首席數(shù)據(jù)官 (CDO) 的角色發(fā)生了巨大變化。曾經(jīng)的后臺職能已被推到業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的最前沿。CDO 現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)自己處于第一線，肩負(fù)著將人工智能和分析轉(zhuǎn)化為切實(shí)的業(yè)務(wù)優(yōu)勢的任務(wù)，壓力很大。

如今，CDO 需要做的不僅僅是談?wù)?AI 驅(qū)動的決策，他們必須讓其發(fā)揮作用。否則，他們可能會陷入與之前許多人相同的陷阱：大規(guī)模的 AI 投資永遠(yuǎn)不會轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值。

投資回報(bào)率不明確、治理差距以及分析與業(yè)務(wù)目標(biāo)之間的脫節(jié)已經(jīng)導(dǎo)致無數(shù)人工智能項(xiàng)目在擴(kuò)大規(guī)模之前就夭折了。

那些彌補(bǔ)差距、證明人工智能和分析能促進(jìn)收入增長的企業(yè)將獲得晉升。而那些沒有做到這一點(diǎn)的企業(yè)將發(fā)現(xiàn)其影響力正在減弱，預(yù)算也將縮減。

你會選擇哪條路？

將數(shù)據(jù)與可衡量的業(yè)務(wù)影響聯(lián)系起來

高管們喜歡數(shù)字——直到他們不再喜歡。毫無疑問，讓高管們從懷疑論者變成堅(jiān)定使用的唯一方法是展示數(shù)據(jù)、分析和人工智能計(jì)劃的清晰、量化的投資回報(bào)率 (ROI) 。

重要的是要記住，這種懷疑往往針對的是結(jié)果，而不是人工智能本身。正如《福布斯》的一篇文章所說，“許多技術(shù)專家既看到了人工智能的前景，也看到了巨大的問號。”這些問號通常歸結(jié)為不明確的投資回報(bào)率、失敗的項(xiàng)目和無法轉(zhuǎn)化為行動的分析。

將人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)和分析與可衡量的業(yè)務(wù)影響、更高的參與度、收入增長和成本節(jié)約相結(jié)合的 CDO 證明了人工智能的真正力量在于使業(yè)務(wù)決策更智能、更快、更有價(jià)值。

盡管數(shù)據(jù)是一條有待開發(fā)的收入來源，但要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為金錢，光有良好的意愿是不夠的。如果沒有適當(dāng)?shù)牟呗裕珹gentic AI 和分析將停留在“潛在”模式。

為了通過數(shù)據(jù)推動重大的業(yè)務(wù)影響和價(jià)值，數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者必須關(guān)注四個關(guān)鍵支柱。

支柱一：戰(zhàn)略協(xié)調(diào)與愿景

每項(xiàng)GenAI 和 Agentic AI 策略都始于一個簡單的問題：什么才是真正值得做的？高價(jià)值的 AI 應(yīng)用可直接增加收入、降低成本或提高效率。但要找到這些最佳點(diǎn)，需要提出正確的問題。

人工智能將帶來哪些影響？

• 哪些GenAI 和 Agentic 應(yīng)用程序能夠產(chǎn)生可衡量的業(yè)務(wù)影響？
• 該組織的AI 準(zhǔn)備、治理和 AI 采用成熟度如何？
• 是否有正確的數(shù)據(jù)共享框架和單一事實(shí)來源來大規(guī)模支持 GenAI？

回答這些問題是構(gòu)建具有明確業(yè)務(wù)目標(biāo)和 KPI 的結(jié)構(gòu)化框架的第一步。沒有 KPI，就無法證明成功。如果高管看不到成果，預(yù)算就會很快枯竭。

如果沒有跨職能協(xié)作，即使是最好的戰(zhàn)略也會失敗。GenAI無法在孤島中工作。它需要多個團(tuán)隊(duì)的支持才能共享、清理和維護(hù)高質(zhì)量數(shù)據(jù)。如果沒有這種協(xié)作，維護(hù)全面的 AI 就緒結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是不可能的，而如果沒有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，AI 就會停留在試驗(yàn)階段。

