Sekite ZDNET: Pridėkite mus kaip pageidaujamą šaltinį „Google“.
Pagrindiniai ZDNET pasiūlymai
- Pusė DI naudotojų nurodo duomenų kokybės ir paieškos problemas kaip diegimo kliūtis.
- 76 % duomenų lyderių teigia, kad valdymas neatsiliko nuo didėjančio dirbtinio intelekto naudojimo.
- 86 % planuoja padidinti investicijas į duomenų valdymą, kad palaikytų AI augimą.
Nauja apklausa, kurioje dalyvavo 600 vyriausiųjų duomenų pareigūnų (CDO), parodė, kad 69 % įmonių, kurių pajamos viršija 500 mln. USD, savo veikloje naudoja generatyvųjį dirbtinį intelektą, o 2025 m. jų buvo 48 %. Nors dirbtinio intelekto naudojimas didėja, ataskaitoje nustatyta, kad duomenys ir DI raštingumas kelia susirūpinimą. 75 % apklaustų CDO mano, kad jų darbo jėgai reikia tobulinti duomenų raštingumą, o 74 % – dirbtinio intelekto raštingumo, kad galėtų atsakingai naudoti AI arba AI rezultatus kasdienėse operacijose. Patobulinti duomenys ir dirbtinio intelekto raštingumas padidins AI pritaikymą versle.
Taip pat: DI agentai yra greiti, laisvi ir nekontroliuojami, teigia MIT tyrimas
Informatica, Wakefield Research ir Deloitte ataskaitoje pažymima, kad nors įgūdžių rinkinys yra iššūkis, pasitikėjimas duomenimis, naudojamais dirbtinio intelekto modeliams valdyti, auga: 65 % duomenų lyderių mano, kad jų darbuotojai pasitiki duomenimis, kuriuos naudoja dirbtiniam intelektui. Tačiau be tinkamo dirbtinio intelekto raštingumo darbuotojai gali nesugebėti atpažinti galimų duomenų trūkumų ar prastos kokybės.
Valdymas taip pat yra potenciali kliūtis didinti AI pritaikymą versle, nes beveik trys ketvirtadaliai duomenų lyderių pripažįsta, kad jų įmonių matomumas ir valdymas neatsiliko nuo darbuotojų DI naudojimo.
Štai keletas pagrindinių „Salesforce“ bendrovės „Informatica“ apklausos išvadų.
Dabartinė AI būklė
DI įdiegė 69 % įmonių, kurių pajamos viršija 500 mln. USD, nuo 48 % 2025 m. ir 45 % 2024 m. Tai rodo didesnį pasitikėjimą duomenų kokybe ir prieiga, nes 61 % CDO pažymėjo, kad geresni duomenys leidžia lengviau pritaikyti dirbtinį intelektą.
Taip pat: 90% pardavimų komandų naudoja AI agentus, tačiau pusė jų turi tą pačią duomenų problemą
Duomenų raštingumas ir dirbtinio intelekto raštingumas yra iššūkiai įmonėms, nes 50 % įmonių, planuojančių naudoti agentinį dirbtinį intelektą, nurodo duomenų kokybę ir prieigą kaip pagrindinius iššūkius diegiant AI agentą. Be to, didžioji dauguma įmonių neatsilieka nuo matomumo ir valdymo, kai jų darbuotojai naudojasi dirbtiniu intelektu.
Daugiau įmonių investuos į duomenų valdymą, o 86 % CDO praneš apie padidėjusias investicijas 2026–2027 m. Didesnis poreikis investicijoms į duomenų kokybę ir valdymą apima duomenų privatumo ir saugumo gerinimą (43 %), duomenų ir AI valdymo gerinimą (41 %) ir duomenų bei dirbtinio intelekto raštingumo gerinimą (39 %).
Generatyvinio ir agentinio AI pritaikymo mastelio keitimas
CDO tyrimas atskleidė, kad agentinis AI pritaikymas pasiekė 47%, o dar 31% įmonių planuoja tai padaryti per ateinančius 12 mėnesių. Iš didesnių įmonių 54 % jau taiko agentinį AI, palyginti su 44 % mažesnių įmonių (mažiau nei 5 000 darbuotojų). Didžiausi iššūkiai diegiant agentinį AI yra duomenų kokybė (50 %), saugumo problemos (43 %) ir agentinio AI patirties trūkumas (42 %).
Pagrindiniai agentinio AI pritaikymo versle pranašumai yra geresnė klientų patirtis (29 %), patobulinta verslo žvalgyba, analizė ir sprendimų priėmimas (28 %), reguliavimo standartų laikymasis (27 %) ir geresnis darbuotojų bendradarbiavimas bei darbo eigos (26 %).
