のガートナー主要な予測を発表しましたデータ＆アナリティクス2025年以降のD&A 注目すべき点の中で、ビジネス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るでしょう。AIにおけるエグゼクティブリテラシーは、より高い財務パフォーマンスを促進します。また、合成データの管理における重大な失敗は、AIのガバナンス、モデルの精度、コンプライアンスを危険にさらすでしょう。
ほとんどすべてが今日、私たちの働き方から意思決定の方法まで、直接的または間接的にAIの影響を受けています。 しかし、それだけでは価値を提供しません。人工知能はデータと強く連携している必要があります。分析そして、企業全体での賢明で適応的な意思決定と行動を可能にするガバナンス、と述べていますカーリー・イドインガートナーの副社長アナリスト
ガートナーは、企業が今後2〜3年間の計画を策定する際に、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、ビジネス意思決定の50％はAIエージェントによって改善または自動化される。
意思決定の知能は組み合わせるデータ、分析複雑な判断を支援し自動化する意思決定フローを作成するための人工知能 AIエージェントは、複雑さ、分析、およびさまざまなデータソースの検索に対処することで、このプロセスを改善します。 ガートナーは、データ＆アナリティクスのリーダーがビジネスのステークホルダーと協力して、会社の成功にとって重要な意思決定と、より効果的な適用の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。分析AIとIA。
意思決定のためのAIエージェントは万能薬ではなく、完璧でもないとイドインは言う。 それらは効果的なガバナンスとリスク管理とともに集団的に使用されるべきです。人間の意思決定には依然として適切な知識とデータリテラシー、人工知能の理解が必要です。
2027年までに、AIリテラシーを経営者に強調する企業は、そうしない企業と比較して20％高い財務パフォーマンスを達成します。
人工知能のビジネス潜在能力を最大限に引き出すには、経営者のAIリテラシーを向上させる必要があります。 彼らは、人工知能の機会、リスク、コストについて指導を受ける必要があります。そうすることで、組織の成果を加速させるAIへの投資に関して、効果的で将来に備えた意思決定を行うことができるのです。 ガートナーは、D&AのリーダーがAIを具体的に感じられるように、ドメイン固有のプロトタイプ開発などの実験的な向上プログラムを経営幹部に導入することを推奨しています。 これにより、より大きく適切なAIリソースへの投資が促進される。
2027年までに、データ＆アナリティクスのリーダーの60％が合成データ管理の重大な失敗に直面し、AIのガバナンス、モデルの精度、コンプライアンスを危険にさらす
AIモデルのトレーニングに合成データを使用することは今や基本戦略プライバシーを向上させ、多様なデータセットを生成するため。 しかしながら、複雑さは、合成データが現実のシナリオを正確に表現し、データの増加する需要に対応できるよう効果的にスケーリングされ、そしてシームレスに統合される必要性から生じますパイプライン既存のデータシステム。
これらのリスクを管理するために、企業は効果的なメタデータ管理を必要としています、とイドインは言います。 メタデータは、責任を持って合成データを追跡、検証、管理するために必要なコンテキスト、出所、ガバナンスを提供し、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です。
2028年までに、GenAIのパイロットの30％は、既製のアプリケーションを使用して実装するのではなく、内部で作成され、大規模な生産に進む予定であり、コストを削減し、制御を強化するためです。
モデルの作成生成型人工知能（GenAI）は、多くの既製ツールでは実現できない柔軟性、コントロール、長期的な価値を内部に提供します。 内部リソースが増加するにつれて、ガートナーは企業に対して明確な意思決定の枠組みを採用することを推奨しています対購入。 彼女はコスト、市場投入までの時間、利用可能なスキルセット、統合リソース、コンプライアンス、リスクを考慮すべきです。
2027年までに、AI準備データの意味論を優先する企業は、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。
低品質なセマンティクスは、より多くの幻覚を引き起こします。トークン必要なものとより高いコスト。 アクティブなメタデータに焦点を当てて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AI用の準備が整ったデータそして、計算コストを削減します。 ガートナーによると、これによりAIエージェントはより効果的に動作し、会社全体でより賢く迅速な意思決定を行うことが容易になります。
2029年までに、世界の取締役会の10％がAIの指針を使用して、ビジネスにとって重要な経営判断に異議を唱える。
理事会の戦略にAIが組み込まれるにつれて、強力な必要性が高まるデータガバナンス規制の明確さと評判管理が強化される。 ガートナーは、取締役会が人工知能の意思決定への関与の範囲を定め、監督、責任、規制遵守に関する明確な方針を策定することを推奨しています。 これにより、彼らはAIを戦略的コンサルタントとして利用しつつ、信頼とコントロールを維持することができます。
ガートナーのクライアントは、より多くの情報を読むことができます2025年予測：AI搭載の分析が意思決定を革新する「と」2025年予測：CDAOはAIにおける役割を受け入れる必要がある、さもなくば信頼性の喪失リスク”.追加情報は、ガートナーの無料ウェビナーでご覧いただけます。ガートナー2025年のトップデータ＆アナリティクス予測”.
