오가트너, Inc주요 예측을 발표했습니다데이터 및 분석2025년 이후의 (D&A) 주요 내용 중 절반의 비즈니스 결정이 인공지능(AI) 에이전트에 의해 향상되거나 자동화될 것이며, AI에 대한 경영진의 문해력은 더 높은 재무 성과를 촉진할 것이며, 합성 데이터 관리의 치명적인 실패는 인공지능 거버넌스, 모델 정확성 및 규정 준수에 위험을 초래할 것이다.
오늘날 거의 모든 것—일하는 방식부터 의사 결정 방식까지—가 직접적이거나 간접적으로 AI의 영향을 받고 있습니다. 그러나 그것은 자체적으로 가치를 제공하지 않으며, 인공지능은 데이터와 강하게 정렬되어 있어야 합니다.분석전사적으로 스마트하고 적응적인 의사결정과 행동을 가능하게 하는 거버넌스라고 말합니다칼리 아이도인가트너 부사장 분석가
가트너는 기업들이 향후 2~3년 동안 계획을 세우는 데 있어 다음과 같은 전략적 가정을 사용할 것을 권장합니다.
2027년까지 비즈니스 결정의 50%는 의사 결정 인텔리전스를 위해 AI 에이전트에 의해 향상되거나 자동화될 것입니다.
의사 결정 지능이 결합됩니다데이터,분석복잡한 판단을 지원하고 자동화하는 의사 결정 흐름을 생성하는 인공지능. AI 에이전트는 복잡성, 분석 및 다양한 데이터 소스의 검색을 처리하여 이 프로세스를 향상시킵니다. 가트너는 데이터 및 분석 리더들이 비즈니스 이해관계자들과 협력하여 회사의 성공에 중요한 결정과 보다 효과적인 적용이 혜택을 받을 수 있는 결정을 식별하고 우선순위를 정할 것을 권장합니다.분석그리고 인공지능.
의사결정 인공지능 에이전트는 만병통치약도 아니고, 결코 완벽하지 않다고 이도인(Idoine)이 말한다. 그들은 효과적인 거버넌스와 위험 관리와 함께 집단적으로 사용되어야 합니다. 인간의 결정은 여전히 적절한 지식과 데이터 및 인공지능에 대한 문해력을 필요로 합니다.
2027년까지, 인공지능 문해력을 강조하는 기업들은 그렇지 않은 기업들에 비해 재무 성과가 20% 더 높을 것입니다.
인공지능의 모든 비즈니스 잠재력을 발휘하려면 경영진의 AI 문해력을 개발하는 것이 필요합니다. 그들은 인공지능의 기회, 위험 및 비용에 대해 교육받아 조직의 성과를 가속화하는 인공지능 투자에 대해 효과적이고 미래지향적인 결정을 내릴 수 있어야 합니다. 가트너는 D&A 리더들이 AI를 실질적으로 체감할 수 있도록 도메인별 프로토타입 개발과 같은 실험적 향상 프로그램을 도입할 것을 권장합니다. 이것은 더 크고 적절한 인공지능 자원에 대한 투자를 이끌어낼 것입니다.
2027년까지 데이터 및 분석 리더의 60%가 합성 데이터 관리에 치명적인 실패를 겪어 AI 거버넌스, 모델 정확성 및 규정 준수에 위협이 될 것입니다.
인공지능 모델 훈련을 위한 합성 데이터 사용은 이제본질적 전략개인 정보를 보호하고 다양한 데이터 세트를 생성하기 위해. 그러나 복잡성은 합성 데이터가 실제 세계의 시나리오를 정확하게 나타내도록 보장하고, 증가하는 데이터 수요를 충족시키기 위해 효과적으로 확장되며, 원활하게 통합되어야 한다는 필요성에서 비롯됩니다.파이프라인기존 데이터 시스템들.
이도인에 따르면, "이러한 위험을 관리하기 위해 기업은 효과적인 메타데이터 관리를 필요로 한다"고 한다. 메타데이터는 책임감 있게 합성 데이터를 추적, 검증 및 관리하는 데 필요한 맥락, 계보 및 거버넌스를 제공하며, 이는 AI의 정확성을 유지하고 규정 준수 표준을 충족하는 데 필수적입니다.
2028년까지, 대규모 생산으로 전환하는 GenAI 파일럿의 30%는 비용 절감과 통제 강화를 위해 기존 애플리케이션을 사용하는 대신 내부에서 개발될 것입니다.
모델 생성생성적 인공지능(GenAI)는 내부적으로 많은 완성된 도구들이 따라올 수 없는 유연성, 통제력 및 장기 가치를 제공합니다. 내부 자원이 증가함에 따라 Gartner는 기업이 창조 결정에 대한 명확한 구조를 채택할 것을 권장합니다대결구매. 그녀는 비용, 시장 출시 시간, 사용 가능한 기술 세트, 통합 자원, 규정 준수 및 위험을 고려해야 한다.
2027년까지, 인공지능 준비된 데이터에서 의미론을 우선시하는 기업들은 GenAI 모델의 정확도를 최대 80%까지 향상시키고 비용을 최대 60%까지 절감할 것입니다.
저품질의 의미론은 GenAI에서 더 많은 환각을 초래합니다.토큰필요한 것과 더 높은 비용. 활성 메타데이터에 집중하기 위해 데이터 관리를 재고하는 기업들은 모델의 정확성과 효율성을 높이며 더 많은 것을 갖추고 있습니다인공지능을 위한 준비된 데이터그리고 컴퓨팅 비용을 절감합니다. 가트너에 따르면, 이는 AI 에이전트가 더 효과적으로 작동할 수 있게 하며, 회사 전체에서 더 스마트하고 빠른 의사 결정을 내리는 것을 용이하게 합니다.
2029년까지 글로벌 이사회 중 10%는 인공지능 가이드라인을 사용하여 비즈니스에 중요한 경영진 결정에 이의를 제기할 것입니다
이사회 전략에 인공지능이 통합됨에 따라 강력한 필요성이 커지고 있습니다데이터 거버넌스규제 명확성과 평판 관리가 강화될 것입니다. 가트너는 이사회가 인공지능의 의사 결정 참여 범위를 정의하고 감독, 책임 및 규제 준수에 대한 명확한 정책을 수립할 것을 권장합니다. 이것은 그들이 AI를 전략적 컨설턴트로 활용하면서 동시에 신뢰와 통제력을 유지할 수 있게 해줄 것입니다.
가트너 고객은 더 읽을 수 있습니다 "2025 예측: AI 기반 분석이 의사결정을 혁신할 것” 와 “2025년 예측: CDAO는 AI에서 자신의 역할을 수용해야 하며 그렇지 않으면 신뢰도 손실 위험이 있다”.추가 정보는 Gartner의 무료 웨비나에서 확인하실 수 있습니다.가트너 2025년 데이터 및 분석 예측 상위 목록”.
