AI治理不容商量
AI治理将成为主流，与我们所见证的数据治理的多次迭代相比，它将在明年成为企业的一大痛点。采用速度、法规制定、客户对其数据保护的期望提升(需与其所购买产品的能力相平衡)、因AI导致的数据复制成本，以及由Copilot增加的整体风险格局，都将推动AI治理的采用。这一次，治理将成为2025年令人垂涎的工作，并真正落地生根。
小型语言模型(SLM)和代理式GenAI的崛起
2025年，小型语言模型(SLM)和代理驱动的GenAI将取得指数级进步，这些模型将解决AI领域一些最持久的问题：幻觉、高昂的运营成本以及用户输入质量低下。
通过专注于更好的上下文理解，这些创新将减少用户摩擦，并提高AI工具的可靠性。企业将优先考虑这些简化且成本效益高的解决方案，而非传统的、大规模的模型。
AI投资的现实考量
AI投资格局即将发生转变。随着企业逐渐意识到数据质量不佳会损害像Copilot这样的AI模型的有效性，这些投资将聚焦于提高数据准确性和AI数据管理。
2025年的这一重新校准将把资金转向构建稳健的数据基础，从而在2026年之前推动负责任的AI采用迎来复苏。随着数据准确性和可用性的提升，下一波AI将更成功地兑现其最初的承诺。
消费者与数据意识
AI在日常生活中日益普及，将使消费者群体更加明智。随着数据隐私意识的提高和监管的更加严格，消费者将更好地理解其数据的价值。
这一转变将改变公司收集和使用消费者信息的方式。那些能够在个性化和隐私之间取得平衡(即，为数据共享提供有形价值或无缝退出选项)的成熟企业将引领市场。消费者驱动的数据策略时代即将开启。
安全与合规的行业框架
企业将依靠行业框架来标准化其安全、隐私和数据实践，这些框架将为内部对齐提供路线图，并作为抵御监管审查的防线。通过采用这些框架，企业将降低风险，并获得应对复杂审计和调查的敏捷性。
合成数据大放异彩的时刻
合成数据将迎来其高光时刻。随着越来越多的监管要求和消费者期望的发展，使用合成数据来保护敏感数据将成为主流。AI治理越成熟，对如何使用合成数据的理解就越深入，从而增加合成数据的使用。
自动化重塑数据管理
自动化将重塑一些数据管理工作。数据管理工作2.0将从创建和协作转向自动化和验证。
开发包含业务术语的数据术语表，将物理模式/表/列链接到业务术语，用业务语言描述非结构化数据，预测数据所有权，修复自动化，以及许多其他能力，将推动数据管理工作验证所需的数据管理能力，从而增强对数据的理解和一致性。
展望2025
AI和数据管理的未来光明，但需要深思熟虑的规划和战略适应。投资于AI治理、优先考虑数据准确性、拥抱合成数据并利用自动化的企业将引领潮流。
