Gartner：评估数据和人工智能团队的财务影响已变得至关重要
简单来说
评估数据、人工智能和机器学习团队的财务影响的问题变得至关重要。
在人工智能的美好未来世界里，大家只谈数据分析的惊人效果，以及数据团队能带来什么。 您是否在现实中看到过这些影响：实施数据分析项目所产生的特定现金流？ 答案很可能是模棱两可的。 因此，Gartner 讨论了评估数据团队在其领先地位的影响的问题 数据与分析会议 今年。
根据 Gartner 的研究，自 1975 年以来，衡量数据分析项目的特定财务影响（收入增长、成本降低、生产力增长和风险降低）的公司比例一直在稳步下降。 到 2020 年，超过 90% 的数据投资（17 年为 1975%）被所谓的战略目标证明是合理的：创造创新、数据作为资产和品牌价值。
然后你可以谈论很多关于我们如何以及为什么来到这里，以及在全球宏观经济环境阴云密布的背景下接下来会发生什么。
趋势为何形成？
在许多情况下，根据战略目标证明数据分析的效果是很正常的。 行业这几年的发展大家已经有目共睹，似乎： ChatGPT 这里使最后一枪成为最后的怀疑者。 在突破的那一刻，任何一家想要生存的企业都不想甘于落后。
当您不投资于理解数据投资可以带来什么真正的财务影响以及如何衡量时，有时会被迫用战略目标证明效果。 许多公司在项目上投入巨额资金，以数据为基础改进业务流程，但同时也节省了创建评估这些项目效果的方法论（AB测试、数据项目投后分析等）。 随着每个新项目的推出，这些公司越来越陷入不确定的陷阱； 对他们来说，所有数据活动最终破产的风险都在增加，或者数据团队在不了解他们的活动是否成功的情况下过度膨胀。
同时，在实践中，这种方法的引入总是对所有数据项目产生最大的影响。
接下来会发生什么？
不利的一面是数据团队在世界市场困难的宏观经济形势下越来越脆弱。 如果说某些类型的球队90%的影响都因为处于光明的未来某处而无法“触及”，那么当经济危机愈演愈烈时，最先受到打击的将是这些球队。 不幸的是，这一趋势的开始在 2022 年基本得到证实，一些大规模的 裁员 在大公司。
好的一面是对实际财务影响评估的兴趣增加。 在上述所有背景下，我们预计 2024 年至 2025 年将出现趋势逆转，真正的财务影响将证明更多投资是合理的。
这将意味着人们对 Reliable ML 等方法的兴趣增加：如何组织数据团队的工作，以便他们的活动的影响是可衡量的并且在财务上是积极的。 为此，您需要考虑 ML 系统设计（为了不进入明显无利可图或无法实现的项目）、因果推理（为了不落入错误模式的陷阱）和 AB 测试（为了正确地了解您的原型在扩展时是否会带来收益）。
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关于作者
Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。
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