1.使用 Agentic AI 解決數(shù)據(jù)過載問題

企業(yè)被數(shù)據(jù)淹沒，卻很少利用數(shù)據(jù)。盡管可以訪問大量數(shù)據(jù)，但只有不到 25% 的業(yè)務(wù)決策實(shí)際上是由數(shù)據(jù)驅(qū)動的。問題在于原始數(shù)據(jù)與實(shí)際行動之間的差距。

從數(shù)據(jù)驅(qū)動到真正基于數(shù)據(jù)的決策意味著基于可信的實(shí)時數(shù)據(jù)和分析做出每項(xiàng)戰(zhàn)略選擇。這就是Agentic AI改變游戲規(guī)則的地方。

與生成答案并等待人類解釋的 GenAI 聊天機(jī)器人不同，Agentic AI 會主動執(zhí)行任務(wù)，適應(yīng)新數(shù)據(jù)，并動態(tài)改進(jìn)決策策略。

Agentic AI 將生成式 AI 的靈活性與傳統(tǒng)自動化的精確性相結(jié)合，可以自動分析數(shù)據(jù)并采取行動。它不需要每一步都進(jìn)行人工干預(yù)。它可以學(xué)習(xí)、分析和采取行動，使數(shù)據(jù)收集和業(yè)務(wù)執(zhí)行更加緊密地結(jié)合在一起。

正如史蒂芬·霍金所說：“智力就是適應(yīng)的能力。”這適用于人類，現(xiàn)在也適用于人工智能。

2.Agentic AI 有何獨(dú)特之處？

四個關(guān)鍵功能使Agentic AI從根本上不同于“傳統(tǒng)”AI 和 GenAI：

1). 自主、目標(biāo)導(dǎo)向的行為

AI 代理確實(shí)會分析數(shù)據(jù)，但它們的作用遠(yuǎn)不止于此。它們會追求目標(biāo)并實(shí)時調(diào)整行動。在數(shù)據(jù)和分析方面，Agentic AI 系統(tǒng)可以監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)使用模式，主動識別相關(guān)數(shù)據(jù)集并推薦定制響應(yīng)，所有這些都無需人工干預(yù)。

2).滿足多樣化業(yè)務(wù)需求的可擴(kuò)展性

如果架構(gòu)合理并配備自動化上下文和推理功能，Agentic AI 可以輕松擴(kuò)展（這在依賴 RAG 和 GraphRAG 等方法時是不可能的）。小型團(tuán)隊(duì)可以從自動化基本數(shù)據(jù)訪問請求和處理數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)開始。隨著組織的發(fā)展，相同的 AI 會擴(kuò)展到個性化數(shù)據(jù)推薦、用戶行為分析和基于人員在組織中的角色的實(shí)時數(shù)據(jù)訪問優(yōu)化。

3). 工作流程優(yōu)化與執(zhí)行

與傳統(tǒng)的識別低效率的 AI 模型不同，Agentic AI 可以解決這些問題。它與數(shù)據(jù)目錄、BI 工具和企業(yè)系統(tǒng)集成，以自動執(zhí)行數(shù)據(jù)工作流。在自助數(shù)據(jù)訪問方面，它不僅僅是建議數(shù)據(jù)。它檢索相關(guān)數(shù)據(jù)集，應(yīng)用必要的轉(zhuǎn)換并提供答案。

4). 受控的自治與治理

借助 illumex 的 GSF（生成語義結(jié)構(gòu)）等自動化語義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Agentic AI 可以進(jìn)行精確調(diào)整以與數(shù)據(jù)治理框架保持一致，確保 AI 代理在定義的約束內(nèi)運(yùn)行，同時最大限度地提高數(shù)據(jù)訪問和實(shí)用性。

支柱二：構(gòu)建引人關(guān)注的價(jià)值描述

AI 不會自我推銷。CDO和 CAIO 需要講述高管真正關(guān)心的故事。用算法打動人們并不能確保 Agentic 或 Generative AI 獲得認(rèn)可。這需要證明您的企業(yè) AI 實(shí)施如何賺錢、省錢或降低風(fēng)險(xiǎn)。

