根據商業與技術洞察公司Gartner的調研，僅有五分之一的數據和分析（D&A）或人工智能（AI）領導者，擔心成本不確定性將會限制AI價值實現。

Gartner于2025年11月至12月對353位數據和分析及AI領導者進行調研。結果顯示，僅44%的企業落實了財務防護機制或AI財務運營實踐。

Gartner研究副總裁Adam Ronthal表示：“盡管企業AI部署落實率已從2024年的五分之二提升至如今的五分之四，數據和分析領導者仍需厘清思路并聚焦投資回報率（ROI），才能更好地實現企業日益增長的AI目標與愿景。在AI炒作與泡沫破滅擔憂并存的當下，數據和分析領導者必須意識到自己肩負著創造真正價值的責任。”

Gartner研究總監Georgia O’Callaghan表示：“企業通常使用ROI量化價值實現，但數據和分析領導者不應將其視為單純的財務指標。其中，有三條價值實現路徑能幫助數據和分析領導者引領企業安全并有效應對AI價值實現過程中所面臨的不確定性。”

制定AI目標

AI發展速度不斷加快，不確定性日益加劇，再加上對可信度與可控性方面的顧慮，促使企業必須不斷學習與適應。

Ronthal表示：“數據和分析領導者或許正在積極嘗試AI并積累了許多經驗，但由于所有人都在嘗試，因此他們仍面臨落后風險。數據和分析領導者應制定AI目標，結合團隊知識與直覺，最大化釋放數據洞察價值，從而獲得智能回報。”

為制定此目標，數據和分析領導者必須從根本上重新思考AI對數據和分析的影響，建立共同愿景、明確AI目標水平，承擔AI領導責任，確定自身角色。并盡早管控AI難以預測的隱性成本。

鞏固AI基礎

如果沒有穩固的基礎支撐，AI對于當今多數企業而言，仍將只是一場昂貴的實驗。

O’Callaghan表示：“指望AI或生成式AI彌補升級延遲、團隊孤島化和積累多年的技術債務問題是不切實際的。數據和分析領導者必須確保數據適配AI、防止錯誤數據泄露給不當人員，并通過精心設計的上下文層規避誤差、誤解與幻覺，從而獲得可信回報。”

為構建穩固的AI基礎和降低風險，數據和分析領導者應使基礎能力建設與AI目標水平保持一致、將治理體系轉化為價值加速器并創建一個統一的上下文層。

培養推動AI轉型的人才

企業正在經歷快速變革，但人類適應變化的能力卻始終有限，相比之下，AI技術就緒度的提升速度，遠超人員能力的就緒速度。

Ronthal 表示：“數據和分析領導者必須轉變思維，從關注崗位角色轉向聚焦AI技能，并通過對人才發展的投資獲得價值。如果能夠專注于技能、思維模式和行為轉變，數據和分析領導者就能充分挖掘個人與集體的潛能。這不僅將提升員工參與度和生產力，也將增強組織適應變化的能力，最終獲得個體回報。”

為培養能夠推動AI轉型的人才，數據和分析領導者必須大幅增加變革管理預算，優先培養思維模式和技能體系而非工具使用能力，并通過制定技能發展路線圖回應員工關切，同時試點組建人類與AI融合的混合團隊。

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