩擦的基础问题。在一次会议中，一位数据运营部的高级总监向我们展示了，仅仅为了回答其商业团队关于近期更新中具体发生了哪些变化的简单问题，他需要处理的一封电子邮件、两条消息线程以及几次电话。他并非在抱怨，他只是向我们展示了他周二的日常工作。在虚拟会议期间，其他领导者也表示认同——他们都经历着某种版本的相同流程。 当我们消除获取、治理、集成和文档方面摩擦时，我们不仅仅是在优化工作流程。我们缩短了洞察所需的时间，削减了可避免的支出，使合规过程不再令人焦虑，并构建了这样一种基础，即当人工智能建立在其之上时，高管们能够真正信任它。 获胜的模型是模块化的，并围绕组织现实构建。 那就是客户希望消除的摩擦。他们希望在一个地方查看已购买的数据资产、交付计划、数据词典、产品更新、合同背景、业务联系人以及交付状态。他们希望快速判断某个供应商、组织、产品或患者群体是否包含在某个数据集中。减少交接环节。减少邮件搜索。减少零散的文档。减少意外情况。 通往现代数据成熟的道路并非只有一条。有些组织只需要一个更简单的方式来访问IQVIA数据，并且能够在一个地方提供交付可见性、文档、元数据、质量上下文和集成选项。而另一些组织则需要一个更广泛的环境，该环境不仅能引入第一方和第三方数据，还能支持数据掌握与整合，并使企业为大规模的AI赋能分析做好准备。 其含义值得深思。在客户能够真正融入高级人工智能工作流程之前，数据关系本身必须变得更加简单、透明和可预测。一旦实现这一点，高价值的工作——自动化验证、人工智能赋能的工作流程、互联洞察、生态系统编排——就会变得更容易实现。 那差异很重要。较小的生物技术公司通常试图取代手动流程、分散的文件以及存在于电子邮件中的供应商文档。一家全球制药公司可能已经拥有成熟的云架构、仓库和数据分析团队——但仍然在语义一致性、验证、治理和互操作性方面遇到障碍。 CEO的问题：我们在扩展智能，还是在扩展复杂性？ 对于高级领导而言，数据经验已不再是后台事务。它影响着增长战略、商业执行、风险、人工智能的采用、客户洞察，以及组织转型的速度。问题不在于是否要投资人工智能，而在于企业是否准备好信任人工智能的产出。 每家C级团队都应该思考： 我们是在构建一个加速决策的数据基础，还是正在构建一个默默拖累企业发展的数据基础？ 我们能否在不增加运营复杂性的情况下，整合供应商、内部和第三方数据？ 我们的定义和语义模型是否足够一致，以支持可信的分析、自动化和人工智能？ 我们是否知道我们拥有哪些数据、这些数据意味着什么、谁拥有这些数据，以及它们是否适合其用途？ 我们能否在不进行人工干预的情况下监控配送、质量、来源以及刷新时间？ 数据合作新标准 下一个数据合作时代，将不会被数据量、频率或交付机制所定义。它将取决于组织在整个企业范围内理解、管理、整合和激活可信数据的能力有多容易。 对于IQVIA而言，我们的工作是与客户共同建设，而不仅仅是为他们服务。提供咨询委员会模式有助于我们坚守这一原则：倾听实际操作中的摩擦，检验我们的假设，优先考虑真正重要的用例，并围绕我们可以衡量的客户价值来制定路线图。 目标明确——让IQVIA数据更易于获取、更易于理解、更易于集成、更易于信任，以便我们的客户能够自信地运用AI赋能的洞察力开启下一代。 在一个速度、精准度和信任正成为竞争基础的市场中，具备人工智能应用能力的数据交付并非一项技术升级，而是企业高管层级的优先事项。