請記住，要想取得成功，您的 AI 敘述必須適應(yīng)每個受眾及其優(yōu)先事項(xiàng)。高管希望看到收入增長、成本節(jié)約和風(fēng)險(xiǎn)降低。部門主管需要 AI 來解決實(shí)際的運(yùn)營瓶頸。一線團(tuán)隊(duì)關(guān)心的是 AI 是否使他們的工作變得更輕松或更困難。

展示您的 Agentic 和 GenAI 計(jì)劃如何直接與業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致，比關(guān)注技術(shù)可能性更有效。如果模型的準(zhǔn)確性不能推動業(yè)務(wù)指標(biāo)，那么它就毫無意義。

能夠提高銷售額、降低運(yùn)營成本或保持客戶參與度的人工智能會迅速贏得認(rèn)可。而且數(shù)字必須清晰明了：節(jié)省了多少錢、提高了多少效率、獲得了多少競爭優(yōu)勢。

1.將（Agentic）AI變成商業(yè)故事

案例研究和有數(shù)據(jù)支持的成功案例讓人工智能的價(jià)值變得生動起來。傳達(dá)影響的最佳方式是將其描述為業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)：

• 從問題開始。公司面臨什么痛點(diǎn)？
• 介紹一下AI解決方案。Gen/ Agentic AI是如何應(yīng)用的？
• 顯示結(jié)果。有哪些可衡量的改進(jìn)？

當(dāng)人工智能解決了實(shí)際問題并帶來明確、可量化的業(yè)務(wù)影響時，它就不再是一個抽象的概念，而成為不可或缺的工具。

2.可解釋的代理人工智能：不再有黑匣子

高管們擔(dān)心可解釋性和透明度，這是他們應(yīng)該擔(dān)心的。Agentic AI 可實(shí)現(xiàn)工作流程自動化并做出實(shí)時決策，這意味著風(fēng)險(xiǎn)很高。沒有人希望 AI 系統(tǒng)做出不可預(yù)測的決策，從而導(dǎo)致監(jiān)管問題或聲譽(yù)受損。

麥肯錫強(qiáng)調(diào)，“可解釋性不僅僅關(guān)乎信任；它還使企業(yè)能夠理解、驗(yàn)證和改進(jìn)人工智能系統(tǒng)，以確保與其目標(biāo)保持一致。”

AI 不能成為黑匣子，CDO 必須保證每個 AI 驅(qū)動的響應(yīng)都是可追溯、可解釋、可治理且完全可問責(zé)的。否則，AI 幻覺就會出現(xiàn)，而這可能會導(dǎo)致一系列問題。

3.緩解人工智能幻覺的必要性

當(dāng)非確定性 AI 模型生成看似正確但實(shí)際上完全錯誤的輸出時，就會產(chǎn)生幻覺。這些是一顆定時炸彈，尤其是在金融、保險(xiǎn)和醫(yī)療保健等高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)。一個錯誤的 AI 輸出可能會在這些領(lǐng)域帶來災(zāi)難性的后果。

《福布斯》科技委員會警告稱，“人工智能模型中的幻覺會削弱人們對自動化的信心，增加責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)，并導(dǎo)致嚴(yán)重的運(yùn)營挫折。”

為了消除這些風(fēng)險(xiǎn)，CDO 必須轉(zhuǎn)向確定性的Agentic 和 GenAI 系統(tǒng)，這些系統(tǒng)可以產(chǎn)生基于事實(shí)的、一致的輸出，而不是推測性或誤導(dǎo)性的結(jié)果。

黑匣子不再是一種選擇。每次交互中的治理和可解釋性必須是優(yōu)先事項(xiàng)。為了確保準(zhǔn)確性，代理 AI 系統(tǒng)需要自動化、結(jié)構(gòu)化的監(jiān)督、確定性響應(yīng)以及自動化治理工作流程和流程。

采用 Agentic AI 意味著負(fù)責(zé)任的自動化。優(yōu)先考慮零幻覺 AI 實(shí)施的 CDO 可以建立信任和可靠性，并使其組織免受無法解釋、不可預(yù)測的 AI 輸出風(fēng)險(xiǎn)的影響。

