CDO 的價值要求：通過 Agentic AI 推動業務影響
首席數據官 (CDO) 的角色發生了巨大變化。曾經的后臺職能已被推到業務戰略的最前沿。CDO 現在發現自己處于第一線，肩負著將人工智能和分析轉化為切實的業務優勢的任務，壓力很大。
如今，CDO 需要做的不僅僅是談論 AI 驅動的決策，他們必須讓其發揮作用。否則，他們可能會陷入與之前許多人相同的陷阱：大規模的 AI 投資永遠不會轉化為商業價值。
投資回報率不明確、治理差距以及分析與業務目標之間的脫節已經導致無數人工智能項目在擴大規模之前就夭折了。
那些彌補差距、證明人工智能和分析能促進收入增長的企業將獲得晉升。而那些沒有做到這一點的企業將發現其影響力正在減弱，預算也將縮減。
你會選擇哪條路？
將數據與可衡量的業務影響聯系起來
高管們喜歡數字——直到他們不再喜歡。毫無疑問，讓高管們從懷疑論者變成堅定使用的唯一方法是展示數據、分析和人工智能計劃的清晰、量化的投資回報率 (ROI) 。
重要的是要記住，這種懷疑往往針對的是結果，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。”這些問號通常歸結為不明確的投資回報率、失敗的項目和無法轉化為行動的分析。
將人工智能驅動的數據和分析與可衡量的業務影響、更高的參與度、收入增長和成本節約相結合的 CDO 證明了人工智能的真正力量在于使業務決策更智能、更快、更有價值。
盡管數據是一條有待開發的收入來源，但要將數據轉化為金錢，光有良好的意愿是不夠的。如果沒有適當的策略，Agentic AI 和分析將停留在“潛在”模式。
為了通過數據推動重大的業務影響和價值，數據領導者必須關注四個關鍵支柱。
支柱一：戰略協調與愿景
每項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？高價值的 AI 應用可直接增加收入、降低成本或提高效率。但要找到這些最佳點，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 應用程序能夠產生可衡量的業務影響？
- 該組織的AI 準備、治理和 AI 采用成熟度如何？
- 是否有正確的數據共享框架和單一事實來源來大規模支持 GenAI？
回答這些問題是構建具有明確業務目標和 KPI 的結構化框架的第一步。沒有 KPI，就無法證明成功。如果高管看不到成果，預算就會很快枯竭。
如果沒有跨職能協作，即使是最好的戰略也會失敗。GenAI無法在孤島中工作。它需要多個團隊的支持才能共享、清理和維護高質量數據。如果沒有這種協作，維護全面的 AI 就緒結構化數據是不可能的，而如果沒有強大的數據基礎，AI 就會停留在試驗階段。
1.使用 Agentic AI 解決數據過載問題
企業被數據淹沒，卻很少利用數據。盡管可以訪問大量數據，但只有不到 25% 的業務決策實際上是由數據驅動的。問題在于原始數據與實際行動之間的差距。
從數據驅動到真正基于數據的決策意味著基于可信的實時數據和分析做出每項戰略選擇。這就是Agentic AI改變游戲規則的地方。
與生成答案并等待人類解釋的 GenAI 聊天機器人不同，Agentic AI 會主動執行任務，適應新數據，并動態改進決策策略。
Agentic AI 將生成式 AI 的靈活性與傳統自動化的精確性相結合，可以自動分析數據并采取行動。它不需要每一步都進行人工干預。它可以學習、分析和采取行動，使數據收集和業務執行更加緊密地結合在一起。
正如史蒂芬·霍金所說：“智力就是適應的能力。”這適用于人類，現在也適用于人工智能。
2.Agentic AI 有何獨特之處？
四個關鍵功能使Agentic AI從根本上不同于“傳統”AI 和 GenAI：
1). 自主、目標導向的行為
AI 代理確實會分析數據，但它們的作用遠不止于此。它們會追求目標并實時調整行動。在數據和分析方面，Agentic AI 系統可以監控數據使用模式，主動識別相關數據集并推薦定制響應，所有這些都無需人工干預。
2).滿足多樣化業務需求的可擴展性
如果架構合理并配備自動化上下文和推理功能，Agentic AI 可以輕松擴展（這在依賴 RAG 和 GraphRAG 等方法時是不可能的）。小型團隊可以從自動化基本數據訪問請求和處理數據發現開始。隨著組織的發展，相同的 AI 會擴展到個性化數據推薦、用戶行為分析和基于人員在組織中的角色的實時數據訪問優化。
