Gartner 發佈2025 年：資料與分析重要預測 發佈2025 年：資料與分析重要預測

Gartner研究副總裁Carlie Idoine表示，如今，無論是工作方式還是決策過程，幾乎一切都直接或間接受到AI影響。但AI本身不能創造價值，必須與資料、分析暨治理緊密結合，才能為整個企業帶來智慧適應性決策暨行動。

Gartner建議企業根據以下戰略預測制定未來2-3年規劃：

到2027年，50%商業決策將由AI代理人輔助或自動完成，用於提升決策智慧。

決策智慧通過將資料、分析與AI組合成支援與自動進行複雜判斷決策流程。AI代理人解決多種資料來源產生的複雜性、分析與檢索問題，完善了此流程。Gartner建議D&A領導者與業務利害關係人合作，共同確認，優先處理對企業成功至關重要、以及可從更有效使用分析和AI中獲益的決策。

Idoine表示，用於決策智慧的AI代理人非萬能，也不絕對可靠。它們必須與有效治理與風險管理機制共同使用。人類在決策時，仍需具備相應知識基礎、資料素養與AI素養。

到2027年，重視提升高管AI素養的企業，其財務業績將比不重視的企業高出20%。

為充分發掘AI商業潛力，企業需提升高管AI素養。高管須瞭解AI機遇、風險與成本，才能做出有效、具有前瞻性的AI投資決策，促進企業提高業績。Gartner建議D&A領導者為高管制定體驗式技能提升計畫，例如開發特定領域原型使AI具體化，將有助推動企業在AI能力上更大規模且更合理的投入。

到2027年，60%D&A領導者將在合成資料管理方面遭遇重大失敗，這將危及AI治理、模型準確性與合規性。

使用合成資料訓練AI模型已成為增強隱私保護與生成多樣化資料集的關鍵策略，但由於需確保合成資料能準確反映真實世界場景、擴展到能夠滿足日益增長的資料需求且與現有資料管道暨系統無縫整合，這項工作變得越發複雜。

Idoine表示，企業需有效管理詮釋資料才能管控這些風險，因為詮釋資料能提供負責任地追蹤、驗證與管理合成資料所需上下文、脈絡暨治理，對保持AI準確性與企業合規性至關重要。

到2028年，為降低成本並提升可控制性，30%生成式AI專案在從試點階段轉向大規模生產應用時，將選擇自主構建而非採用現成應用程式。

內部開發生成式人工智慧（GenAI）模型可帶來許多現成工具無法比擬的可變性、可控制性與長期價值。Gartner建議企業隨內部能力提升而採用一個清晰的「自主開發與採購」決策框架。該框架須考慮成本、上市時間、可用技能、整合能力、合規性與風險。

到2027年，高度重視AI就緒資料語義的企業最多可將其生成式AI模型準確性提高80%，成本降低60%。

GenAI語義問題會導致更高AI幻覺率、更多Token消耗與更高運行成本。Gartner指出，重新審視資料管理方式、以主動詮釋資料為核心組織，能顯著提升模型準確性與效率，提高AI資料就緒水準，降低算力成本。這也將使AI代理人運行更高效，協助企業實現更智慧、更迅速的決策。

到2029年，全球將有10%董事會借助AI建議，對企業重大事項中管理層決策提出質疑與審視。

隨AI加入到董事會層面戰略中，企業將更加需要強有力的資料治理、監管透明度與聲譽管理措施。Gartner建議董事會明確AI介入決策邊界，制定關於監督、責任與監管合規性的清晰政策，才能在將AI作為戰略顧問使用同時，保持信任與可控。