2025年五大AI與數據科學趨勢

隨著數據科學和人工智慧（AI）在全球經濟中的重要性日益增加，領導者必須關注新興的AI趨勢。本文由Thomas H. Davenport和Randy Bean撰寫，探討了2025年值得注意的五大AI趨勢，包括代理型AI的興起、生成式AI實驗結果的測量、數據驅動文化的現實、非結構化數據的重要性以及數據與AI領導角色的持續鬥爭。這些趨勢將影響企業如何利用AI技術提高生產力和創新能力。

原文出處與內容

原文標題：Five Trends in AI and Data Science for 2025

作者：Thomas H. Davenport 和 Randy Bean

2025年五大趨勢

1. 代理型 AI（Agentic AI)是一種能夠自主完成任務的 AI。可以確定的是，2025 年這將成為「最熱門的 AI 趨勢」。代理型 AI 似乎正在不可避免地崛起：技術供應商和分析界對這類 AI 程式能夠協作完成實際工作的前景感到興奮，而不僅僅是生成內容，儘管目前還沒有人完全確定它究竟會如何運作。一些 IT 領導者認為他們已經擁有這項技術；大多數人預計很快會看到其實現，並準備為此投入資金（68% 的人計劃在六個月內或更短時間內採用）；而少數持懷疑態度的人認為這主要是供應商的炒作。大多數技術主管認為，這些自主協作的 AI 程式主要將基於專注於執行特定任務的生成式 AI 機器人。許多人認為，這些代理將形成一個網絡，並希望這些代理生態系統將比以往的 AI 更少依賴人類干預。一些人認為這項技術將由機器人流程自動化工具來協調；另一些人則提出代理將由企業交易系統調用；還有一些人假設會出現一個「超級代理」，負責統籌一切。最早的代理型 AI 工具將用於處理小型、結構化且涉及金錢較少的內部任務。
2. 衡量生成式AI實驗結果：儘管生成式AI引發了廣泛關注，但其經濟價值尚未得到充分證明。許多公司尚未仔細衡量生產力提升或知識工作者釋放出的時間用途。未來需要更多受控實驗來評估生成式AI的真正效益。
3. 數據驅動文化的現實：雖然生成式AI令人興奮，但它並不能改變長期文化屬性。調查顯示，許多公司仍面臨文化和變革管理挑戰，僅依靠技術不足以建立數據驅動文化。
4. 非結構化數據再次重要：生成式AI使非結構化數據重新受到重視。許多公司開始使用生成式AI來管理和訪問自己的數據和文件，但這仍是一項需要大量人力投入的工作。
5. 誰應該管理數據與AI？隨著數據和AI在組織中的重要性增加，數據領導職能本身也在不斷發展。儘管越來越多公司任命了首席數據官，但其職責和報告結構仍在探索中。未來對數據與AI領導角色的需求只會增長。

關於作者 Thomas H. Davenport是巴布森學院資訊技術與管理總統傑出教授、弗吉尼亞大學達頓商學院分析學博迪雙百教授、麻省理工學院數字經濟計劃研究員，以及德勤首席數據與分析官計劃高級顧問。他最新的著作是《All Hands on Tech: The AI-Powered Citizen Revolution》（Wiley, 2024）。Randy Bean是《Fail Fast, Learn Faster: Lessons in Data-Driven Leadership in an Age of Disruption, Big Data, and AI》（Wiley, 2021）的作者，並擔任財富1000強企業的數據與AI領導顧問。

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以上是 Intellicon AI (https://www.intelliconai.com) 的閱讀筆記。

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