3). 工作流程優化與執行
與傳統的識別低效率的 AI 模型不同，Agentic AI 可以解決這些問題。它與數據目錄、BI 工具和企業系統集成，以自動執行數據工作流。在自助數據訪問方面，它不僅僅是建議數據。它檢索相關數據集，應用必要的轉換并提供答案。
4). 受控的自治與治理
借助 illumex 的 GSF（生成語義結構）等自動化語義數據結構，Agentic AI 可以進行精確調整以與數據治理框架保持一致，確保 AI 代理在定義的約束內運行，同時最大限度地提高數據訪問和實用性。
支柱二：構建引人關注的價值描述
AI 不會自我推銷。CDO和 CAIO 需要講述高管真正關心的故事。用算法打動人們并不能確保 Agentic 或 Generative AI 獲得認可。這需要證明您的企業 AI 實施如何賺錢、省錢或降低風險。
請記住，要想取得成功，您的 AI 敘述必須適應每個受眾及其優先事項。高管希望看到收入增長、成本節約和風險降低。部門主管需要 AI 來解決實際的運營瓶頸。一線團隊關心的是 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 計劃如何直接與業務目標保持一致，比關注技術可能性更有效。如果模型的準確性不能推動業務指標，那么它就毫無意義。
能夠提高銷售額、降低運營成本或保持客戶參與度的人工智能會迅速贏得認可。而且數字必須清晰明了：節省了多少錢、提高了多少效率、獲得了多少競爭優勢。
1.將（Agentic）AI變成商業故事
案例研究和有數據支持的成功案例讓人工智能的價值變得生動起來。傳達影響的最佳方式是將其描述為業務挑戰：
- 從問題開始。公司面臨什么痛點？
- 介紹一下AI解決方案。Gen/ Agentic AI是如何應用的？
- 顯示結果。有哪些可衡量的改進？
當人工智能解決了實際問題并帶來明確、可量化的業務影響時，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
高管們擔心可解釋性和透明度，這是他們應該擔心的。Agentic AI 可實現工作流程自動化并做出實時決策，這意味著風險很高。沒有人希望 AI 系統做出不可預測的決策，從而導致監管問題或聲譽受損。
麥肯錫強調，“可解釋性不僅僅關乎信任；它還使企業能夠理解、驗證和改進人工智能系統，以確保與其目標保持一致。”
AI 不能成為黑匣子，CDO 必須保證每個 AI 驅動的響應都是可追溯、可解釋、可治理且完全可問責的。否則，AI 幻覺就會出現，而這可能會導致一系列問題。
3.緩解人工智能幻覺的必要性
當非確定性 AI 模型生成看似正確但實際上完全錯誤的輸出時，就會產生幻覺。這些是一顆定時炸彈，尤其是在金融、保險和醫療保健等高風險行業。一個錯誤的 AI 輸出可能會在這些領域帶來災難性的后果。
《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，增加責任風險，并導致嚴重的運營挫折。”
為了消除這些風險，CDO 必須轉向確定性的Agentic 和 GenAI 系統，這些系統可以產生基于事實的、一致的輸出，而不是推測性或誤導性的結果。
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先事項。為了確保準確性，代理 AI 系統需要自動化、結構化的監督、確定性響應以及自動化治理工作流程和流程。
采用 Agentic AI 意味著負責任的自動化。優先考慮零幻覺 AI 實施的 CDO 可以建立信任和可靠性，并使其組織免受無法解釋、不可預測的 AI 輸出風險的影響。
支柱 3：推動組織認同
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 計劃也會停滯不前。成功整合 Agentic AI 意味著讓利益相關者參與進來并控制成本，以保證長期可持續性。
1.有效地吸引利益相關者
高管需要看到真正的業務影響。正如麥肯錫所說，“當人工智能計劃與業務目標保持一致，并且領導層了解其潛在影響時，它們就會取得成功。”
當 AI 被視為現有業務問題的解決方案時，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、節省成本……當您的 AI 項目盡早帶來切實的收益時，擴大采用就更容易了。
