AI治理不容商量

AI治理將成為主流，與我們所見證的數據治理的多次迭代相比，它將在明年成為企業的一大痛點。采用速度、法規制定、客戶對其數據保護的期望提升(需與其所購買產品的能力相平衡)、因AI導致的數據復制成本，以及由Copilot增加的整體風險格局，都將推動AI治理的采用。這一次，治理將成為2025年令人垂涎的工作，并真正落地生根。

小型語言模型(SLM)和代理式GenAI的崛起

2025年，小型語言模型(SLM)和代理驅動的GenAI將取得指數級進步，這些模型將解決AI領域一些最持久的問題：幻覺、高昂的運營成本以及用戶輸入質量低下。

通過專注于更好的上下文理解，這些創新將減少用戶摩擦，并提高AI工具的可靠性。企業將優先考慮這些簡化且成本效益高的解決方案，而非傳統的、大規模的模型。

AI投資的現實考量

AI投資格局即將發生轉變。隨著企業逐漸意識到數據質量不佳會損害像Copilot這樣的AI模型的有效性，這些投資將聚焦于提高數據準確性和AI數據管理。

2025年的這一重新校準將把資金轉向構建穩健的數據基礎，從而在2026年之前推動負責任的AI采用迎來復蘇。隨著數據準確性和可用性的提升，下一波AI將更成功地兌現其最初的承諾。

消費者與數據意識

AI在日常生活中日益普及，將使消費者群體更加明智。隨著數據隱私意識的提高和監管的更加嚴格，消費者將更好地理解其數據的價值。

這一轉變將改變公司收集和使用消費者信息的方式。那些能夠在個性化和隱私之間取得平衡(即，為數據共享提供有形價值或無縫退出選項)的成熟企業將引領市場。消費者驅動的數據策略時代即將開啟。

安全與合規的行業框架

企業將依靠行業框架來標準化其安全、隱私和數據實踐，這些框架將為內部對齊提供路線圖，并作為抵御監管審查的防線。通過采用這些框架，企業將降低風險，并獲得應對復雜審計和調查的敏捷性。

合成數據大放異彩的時刻

合成數據將迎來其高光時刻。隨著越來越多的監管要求和消費者期望的發展，使用合成數據來保護敏感數據將成為主流。AI治理越成熟，對如何使用合成數據的理解就越深入，從而增加合成數據的使用。

自動化重塑數據管理

自動化將重塑一些數據管理工作。數據管理工作2.0將從創建和協作轉向自動化和驗證。

開發包含業務術語的數據術語表，將物理模式/表/列鏈接到業務術語，用業務語言描述非結構化數據，預測數據所有權，修復自動化，以及許多其他能力，將推動數據管理工作驗證所需的數據管理能力，從而增強對數據的理解和一致性。

展望2025

AI和數據管理的未來光明，但需要深思熟慮的規劃和戰略適應。投資于AI治理、優先考慮數據準確性、擁抱合成數據并利用自動化的企業將引領潮流。