【帆软研究院】AI数字人才思维方式_实践思路_场景梳理

近日，帆软研究院发布了一份名为“AI数字人才思维方式_实践思路_场景梳理”的行业研究报告。这份报告深入探讨了AI技术在数字化转型中的应用，包括AI数据分析、AI应用搭建、AI业务探索等多个维度，并提供了丰富的实践案例和策略建议。报告不仅分析了AI对数字化工作的影响，还详细阐述了从数据分析出发AI应用的第一步，以及如何将AI应用到数据分析的具体实践。其中，包含了对企业级数据应用的帮助、AI数据应用的局限性以及AI在不同业务场景下的应用实践等内容。这份报告是帆软研究院基于深入研究和实践经验的结晶，提供了宝贵的行业洞察和实用指导，对于希望在数字化转型中利用AI技术的企业来说，具有很高的参考价值。

AI数字人才思维方式、实践思路、场景梳理

在数字化浪潮中，AI技术已成为推动企业转型的关键力量。AI不仅改变了我们的工作方式，更深刻影响了企业的业务流程和决策模式。本文将探讨AI对数字化工作的影响，以及如何将AI应用到数据分析中，从而提升企业效率和竞争力。

AI对数字化工作的影响主要体现在交付结果、技术平权、agent推进人机协同和信息化跃迁四个趋势。这些趋势表明，AI技术正在从单一的工具转变为企业的核心竞争力，推动业务流程的自动化和智能化。例如，通过AI技术，企业能够实现从数据收集到分析再到决策的全流程自动化，大幅提升工作效率。

在AI应用的实践中，数据分析是关键的第一步。企业需要梳理业务流程，定义问题，进行数据处理和分析，最终形成决策应用。这一过程中，AI技术的应用可以帮助企业智能生成SQL、解释SQL、编辑数据，甚至自动生成公式、图表和布局，从而提升数据分析的效率和准确性。

以某能源企业为例，通过应用ChatBI，企业实现了从繁琐操作中解放，专注于数据分析的深入思考。这一实践表明，AI技术的应用可以大幅降低使用门槛，让用户无需精通每一个功能细节，便能进行智能洞察。AI助手能够自动提取关键信息与指标，智能输出分析文档，进一步提升工作效率。

然而，AI数据应用也存在局限性。当前AI模型的分析能力主要依赖于公开数据源及用户提供的结构化数据，在涉及业务场景深度融合与企业内部数据穿透分析方面存在局限性。因此，企业在使用AI进行数据分析时，需要结合行业特性、企业战略及内部敏感信息进行人工补充完善。

在AI应用的实践中，企业需要考虑如何将AI技术与业务精准结合，进行低风险规划，并找到AI落地的第一步。帆软研究院提供的AI Workshop可以帮助企业进行AI诊断，明确价值流提升机会与所需AI应用场景。通过场景目标制定、规划短中长期阶段性部署方案，企业可以设计并交付实施方案，实现AI的成功落地。

AI技术的应用也带来了新的挑战，如数据偏见、合规风险和成本问题。企业需要采取偏见缓解策略，建立透明和问责机制，控制合规风险，并权衡产出与成本问题。这些挑战的解决，需要企业在AI技术的应用中不断探索和实践。

总的来说，AI技术正在深刻改变企业的数字化工作方式。通过AI的应用，企业可以实现业务流程的自动化和智能化，提升工作效率和决策质量。然而，AI技术的应用也带来了新的挑战，需要企业在实践中不断探索和解决。未来，随着AI技术的不断发展，其在企业数字化转型中的作用将更加重要。

这篇文章的灵感来自于《AI数字人才思维方式、实践思路、场景梳理》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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