AI洞察过载：您的企业是否正淹没在数据分析中？

AI技术为数据分析带来了巨大推动力。专业人员能够自动化处理数据处理和异常检测等常规任务，而复杂的数学计算几乎可以实时运行。因此，他们获取信息的速度比以往任何时候都快，传统的决策周期在AI驱动的洞察下从数周缩短到数秒。Gartner预测，到2027年，50%的商业决策将由AI智能体增强或自动化。

这种便利性很好，但它也对决策速度产生了期望，并增加了在过程中忽略关键信息的风险。这是英国旅游局数据分析副主任Satpal Chana一直在思考的问题。

"所有这些技术都比以往更快地将洞察传递到决策者手中，这引发了有趣的讨论，因为现在他们觉得需要思考这些事情，"Chana说道。英国旅游局使用Databricks技术和AI来分析情感、旅行趋势和英国旅游业。"信息很多，但是否过多了呢？"

运输专业公司FlixBus数据服务首席产品负责人Jakob Rissmann是另一位认识到这一问题规模的数字化领导者。他提到最近与公司一位数据科学家的对话，该科学家谈到了信任输出结果的挑战，然后提出了一个关于AI利用的反思性问题。

"他问我们是否应该减少使用，我思考后回答，'我从未考虑过这个概念，'"他说。"通常方向是相反的，都是关于如何更多地使用AI。"

无论使用量如何，迄今为止的证据确实表明AI投资不断增长。Gartner最近还预测，全球生成式AI支出预计今年将增长超过76%，达到6440亿美元，这表明AI即将比现在更加深入地融入业务运营和消费产品中。

然而，进一步投资技术的决定并不能保证成功。虽然Carruthers和Jackson的年度数据成熟度指数发现68%的数字化领导者认为其组织中的技术绝大多数或主要支持数据使用，但相比之下，近三分之一的CDO表示技术阻碍了数据使用。

该咨询公司CEO Caroline Carruthers表示，投资AI只是一个起点。"我交谈过的大多数业务领导者都能看到AI和数据之间的联系，"她说。"他们对这些发展感到兴奋，但也认识到他们的业务需要为这些技术提供正确的养分。人们逐渐认识到数据治理和管理等其他问题的重要性。"

**设定AI利用期望**

最重要的事情之一是教育。虽然公司继续投资AI，但许多最受欢迎的工具，如ChatGPT和Gemini，员工可以在家免费测试。

Truist批发银行CDO Amit Patel在最近旧金山Snowflake峰会的媒体小组中发言，他说数字化领导者可能会遇到那些在工作之外见证了快速变化步伐，但对企业转型较慢感到沮丧的用户。

"在个人生活中轻松使用这些大语言模型影响了人们对在商业环境中部署模型速度的认知，"他在活动中说道。"我认为需要一个教育过程，说明你不能简单地开启AI并将其指向数据库或应用程序，然后明天就产生答案。"

Patel说他经常遇到期望AI工具易于访问和可用的员工。然而，IT部门存在是有原因的：确保新技术安全可靠地采用。他补充说，CIO必须与业务合作伙伴合作建立期望，确保员工理解任何AI工具的使用都符合业务政策和行业规则法规。

FlixBus的Rissmann也认识到在企业环境中实施新技术的挑战以及教育的重要性。他建议将AI引入业务应该涉及一个在每次创新中都经过充分排练的过程。

"首先，它是压倒性的，然后我们作为一个社会，学会正确使用它，但也知道它在哪里可能是危险的，"他说。"这个过程通过教育、使用这些技术和理解它们来实现。人们应该就在哪里使用AI和在哪里不使用AI做出自己的明智决定。"

与数字化领导者讨论中出现的信息是，利用通过AI生成的洞察涉及细致入微的处理。员工渴望使用能够为棘手问题生成快速答案的工具。但CIO在这种平衡行为中的作用是帮助确保AI生成的洞察应用在最合适的地方，以创造最大的商业价值。

这是英国汽车故障专家AA集团CIO Antony Hausdoerfer采用的方法。他正在推动数字化转型计划，使用爱立信等关键合作伙伴和公司的汽车健康助手Vixa来提供数据支持的服务。Hausdoerfer的经验使他建议CIO必须采取有针对性的方法。

"我认为你不应该害怕AI，因为这项技术可能会给你比以往更多的洞察，"他说。"但成功与你如何获取这些信息并将其转化为有意义的决策有关，这样你就是连贯的。这个过程是关于数据如何贡献于这种决策，而不是简单地从一件事不断跳到下一件事。"

**对洞察采取战略态度**

这种有针对性的方法将是希望帮助企业将洞察转化为突破性决策的CIO成功的关键。HPE全球CIO Rom Kosla与其他数字化领导者一样，理解这一挑战的规模。他将AI称为均衡器，因为所有公司的员工现在都能轻松获得极其强大的工具。

"知识将无处不在，并且将被超级商品化，"他说。"但决策权仍需要维持。我确实认为，即使我们现在有智能体AI系统，仍然需要围绕它们能做什么和不能做什么的决策权。我认为这些护栏如何定义还不清楚。"

一些组织正在努力应对这一切。但诺基亚电信巨头的产品组合和架构负责人Mikko Jarva正在通过帮助开发网络API取得进展，这些API将移动网络功能引入自动驾驶汽车、机器人出租车和无人机飞行等开创性运输领域。

Jarva和他的团队将Snowflake AI数据云与诺基亚的网络即代码平台相结合，创建了一个最优路径算法，预测相关网络KPI，确保自动驾驶车辆具有高质量连接。他热衷于设置护栏来研究AI如何进一步改善运营流程。

"我们正在探索使用连接到我们数据的生成式工具，"他说。"我们可以使用该技术来帮助提出业务级问题，然后获得正确的洞察来看看需要优化哪些变化。所以我们将AI工具视为使数据访问简单、更易理解和可理解的接口。"

**让数据为您服务**

服装制造商Happy Socks的CIO Vivek Bharadwaj建议，CIO在探索选择时需要优先考虑的关键事项之一是找到在轰炸现代企业的信息干草堆中找到针的过程。他的指导原则是不要为了数据而做数据。他建议其他业务领导者明确目标。

"您需要思考数据如何导致您正在创建的洞察，以及什么类型的洞察导致您想要采取的特定行动，"他说。"然后成功就是从数据到洞察，从洞察到行动，其中行动驱动您收集和分析的数据类型，以及您如何指导策略。"

维珍航空数据和AI副总裁Richard Masters是另一位专注于构建数据策略的数字化领导者。维珍使用Databricks的Unity Catalog将不同来源汇集在一起，为支持公司AI支持决策的信息创建集中位置。他认识到设定员工期望的重要性。

"我们看到的最大挑战是在某些领域，您可以快速获取信息，但您仍然需要对数据建模并在顶部添加语义来建立内容。某些数据在准备就绪之前可能需要更多工作。"

与其他数字化领导者一样，Masters说员工必须接受关于利用AI和尊重治理框架之间正确平衡的教育。在维珍，人们已经通过数据洞察提升运营流程和改进客户服务。现在的优先事项是帮助员工用信息做更多事情。

"数据分析师现在可以在正确的治理和流程下获得丰富的资源，"他说。"他们可以开始保持好奇心，而他们的管理者考虑接下来要做什么。有效的AI支持决策在团队中创造了这种伟大的好奇心循环。"