人工智能在數據管理中的投資回報率：炒作與可衡量的結果
人工智能在數據管理中的實際應用與回報
人工智能確實存在一些切實的應用場景，能夠顯著改善數據管理效果，其可衡量的回報也證明了投資的合理性。
自動元數據標記與數據編目優化
傳統的數據編目方法嚴重依賴人工操作，效率低下且易出錯。人工智能通過自動元數據標記和豐富，能夠大幅提升數據管理的效率與準確性，使企業更快速地發現、分類和利用數據資產。
數據基礎設施驅動AI投資回報
2026年的趨勢報告指出，AI的成功將由數據基礎設施驅動，而非依賴最新的AI模型。企業若能建立穩固的數據基礎，將更有可能實現可衡量的投資回報率。
企業AI投資的可衡量成果
SAP的研究表明，當企業將人工智能與質量數據互聯、投資技能，並將智能嵌入核心工作流時，能夠產生有意義的投資回報，提升整體運營效率。
AI項目落地的挑戰與現實
麻省理工學院的研究指出，高達95%的企業生成式AI項目在六個月內未能產生可衡量的財務回報。這反映出當前AI落地仍面臨巨大挑戰，許多項目因缺乏明確的業務目標與可量化的指標而難以實現預期回報。
企業需建立可量化的AI投資路徑
成功的企業往往在訓練模型前，先投入數據基礎設施建設，並將每個應用場景與可量化的投資回報率（ROI）掛鉤，建立持續優化的反饋機制，以確保AI投資的可持續性與可衡量性。