支柱 3：推動組織認(rèn)同

推出 Agentic AI 是一次組織變革。如果沒有支持，即使是最智能的 AI 計(jì)劃也會停滯不前。成功整合 Agentic AI 意味著讓利益相關(guān)者參與進(jìn)來并控制成本，以保證長期可持續(xù)性。

1.有效地吸引利益相關(guān)者

高管需要看到真正的業(yè)務(wù)影響。正如麥肯錫所說，“當(dāng)人工智能計(jì)劃與業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致，并且領(lǐng)導(dǎo)層了解其潛在影響時，它們就會取得成功。”

當(dāng) AI 被視為現(xiàn)有業(yè)務(wù)問題的解決方案時，其采用速度會更快。而建立信任的最快方法是展示快速成功。更快的決策、更少的瓶頸、節(jié)省成本……當(dāng)您的 AI 項(xiàng)目盡早帶來切實(shí)的收益時，擴(kuò)大采用就更容易了。

透明度至關(guān)重要。如果決策者不了解 AI 如何得出結(jié)論，他們就不會在日常工作流程中信任或依賴它。對于自主制定和執(zhí)行決策的 Agentic AI 來說尤其如此。信任的基礎(chǔ)是清晰的可解釋性，展示 Agentic AI 如何得出結(jié)論以保持可靠的輸出。

2.優(yōu)化 Agentic AI 的總擁有成本 (TCO)

低估 AI 實(shí)施的真實(shí) TCO 是一個巨大的錯誤。隱藏費(fèi)用、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、模型再訓(xùn)練和計(jì)算能力可能會在項(xiàng)目擴(kuò)展之前就失敗。

一個主要的財(cái)務(wù)陷阱是過度依賴矢量數(shù)據(jù)庫和檢索增強(qiáng)生成 (RAG) 來為你的 AI 模型提供背景信息。RAG 可能會因?yàn)橛?jì)算需求大而增加運(yùn)營成本，需要大量的手動設(shè)置和維護(hù)，而且仍然不能保證準(zhǔn)確的響應(yīng)。BizTech警告稱，實(shí)施 LLM 的企業(yè)必須考慮存儲、檢索和處理成本，否則可能會使 AI 的擴(kuò)展成本過高。

CDO 可以通過轉(zhuǎn)向自動化上下文和推理解決方案（如生成語義結(jié)構(gòu) (GSF)）來削減成本，從而減少對持續(xù)外部數(shù)據(jù)檢索的依賴。使用 GSF，您可以節(jié)省高達(dá) 80% 的代幣成本，同時保持完全透明和響應(yīng)的完全準(zhǔn)確性。

3.生成語義結(jié)構(gòu)（GSF）的力量

生成語義結(jié)構(gòu) (GSF)可提高 AI 效率。GSF 是一種全自動語義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，無需人工干預(yù)即可理解獨(dú)特的業(yè)務(wù)背景、映射關(guān)系并為結(jié)構(gòu)化企業(yè)數(shù)據(jù)賦予含義。

它可自動推理、強(qiáng)制管理并確保您的 AI 生成的答案具有確定性、可解釋性且無幻覺。從一開始。GSF 可確保您的 Agentic 和 Generative AI 實(shí)施具有成本效益，同時不會犧牲準(zhǔn)確性、深度或響應(yīng)。

無需移動甚至直接接觸您的數(shù)據(jù)，GSF 即可激活您的元數(shù)據(jù)并創(chuàng)建單一事實(shí)來源。它可消除不一致的輸出、增強(qiáng)治理（減少 90% 的工作量）并大幅削減運(yùn)營成本。

借助透明且經(jīng)濟(jì)高效的 Agentic AI，CDO 可以在不產(chǎn)生財(cái)務(wù)或組織摩擦的情況下推動 AI 的采用。任何非技術(shù)用戶都可以訪問可靠的數(shù)據(jù)和分析，而無需成為 SQL 專家或快速工程師，并做出真正基于數(shù)據(jù)的決策。

