在过去十年中，数据洞察技术从一门专业的“科学”演化为企业不可或缺的核心要素。根据科尔尼的最新研究，越来越多的企业认识到，生成式人工智能（GenAI）将重塑他们的业务模式以及运营模式。随着AI技术的迅猛发展，高效的数据管理和高质量的数据成为实现可靠业务决策的前提。低质量数据不仅会增大错误决策的风险，还可能造成企业在激烈的市场竞争中失去宝贵的机会。
为了应对这些挑战，企业需要在构建AI使用案例的同时，关注如何在整个组织内持续扩展AI技术的应用。科尔尼的调查显示，尽管51%的企业在AI能力方面仍显不足，只有49%的企业具备相对成熟的AI技术应用，真正的领军企业则占比仅4%，显示出巨大差距。成功的企业将AI技术视为提升生产力和创造竞争优势的战略资产，而非单纯的工具。
在实际应用中，企业需要明确AI与业务战略的相关性。94%的领先企业设定了清晰的AI目标，将其与整体商业策略紧密联系，以此提高实现投资回报的概率。这说明了战略与执行力度之间的紧密关系。这些企业在资源配置方面也展现出极大的前瞻性，通常将高达6%的年收入用于AI和大数据预算，并计划这一比例逐年提升。相较之下，平庸和落后者在这一方面则显得相对保守。
在构建有效的AI基础设施时，企业应该从多个维度入手。领先者倾向于采用全局视角，重视数据获取、分析和治理。在大数据整合和实时分析能力的提升上，跨职能团队的协作不可或缺。92%的成功企业在AI项目中，商务拓展、销售、市场及财务等各职能部门的联合参与显著提高了项目的成功率和投资回报。
与此同时，随着以GenAI为代表的新兴技术快速普及，企业应当在此领域加大投入。调查发现，领先企业在GenAI上的预算占其大数据和分析预算的27%，并计划到2027年提升至31%。这表明他们不仅将GenAI视为一项前沿技术，更致力于将其融入到企业的核心运营中，以推动高效决策和持续创新。
行业间在AI与分析能力成熟度方面也存在显著差异。例如，电信、媒体与科技行业的企业在分析能力成熟度方面表现突出，而金融服务和能源行业则面临较大的挑战。这进一步强调了行业特性在制定AI战略和实施路径中的重要性。
前景展望，随着对AI价值理解的深入，越来越多的企业将注重构建一个话语权与决策权相结合的AI生态系统，推动形成为以数据驱动的智慧决策模式。各行业的从业人员也需要不断提升自身的AI知识水平，以适应这种变化所带来的新挑战与机遇。
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