Taip pat: „Praradau dvi valandas savo dienos“ – atšiauri AI realybė darbo vietoje
Agentinio AI pritaikymas nuo bandomojo iki gamybinės versijos yra susijęs su pasitikėjimu duomenimis. Geresni duomenys yra esminis AI sėkmės veiksnys. Duomenų patikimumo trūkumas gali būti kliūtis organizacijoms, kurios jau pritaikė arba planuoja taikyti dirbtinį intelektą, perkelti iniciatyvas nuo bandomosios prie gamybos. Penkiasdešimt septyni procentai mano, kad duomenų patikimumas yra pagrindinė kliūtis, neleidžianti daugiau projektų pereiti nuo bandomųjų prie gamybos. Duomenų lyderiai imasi šių veiksmų, kad pagerintų AI naudojamų duomenų patikimumą:
- Darbo eigos, susijusios su duomenimis ir AI, tobulinimas
- Didesnės investicijos į duomenų kokybės gerinimą
- Investavimas į duomenų ir metaduomenų rinkimą bei valdymą
Darbuotojų pasitikėjimas yra raktas į AI pritaikymą ir mastelį
Dauguma duomenų lyderių (65%) mano, kad jų darbuotojai pasitiki duomenimis, kuriuos jie turi ir naudoja dirbtiniam intelektui. Įmonių, naudojančių agentinį DI, pasitikėjimas duomenimis yra dar didesnis: 74 % mano, kad dauguma arba visa jų organizacija pasitiki duomenimis, kuriuos naudoja dirbtinio intelekto pastangoms.
Kuo daugiau naudosite AI sprendimus, tuo didesnė tikimybė pagerinti duomenų kokybę ir prieigą. Tačiau jei duomenų ir dirbtinio intelekto raštingumas yra iššūkis ir rizika įmonėms, ar turėtume būti patenkinti tuo, kad mūsų darbuotojai labai pasitiki jų naudojamais duomenimis? Ar aukštas pasitikėjimo lygis turėtų kelti susirūpinimą? Ar darbuotojas gali atpažinti nekokybiškus arba nepatikimus duomenis?
Taip pat: didžiausios AI grėsmės kyla iš vidaus – 12 būdų, kaip apginti savo organizaciją
CDO mano, kad jų darbuotojams reikia ir duomenų raštingumo (75 %), ir AI raštingumo (74 %) įgūdžių, kad galėtų atsakingai naudoti AI ar jo rezultatus. Taigi dalis tokio didelio pasitikėjimo dirbtiniu intelektu gali kilti dėl to, kad nesuvokiama, kas yra aukštos kokybės duomenys.
Duomenų lyderiai daugiau investuos, kad užtikrintų kokybiškus AI duomenis. Duomenų lyderiai (41 proc.) 2026 m. padidins savo investicijas į duomenų valdymą, o tai yra svarbiausias poreikis pagerinti duomenų ir AI valdymą. Beveik pusė duomenų lyderių pritaiko esamus įrankius dirbtinio intelekto valdymui, 30 % investuoja į atskirus įrankius, o 22 % kuria naujus įrankius. Dauguma duomenų lyderių (75 %) įmonėse, plečiančiose esamus valdymo įrankius, jau priėmė generatyvius AI sprendimus, palyginti su 65 % įmonių, kuriančių naujus valdymo įrankius.
Investicijos į duomenų valdymą yra beveik visuotinis duomenų lyderių prioritetas – 86 % planuoja padidinti savo investicijas 2026 m. Investicijas į duomenų valdymą lemia faktas, kad duomenų iššūkiai kelia grėsmę sėkmingam AI įdiegimui, įskaitant duomenų privatumą ir apsaugą, duomenų kokybę, atitiktį reikalavimams ir nestruktūrizuotų duomenų valdymą.
Duomenų lyderiai taip pat ieško savo technologijų verslo partnerių ir pardavėjų, kurie padėtų jiems pagerinti duomenų pasirengimą dirbtiniam intelektui. Duomenų lyderiai mano, kad norint pasiekti duomenų ir dirbtinio intelekto tikslus, jiems reikės kelių pardavėjų partnerių – vidutinis pardavėjų partnerių skaičius 2026 m. buvo septyni duomenų tvarkymui ir aštuoni dirbtinio intelekto valdymui. Duomenų lyderių pusiausvyros aktas pripažįsta, kad naudojant daugiau pardavėjų partnerių bus sudėtingiau ir lėčiau keičiamasi.
Taip pat: AI projektas sustojo? Kaltinkite savo pasenusią, suskaidytą darbo eigą ir perkurkite ją dabar
Praėję metai buvo lūžio taškas DI diegimui, o 2026-ieji bus generatyvinių ir agentinių AI sprendimų didinimo versle metai. Pasitikėjimas turi būti svarbiausia vertybė verslui, kuris tampa tarpininkaujančiu verslu. Sėkmingas AI pritaikymas ir mastas reikalauja patikimų, aukštos kokybės duomenų ir tvirto privatumo bei duomenų saugumo valdymo. Duomenų lyderiai taip pat skubiai primena, kad duomenų ir dirbtinio intelekto raštingumas yra pagrindinė investicijų sritis, užtikrinanti, kad jų darbuotojai galėtų efektyviausiai naudoti dirbtinį intelektą, kartu išlaikant aukščiausią patikimumo lygį ir teigiamus rezultatus visoms suinteresuotosioms šalims.
Norėdami sužinoti daugiau apie CDO Insights 2026 ataskaitą, galite apsilankyti čia.
