【凯捷研究院】数据驱动的创新回顾_Wave11

近日，【凯捷研究院】发布了《数据驱动的创新回顾_Wave 11》报告。这份报告深入探讨了数据和人工智能（AI）如何成为组织运作框架的一部分，不仅仅是驱动洞察，更是推动实际成果。报告中特别强调了新的全球数据科学挑战项目：绿色变革使者，旨在探索代理性AI如何超越“仅仅”优化和转型业务，而是赋予年轻人建设更绿色、更包容的未来的力量。报告内容丰富，涵盖了从代理性系统、负责任的AI模型到数据和AI平台的开放标准等多个方面，为读者提供了关于数据驱动创新的深刻见解和实际案例。

在数字化时代，数据和人工智能（AI）正成为企业运营框架的核心部分。根据凯捷研究院发布的《数据驱动的创新回顾》报告，我们可以看到数据和AI不仅仅是推动洞察力的工具，更是推动实际成果的关键。报告中特别提到的“Green Agents of Change”项目，展示了AI在优化和转型业务之外，还能如何赋予年轻人建立更绿色、更包容的未来的力量。

报告指出，AI的发展已经从单一的算法响应，转变为能够规划、推理甚至偶尔超越创造者的智能代理。这种转变意味着AI不再仅仅是一个工具，而是变成了企业的一个同事，能够扩展专业知识、优化运营，并从每次互动中不断学习。例如，自主供应链指挥者能够实时与物流代理进行协商，财务顾问不仅能预测现金流，还能动态调整，客户体验生态系统中品牌、数据和运营都能共同学习和行动。

报告中还提到了“蓝海智能”的概念，强调了从竞争性“红海”转向创造无人竞争的“蓝海”价值的重要性。在“蓝海”世界中，竞争消退，因为新的价值形式出现了。当生成性和智能代理系统融合时，AI不再只是反应，而是开始推理。它预测问题、协调资源，并创造如此个性化和适应性的体验，以至于没有任何单一模型或人类团队能够复制。

在企业层面，这种生成性和智能代理智能的融合改变了创新的经济性。AI不再是一个工具，而是一个同事，它扩展专业知识、优化运营，并从每次互动中不断学习。客户已经在通过Capgemini的rAIse AI平台探索这些蓝海，构建特定于领域的代理，这些代理能够自动管理工作流程、重新分配资源和优化流程。目标不仅仅是效率，而是重新定义产品或服务的本质。

报告还强调了空间数据即服务（SDaaS）的兴起，它已经从原始图像流演变为具有预测性的基础设施。与几年前相比，今天的系统提供了近乎实时的洞察力、在轨AI驱动的边缘处理、更广泛的可访问性和日益增长的伦理框架。这种转变不仅仅是技术进步的象征，它标志着一个时代的开始，在这个时代中，技术不仅仅记录现在，还预见未来。

在AI驱动的决策制定时代，组织可能会试图通过向大型语言模型（LLM）喂食未结构化的文档（如PDF）来简化其数据策略。然而，这种方法虽然看似方便，却常常导致性能不佳、输出幻觉以及缺乏有意义的洞察力。报告中明确指出，简单地将PDF文档投入LLM并不是一个有效的数据策略。我们需要语义丰富和特定于领域的上下文作为可扩展策略的基本组成部分。知识图谱的使用是这一转型的关键推动因素，它通过将信息组织成相互连接的实体和关系，将LLMs锚定在结构化、上下文化的知识上，从而大幅减少幻觉，并提高AI生成响应的相关性和准确性。

报告中的一个案例研究显示，通过使用知识图谱，可以减少幻觉，并提高AI生成响应的相关性和准确性。例如，如果将一家大型汽车制造商的年度报告输入到云LLM中，并询问有关数字或战略的问题，通常会得到不错的答案。但是，你仍然会觉得需要双重检查每个响应，这正是本文的重点。为了更清楚地说明这一点（并避免浏览14兆字节的企业模板），使用了MegaCorp年度报告的简短摘录和一个小模型，其中幻觉更容易被发现。

总的来说，这篇文章的灵感来自于凯捷研究院发布的《数据驱动的创新回顾》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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