Gartner：評估數據和人工智能團隊的財務影響已變得至關重要
簡單來說
評估數據、人工智能和機器學習團隊的財務影響的問題變得至關重要。
在人工智能的美好未來世界裡，大家只談數據分析的驚人效果，以及數據團隊能帶來什麼。 您是否在現實中看到過這些影響：實施數據分析項目所產生的特定現金流？ 答案很可能是模棱兩可的。 因此，Gartner 討論了評估數據團隊在其領先地位的影響的問題 數據與分析會議 這一年。
根據 Gartner 的研究，自 1975 年以來，衡量數據分析項目的特定財務影響（收入增長、成本降低、生產力增長和風險降低）的公司比例一直在穩步下降。 到 2020 年，超過 90% 的數據投資（17 年為 1975%）被所謂的戰略目標證明是合理的：創造創新、數據作為資產和品牌價值。
然後你可以談論很多關於我們如何以及為什麼來到這裡，以及在全球宏觀經濟環境陰雲密布的背景下接下來會發生什麼。
趨勢為何形成？
在許多情況下，根據戰略目標證明數據分析的效果是很正常的。 行業這幾年的發展大家已經有目共睹，似乎： ChatGPT 這裡使最後一槍成為最後的懷疑者。 在突破的那一刻，任何一家想要生存的企業都不想甘於落後。
當您不投資於理解數據投資可以帶來什麼真正的財務影響以及如何衡量時，有時會被迫用戰略目標證明效果。 許多公司在項目上投入巨額資金，以數據為基礎改進業務流程，但同時也節省了創建評估這些項目效果的方法論（AB測試、數據項目投後分析等）。 隨著每個新項目的推出，這些公司越來越陷入不確定的陷阱； 對他們來說，所有數據活動最終破產的風險都在增加，或者數據團隊在不了解他們的活動是否成功的情況下過度膨脹。
同時，在實踐中，這種方法的引入總是對所有數據項目產生最大的影響。
接下來會發生什麼？
不利的一面是數據團隊在世界市場困難的宏觀經濟形勢下越來越脆弱。 如果說某些類型的球隊90%的影響都因為處於光明的未來某處而無法“觸及”，那麼當經濟危機愈演愈烈時，最先受到打擊的將是這些球隊。 不幸的是，這一趨勢的開始在 2022 年基本得到證實，一些大規模的 裁員 在大公司。
好的一面是對實際財務影響評估的興趣增加。 在上述所有背景下，我們預計 2024 年至 2025 年將出現趨勢逆轉，真正的財務影響將證明更多投資是合理的。
這將意味著人們對 Reliable ML 等方法的興趣增加：如何組織數據團隊的工作，以便他們的活動的影響是可衡量的並且在財務上是積極的。 為此，您需要考慮 ML 系統設計（為了不進入明顯無利可圖或無法實現的項目）、因果推理（為了不落入錯誤模式的陷阱）和 AB 測試（為了正確地了解您的原型在擴展時是否會帶來收益）。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