這就是數(shù)據(jù)和人工智能如何能夠推動真正的商業(yè)價(jià)值而不僅僅是理論潛力。

支柱四：擴(kuò)大規(guī)模，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)影響

現(xiàn)在您已經(jīng)建立了無幻覺的 Agentic AI 實(shí)現(xiàn)，是時候確保它能夠擴(kuò)展了。但與想象相反，擴(kuò)展 Agentic AI 的意義遠(yuǎn)不止是更大的模型或更快的處理速度。

您必須保持適當(dāng)?shù)闹卫怼L(fēng)險(xiǎn)管理和適應(yīng)性。否則，您的 AI 項(xiàng)目可能很快就會成為負(fù)擔(dān)而不是資產(chǎn)。可持續(xù)的 AI 需要透明度、合規(guī)性和不斷改進(jìn)，以跟上不斷變化的法規(guī)和現(xiàn)實(shí)世界的業(yè)務(wù)需求。

管理風(fēng)險(xiǎn)、信任和治理

數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者非常清楚，監(jiān)管環(huán)境永遠(yuǎn)不會停滯不前。歐洲率先頒布了《歐盟人工智能法案》，該法案自 2024 年 8 月 1 日起生效。該法案將人工智能應(yīng)用按風(fēng)險(xiǎn)等級分為不可接受、高風(fēng)險(xiǎn)、有限風(fēng)險(xiǎn)和最小風(fēng)險(xiǎn)，并執(zhí)行嚴(yán)格的合規(guī)規(guī)則。

部署高風(fēng)險(xiǎn)人工智能的公司必須建立風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，維護(hù)技術(shù)文檔，實(shí)施人工監(jiān)督，并滿足準(zhǔn)確性、安全性和穩(wěn)健性的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)。

CDO 已做好迎接這些變化的準(zhǔn)備。根據(jù)Gartner 的 2024 年 CDO 議程調(diào)查，近九成 CDO表示，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)和 AI 治理對于推動業(yè)務(wù)和技術(shù)創(chuàng)新至關(guān)重要。

監(jiān)管期限非常緊迫。組織只有六個月的時間來遵守禁止的人工智能系統(tǒng)的要求，十二個月的時間來遵守某些通用人工智能法規(guī)，二十四個月的時間來滿足完全的立法要求。監(jiān)管時間緊迫，未能適應(yīng)的企業(yè)將發(fā)現(xiàn)自己很難跟上。

為了跟上人工智能和法規(guī)的步伐，公司必須應(yīng)用自動化治理工作流程。確保敏感信息被自動標(biāo)記，數(shù)據(jù)沿襲被正確跟蹤到列級別，并且文檔的移動速度與數(shù)據(jù)的增長速度一樣快。

Agentic AI 是一項(xiàng)長期投資，這意味著它必須與您的組織一起發(fā)展。AI 系統(tǒng)需要輕松擴(kuò)展、與新興技術(shù)集成并支持新用例而無需進(jìn)行昂貴的大修。以治理、適應(yīng)性和透明度為核心構(gòu)建 Agentic AI 的公司將引領(lǐng) AI 時代。

CDO 到 CAIO：下一步發(fā)展

人工智能正逐漸成為企業(yè)運(yùn)營的中樞神經(jīng)系統(tǒng)。隨著人工智能戰(zhàn)略、治理和貨幣化成為焦點(diǎn)，CDO 往往會演變?yōu)槭紫斯ぶ悄芄?(CAIO)。

歐盟《人工智能法案》和其他法規(guī)正在將人工智能治理推向高管領(lǐng)導(dǎo)層。公司需要了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、治理和負(fù)責(zé)任的人工智能部署的人工智能遠(yuǎn)見者。這就是為什么越來越多的組織開始意識到，成功的人工智能部署不僅關(guān)乎技術(shù)，也關(guān)乎領(lǐng)導(dǎo)力。CDO 和 CAIO 塑造組織的 AI 愿景、推動采用并確保公司的 AI 實(shí)施符合業(yè)務(wù)目標(biāo)。