BPI网络报告_您的数据是否准备好解锁生成式人工智能的商业价值_41页_13mb

通往人工智能竞争优势之路

生成式人工智能（GenAI）快速发展，已重塑产业格局并带来增量效率。然而，尽管79%的企业领导者认为GenAI将在未来18个月内带来竞争优势，但60%的领导者缺乏数据-AI准备的信心，导致60%的GenAI项目失败。

关键挑战

1. 数据准备不足

   • 数据质量、安全、隐私和成本是GenAI成功的基础。79%的企业未能有效管理非结构化数据（占企业数据的70-90%），导致GenAI输出不准确，引发合规风险。
   • 数据孤岛、数据理解有限、治理不善和可见性缺乏是主要障碍（Gartner预测2026年失败率上升）。

2. 商业价值实现困难

   • GenAI项目中，B2B公司更关注数据质量高的场景（如文档生成），而B2C公司侧重重复任务自动化（成功率>70%）。
   • 北美领先（38%的公司负责人对数据-AI准备信心高），亚太地区信心最低（仅10%）。

战略建议

• 优化数据管理：完善数据治理、整合数据孤岛、保障安全隐私，并自动分类敏感数据。
• 优先级排序：从高信任度场景开始，如自动化简化流程，逐步向创新性GenAI应用转型。
• 标准化人才与工具：投资AI准备策略（如工程数据分析平台）和跨领域AI专家，如AI伦理、元数据构建工程师。

具体实施路径

1. 评估自身数据-AI准备成熟度，聚焦数据质量、准确性和治理原则。
2. 基于B2B/B2C属性选择优先用例，以降低成本并释放信心。
3. 建立“数据基础平台”，通过治理工具增强数据可信度，推动监管合规和技术栈升级。

《生成式AI的力量来自定义准备的数据，而非模型本身》———