Gartner 发布了对数据和分析趋势的最新预测，概述了 2025 年及以后影响商业实践的关键发展。
根据 Gartner 的预测，到 2027 年，一半的业务决策将由人工智能代理（AI Agent）增强或自动化。这一预测伴随着对合成数据相关风险的警告，以及对提高高管人工智能素养以推动更好的财务成果的建议。
人工智能代理和决策智能
Gartner 分析师预测，决策智能–集成了数据、分析和人工智能以辅助复杂判断或使其自动化–将得到越来越多的采用。到 2027 年，预计 50% 的业务决策将由处理复杂分析和数据检索的人工智能代理提供支持。企业需要在数据丰富的环境中做出更快、更明智的决策，这是推动这些发展的动力。
如今，几乎所有事物，从我们的工作方式到我们的决策方式，都直接或间接地受到人工智能的影响。但人工智能本身并不能创造价值——人工智能需要与数据、分析和治理紧密结合，才能在整个组织内实现智能、自适应的决策和行动。
Gartner 副总裁分析师 Carlie Idoine 的这番言论强调了有效治理以及围绕 AI 应用的架构的必要性。Idoine 补充道：“用于决策智能的 AI 代理并非万能药，也并非万无一失。它们必须与有效的治理和风险管理相结合使用。人类的决策仍然需要适当的知识，以及数据和 AI 素养。”
高管人工智能素养与财务绩效
报告强调了高管对人工智能的理解与组织财务业绩之间的直接联系。Gartner 预测，到 2027 年，重视高管人工智能素养的组织将比未重视人工智能素养的组织实现 20% 的财务业绩提升。这归功于对人工智能更具战略性的投资以及对机遇和风险的更佳管理。
Gartner 建议领导者为高管引入技能提升计划，建议开展开发特定领域原型等活动，以使 AI 应用程序更加切实可行。
合成数据：风险与管理
随着企业使用合成数据来训练人工智能模型（通常是为了增强数据隐私或扩展数据集），Gartner 指出了与治理、准确性和合规性相关的潜在风险。该公司预测，到 2027 年，60% 的数据和分析领导者将在合成数据管理方面遭遇重大故障。
Idoine 表示：“为了管理这些风险，组织需要有效的元数据管理。元数据提供了负责任地跟踪、验证和管理合成数据所需的背景信息、沿袭和治理，这对于维护人工智能的准确性和满足合规性标准至关重要。”
GenAI 的构建与购买
该报告还展望了生成式人工智能 (GenAI) 应用的发展，预测到 2028 年，30% 的 GenAI 试点项目将过渡到大规模生产，采用定制构建而非现成的软件解决方案。这一趋势归功于内部开发带来的灵活性和控制力，但 Gartner 指出，企业在做出自主研发或购买决策之前，必须评估成本、现有技能、集成要求和监管因素。
语义和数据准备
另一个值得关注的领域是语义和元数据在AI就绪数据中的重要性。语义不清晰会导致AI出现幻觉，增加计算成本，并降低模型准确性。Gartner预计，到2027年，注重AI数据语义的公司将使其GenAI模型的准确性提高高达80%，并可能降低高达60%的成本。这被视为提高AI代理在商业决策中的效率和可靠性的关键。
董事会中的人工智能
展望未来，Gartner 预测，到 2029 年，全球 10% 的董事会将采用 AI 建议来挑战对其业务至关重要的高管决策。AI 在董事会层面的日益普及，将强化对稳健数据治理、清晰监管政策和声誉管理的需求。我们鼓励董事会在 AI 参与方面设定明确的界限，并制定清晰的监督和合规框架，以保持战略控制。
Gartner 客户可以获得有关这些趋势的详细预测和建议，包括有关首席数据和分析官的角色和职责的指导，以确保 AI 在管理新兴风险的同时提供商业价值。
译自：https://itbrief.com.au/story/gartner-ai-agents-set-to-automate-half-of-decisions-by-2027
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