整理／鄭宜芬
Gartner預測，2030 年有逾十分之一企業轉型為 AI 優先型企業，在 AI 智慧體、語意技術、整合型資料與分析（D&A）平臺應用等領域領先競爭對手。此三處領域是資料與分析重要趨勢核心驅動力，並建議企業在未來兩年將下列 6 項資料與分析（D&A）趨勢納入自身策略規劃。
Gartner 研究副總裁 Carlie Idoine 表示：「企業向 AI 優先型營運模式加速轉型，AI 已成為所有業務決策、工作流程與投資考量之核心要素。若缺乏策略層面清晰承諾，企業很難在業務全部場景內持續實現 AI 技術全部價值。」
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趨勢 1：主權 AI 發展加速
隨著 AI 成為經濟實力關鍵支柱，各國著眼於優先掌控在地 AI 能力，以最大程度降低外部依賴、實現主權目標。在地語系化資料與分析管控能力是該進程重要一環，是諸多企業向 AI 優先型企業轉型期間必須應對之外部地緣政治現實問題。
Idoine 表示：「主權 AI 徹底重塑企業 AI 策略管控、創新與可變性認識框架。為有效應對主權 AI 機遇暨挑戰，企業須對資料與分析路線圖進行現代化改造，推動 AI 應用從部署落實升級為競爭優勢。」
趨勢 2：藉助決策管理平臺降低 AI 智慧體風險
AI 智慧體技術如今介入更多策略、戰術與營運規劃，若缺乏有效管治則增加企業法律、營運與聲譽風險。決策管理將企業管治原則融入智慧體系，確保自動化決策可解釋、可稽核，與業務目標始終一致。
Gartner 預測，到 2029 年，藉助智慧型決策管理平臺，已明確模型化的商業決策在可信度方面相較缺乏決策管理者提升五倍、決策速率提高 80%。
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趨勢 3：利用 AI 治理平臺建立信任
全球 AI 監管日漸複雜，新 AI 風險不斷顯現，自主 AI 智慧體普及加速，傳統驗證方法無法有效滿足現今 AI 管治需求。AI 治理平臺可幫助企業在遵循政策、法規暨行業標準同時貫徹負責任的 AI 一般原則。
Gartner 建議資料與分析領導者採用 AI 治理平臺落實執行機制，實現集中監督、構建風險治理框架，實施必要管控。
趨勢 4：基於資料流程驅動的即時智慧體
傳統資料處理效率遲緩，智慧體資料流程是企業創建、使用 AI 智慧體之關鍵。事件驅動型資料程式助力資料與分析領導者加速資料交付，有利 AI 智慧體快速、準確執行更多任務。
Gartner 預測，受即時回應能力變革性需求推動，2028 年智慧體 AI 資料流程技術採用比率從 2025 年不足 15%上升至 60%以上。企業須提前規劃即時資料需求應用場景，如智慧型決策、自動營運暨數位孿生等。
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趨勢 5：採用智慧體資料管理簡化營運
資料與分析領導者在管理龐雜資料時持續面臨挑戰，傳統資料管理流程已不堪重負，加大企業實現 AI 完成準備難度。使用 AI 智慧體管理資料、支援即時操作、模式識別暨提供建議，可改進核心資料處理流程、提高企業決策可變性與回應速度。
Idoine 表示：「通過整合 AI 智慧體至資料管理工作流程，資料團隊能利用具備自動學習能力的系統靈活開展工作。為確保交付能力穩定、交付成果與業務高度契合，必須建立強有力的管治機制，針對技術性能進行持續監控。」
趨勢 6：使用 GraphRAG 處理複雜應用場景
許多企業型 AI 應用需求高精度暨高可靠性，而一般擷取增強生成（RAG）無法處理龐雜、多上下文關連資料查詢。GraphRAG 整合知識圖譜暨大型語言模型（LLM），提升 AI 系統檢索、構建資訊關連網路、應用上下文資訊，於複雜應用場景中實現更精准結果的能力。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