透明度至關重要。如果決策者不了解 AI 如何得出結論，他們就不會在日常工作流程中信任或依賴它。對于自主制定和執行決策的 Agentic AI 來說尤其如此。信任的基礎是清晰的可解釋性，展示 Agentic AI 如何得出結論以保持可靠的輸出。
2.優化 Agentic AI 的總擁有成本 (TCO)
低估 AI 實施的真實 TCO 是一個巨大的錯誤。隱藏費用、數據基礎設施、模型再訓練和計算能力可能會在項目擴展之前就失敗。
一個主要的財務陷阱是過度依賴矢量數據庫和檢索增強生成 (RAG) 來為你的 AI 模型提供背景信息。RAG 可能會因為計算需求大而增加運營成本，需要大量的手動設置和維護，而且仍然不能保證準確的響應。BizTech警告稱，實施 LLM 的企業必須考慮存儲、檢索和處理成本，否則可能會使 AI 的擴展成本過高。
CDO 可以通過轉向自動化上下文和推理解決方案（如生成語義結構 (GSF)）來削減成本，從而減少對持續外部數據檢索的依賴。使用 GSF，您可以節省高達 80% 的代幣成本，同時保持完全透明和響應的完全準確性。
3.生成語義結構（GSF）的力量
生成語義結構 (GSF)可提高 AI 效率。GSF 是一種全自動語義數據結構，無需人工干預即可理解獨特的業務背景、映射關系并為結構化企業數據賦予含義。
它可自動推理、強制管理并確保您的 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 實施具有成本效益，同時不會犧牲準確性、深度或響應。
無需移動甚至直接接觸您的數據，GSF 即可激活您的元數據并創建單一事實來源。它可消除不一致的輸出、增強治理（減少 90% 的工作量）并大幅削減運營成本。
借助透明且經濟高效的 Agentic AI，CDO 可以在不產生財務或組織摩擦的情況下推動 AI 的采用。任何非技術用戶都可以訪問可靠的數據和分析，而無需成為 SQL 專家或快速工程師，并做出真正基于數據的決策。
這就是數據和人工智能如何能夠推動真正的商業價值而不僅僅是理論潛力。
支柱四：擴大規模，實現可持續影響
現在您已經建立了無幻覺的 Agentic AI 實現，是時候確保它能夠擴展了。但與想象相反，擴展 Agentic AI 的意義遠不止是更大的模型或更快的處理速度。
您必須保持適當的治理、風險管理和適應性。否則，您的 AI 項目可能很快就會成為負擔而不是資產。可持續的 AI 需要透明度、合規性和不斷改進，以跟上不斷變化的法規和現實世界的業務需求。
管理風險、信任和治理
數據領導者非常清楚，監管環境永遠不會停滯不前。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用按風險等級分為不可接受、高風險、有限風險和最小風險，并執行嚴格的合規規則。
部署高風險人工智能的公司必須建立風險管理系統，確保數據質量，維護技術文檔，實施人工監督，并滿足準確性、安全性和穩健性的嚴格標準。
CDO 已做好迎接這些變化的準備。根據Gartner 的 2024 年 CDO 議程調查，近九成 CDO表示，強大的數據和 AI 治理對于推動業務和技術創新至關重要。
監管期限非常緊迫。組織只有六個月的時間來遵守禁止的人工智能系統的要求，十二個月的時間來遵守某些通用人工智能法規，二十四個月的時間來滿足完全的立法要求。監管時間緊迫，未能適應的企業將發現自己很難跟上。
為了跟上人工智能和法規的步伐，公司必須應用自動化治理工作流程。確保敏感信息被自動標記，數據沿襲被正確跟蹤到列級別，并且文檔的移動速度與數據的增長速度一樣快。
Agentic AI 是一項長期投資，這意味著它必須與您的組織一起發展。AI 系統需要輕松擴展、與新興技術集成并支持新用例而無需進行昂貴的大修。以治理、適應性和透明度為核心構建 Agentic AI 的公司將引領 AI 時代。
CDO 到 CAIO：下一步發展
人工智能正逐漸成為企業運營的中樞神經系統。隨著人工智能戰略、治理和貨幣化成為焦點，CDO 往往會演變為首席人工智能官 (CAIO)。
歐盟《人工智能法案》和其他法規正在將人工智能治理推向高管領導層。公司需要了解數據結構、治理和負責任的人工智能部署的人工智能遠見者。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乎技術，也關乎領導力。CDO 和 CAIO 塑造組織的 AI 愿景、推動采用并確保公司的 AI 實施符合業務目標。
