ガートナー、データ&アナリティクスのトップ予測を発表

ザ 株式会社ガートナー。 の主な予想を発表した データと分析 (D&A) 2025 年以降。 のハイライトの中で、ビジネス上の意思決定の半分は人工知能 (AI) エージェントによって改善または自動化されます。 AI エグゼクティブ リテラシーは財務パフォーマンスの向上を推進します。合成データ管理における重大な失敗により、AI ガバナンス、モデルの精度、コンプライアンスが危険にさらされます。

「今日のほとんどすべてのものは、仕事のやり方から意思決定の方法に至るまで、AI によって直接的または間接的に影響を受けています。しかし、それだけでは価値をもたらすわけではなく、AI はデータと強く連携する必要があります」と AI は言います アナリティクス そして、会社全体でスマートで適応的な意思決定と行動を可能にするガバナンス」と彼は言います カーリーイドイン の、 ガートナー 社 副社長 アナリスト.

Gartner は、企業が今後 2 ～ 3 年間の計画の指針として、次の戦略的前提を使用することを推奨しています。

2027 年までに、意思決定インテリジェンスのためのAIエージェントによって、ビジネス上の意思決定の50%が強化または自動化されます

意思決定インテリジェンスが組み合わされます データ 、 アナリティクス e 人工知能は、複雑な判断をサポートし、自動化する意思決定フローを作成します AIエージェントは、さまざまなデータソースの複雑さ、分析、回復に対処することで、このプロセスを強化します ガートナーは、データ&分析のリーダーがビジネスステークホルダーと協力して、企業の成功に不可欠な意思決定や、より効果的な適用から恩恵を受けることができる意思決定を特定し、優先順位を付けることを推奨しています アナリティクス と AI.

「意思決定インテリジェンスのためのAIエージェントは万能薬ではなく、また、絶対確実ではありません」とイドインは言います。 「効果的なガバナンスとリスク管理で集合的に使用されるべきです。人間の意思決定には、データリテラシーと人工知能だけでなく、適切な知識が依然として必要です。」

2027 年までに、経営幹部のAIリテラシーを重視する企業は、そうでない企業と比較して、より高い20%財務パフォーマンスを達成します

人工知能のビジネス可能性を最大限に引き出すには、幹部の AI リテラシーを養う必要があります。組織の成果を加速する AI 投資について効果的かつ将来に備えた決定を下せるよう、人工知能の機会、リスク、コストについて教育する必要があります。ガートナーは、D&A リーダーに対し、AI を具体化するためのドメイン固有のプロトタイプの開発など、幹部向けの体験型強化プログラムを導入することを推奨しています。これは、AI 機能へのより大規模かつ適切な投資につながります。

2027 年までに、データ&アナリティクスのリーダーの60%は、合成データ管理における重大な障害に直面し、AIガバナンス、モデルの精度、コンプライアンスが危険にさらされることになります

AI モデルをトレーニングするための合成データの使用は現在、a です 本質的な戦略 ただし、プライバシーを強化し、多様なデータセットを生成するには、合成データが現実世界のシナリオを正確に表現し、増大するデータ需要に合わせて効果的に拡張し、データとシームレスに統合する必要があるため、複雑さが生じます パイプライン と既存のデータシステム.

「こうしたリスクを管理するには、企業は効果的な」メタデータ管理を必要としていますとIdoineは述べています。 「メタデータは、AIの精度を維持し、コンプライアンス基準を満たすために不可欠な、合成データを責任を持って追跡、検証、管理するために必要なコンテキスト、系統、ガバナンスを提供します。」

2028 年までに、大規模生産に移行するGenAIパイロットの30%は、コスト削減と制御の強化のために、既製のアプリケーションを使用して配備されるのではなく、社内で構築されます

のモデルを作成しています ジェネレーティブ 人工 知能 (GenAI) 社内では、多くの既製ツールでは対応できない柔軟性、制御性、長期的な価値を提供しています。 社内リソースが増大する中、ガートナーは、企業が創造的な意思決定のための明確なフレームワークを採用することを推奨しています versus 購入 - これには、コスト、市場投入までの時間、利用可能なスキルセット、統合機能、コンプライアンス、リスクを考慮する必要があります。

AI対応データよりもセマンティクスを優先する企業は、2027 年までにGenAIモデルの精度を最大80%向上させ、コストを最大60%削減します

GenAI の低品質な意味論は、より大きな幻覚、より多くの幻覚を引き起こします トークン アクティブなメタデータに焦点を当てるためにデータ管理を再考する企業は、モデルの精度と効率を向上させ、より多くのものを持っています AI に対応したデータ また、gartner によると、コンピューティング コストが削減され、AI エージェントがより効果的に運用できるようになり、企業全体でのよりスマートで迅速な意思決定が容易になります。

2029 年までに、グローバル取締役会の10%がAIガイダンスを活用し、事業にとって重要な経営判断にチャレンジします

AI が取締役会戦略に組み込まれるにつれて、強力な人材の必要性が高まります データガバナンス規制の明確さと評判の管理が強化される ガートナーは取締役会に対し、意思決定における人工知能の関与の境界を設定し、監視、説明責任、規制遵守に関する明確な方針を確立することを推奨しています。これにより、取締役会は信頼と統制を維持しながら、戦略アドバイザーとして AI を使用できるようになります。

Gartner のお客様は、こちらをご覧ください2025 年の予測: AI を活用した分析が意思決定に革命をもたらす“” と “2025 年の予測: CDAO は AI またはリスク信頼性の喪失における役割を受け入れる必要があります“追加情報は、無料のGartner “ウェビナーでご提供いたします2025 年のガートナーのトップ データと分析予測“.