文章总结： Gartner发布2031年数据与AI预测报告指出，AI已从技术热点转变为企业核心运营底座。核心发现包括：CDAO需向AI战略协同转型否则面临淘汰；企业专用小模型使用量将达大模型三倍；AI智能体将替代大量传统报表与人工决策。同时，AI滥用将导致25%的数据泄露，多国将立法禁止AI控制关键基础设施。报告建议企业必须将数据治理升级为核心战略资产，优先提升组织适配能力与高管AI素养，并在技术落地前搭建全流程风控体系以满足合规底线。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,数据安全,政策法规,安全建设,漏洞预警

Gartner 2031年预测：数据、分析与AI领域趋势展望

原创

赛博研究院 赛博研究院

赛博研究院

2026年4月15日 18:08 上海

在小说阅读器读本章

去阅读

Gartner发布了题为《2031年，数据、分析与AI百大预测》（Over 100 Data, Analytics and AI Predictions Through 2031）的报告。

报告覆盖企业管理、技术应用、安全合规、行业落地等多个维度，核心结论指出：AI已从技术热点转变为企业核心运营底座，而数据治理能力与组织适配能力，将成为企业能否兑现AI价值的关键分水岭。

首席数据分析官主导AI战略，组织能力决定转型效率

报告将数据与分析领导者、战略及创新列为重要板块，指出企业AI转型的核心矛盾：技术易落地，组织难适配。主要趋势如下：

一是首席数据分析官（CDAO）地位重构，不转型则面临淘汰。到2027年，75%未能在AI战略中确立核心协同地位的CDAO，将失去高管职位；到2028年，未接受专项培训的新任CDAO，75%会在三年内离职。这意味着，单纯的数据管理能力已无法满足企业需求，CDAO必须具备AI战略规划、资金统筹、跨部门协同的综合能力。

二是AI素养成为高管核心能力。到2027年，重视高管层AI素养的企业，财务业绩将提升20%；生成式AI推动岗位自动化后，40%的企业会重启知识管理计划，通过数据与知识沉淀实现降本增效。

三是资金模式变革，市场化取代预算制。到2029年，采用损益模型的D&A部门，获得的资金支持将比传统年度预算部门多15%，企业对数据与分析的投入正从“成本支出”转向“价值投资”。

AI重塑分析与开发，小模型成主流

报告针对分析、商业智能、数据科学、人工智能、数据管理等技术板块的发展趋势展开预测，清晰地展现了AI技术从“大而全”向“小而精”、从“人工主导”向“AI赋能”转变的态势。

在分析决策领域，AI正逐步替代人工。到2027年，50%的商业决策将由AI智能体增强或实现自动化；2028年，60%的传统报表会被生成式AI驱动的叙述式分析取代，企业决策模式将从“事后复盘”转向“实时智能”。与此同时，到2027年，80%的数据分析与决策领导者会因AI项目遭遇挫折而重新调整预期，AI应用疲劳将成为企业普遍面临的问题。

在模型应用层面，小模型优势凸显。到2027年，企业专用小型AI模型的使用量将达到通用大语言模型的三倍，企业更倾向于采用轻量化、低成本、高适配的小模型解决具体业务问题，而非盲目投入大模型研发。

在数据管理领域，AI降低人工依赖，生态融合成为趋势。到2027年，数据集成工具中的AI助手将减少60%的人工干预，自然语言将成为数据查询的重要方式；到2028年，分散的数据管理市场将依托数据编织与AI技术融合为“单一市场”，80%的生成式AI商业应用将基于现有数据平台开发，技术复杂度与交付周期均将减半。

在AI工程领域，人才结构将彻底重构。预制化AI解决方案将逐步取代传统定制化机器学习训练模式，AI工程师岗位缺口到2027年将达到数据科学家的三倍，企业对AI落地实操人才的需求可能超过算法研究人才。

AI放大风险，监管与治理迫在眉睫

AI的普及在为各行各业带来技术便利的同时，也显著放大了数据安全、隐私泄漏及系统性运行风险。报告将数据与AI安全及隐私、网络安全、信息物理系统列为重点板块，释放出明确的风险预警信号。

数据泄露事件中，AI已成为主要源头。预计到2028年，25%的企业数据泄露将源于AI智能体的滥用。网络安全领域，AI攻防对抗持续升级。到2027年，90%的成功AI安全应用将聚焦于流程自动化，而非岗位替代；AI智能体将使账户漏洞攻击时间缩短50%，企业安全防御必须从“被动防护”转向“主动侦测”模式。监管力度趋严，关键领域禁止AI自主控制。到2028年，至少一个G20国家将通过立法，禁止AI智能体直接控制关键基础设施的信息物理系统；数据完整性的投资规模将与数据保密性持平，量子计算的发展将倒逼企业删除冗余个人数据以规避潜在风险。

AI渗透全场景，差异化价值凸显

报告覆盖项目管理、软件工程、数字化业务、财务、人力、营销等10余个企业职能，以及银行、医疗、制造、能源等10余个重点行业，展现了AI“千行千面”的落地特征。

AI重构工作模式，人机协同成为常态，在企业职能方面，各领域将受到不同程度的影响：软件工程领域，到2028年，80%的企业表示其大部分API将由AI智能体调用，40%的软件团队成员来自非技术背景，AI虽降低了软件开发门槛，但业务价值提升仅8%，“效率提升≠价值增长”成为重要痛点；数字化工作领域，到2028年，40%的新员工通过AI完成岗前培训，至少1/3的企业决策由AI半自主或全自主制定，人工服务将出现溢价，不过到2030年，半数企业会因AI准确性下降、技能侵蚀遭遇不可逆的人才短缺；财务与供应链领域，到2028年，60%的财务组织运用AI开展情景规划，1/3的财务人员从事“人机共享岗位”，2030年，70%的大型企业将借助AI进行需求预测，15%的日常供应链决策由AI智能体自主完成；人力资源与营销领域，到2028年，30%的批量招聘将通过AI智能体完成，85%的客户数据由AI交互采集，移动应用使用量在2027年将下降25%，用户行为向AI助手迁移。

AI结合行业特性，精准解决行业痛点，在银行、医疗等重点领域形成深刻影响。银行业，预计到2028年，25%的银行客服交互将由智能客服完成，75%的一级银行将建立客户数字孪生系统，且数字货币将为智能客服的交易提供支撑；医疗保健领域，2027年，生成式AI有望为大型险企降低30%的行政成本，到2030年，40%的临床数据将通过环境智能技术采集，AI将推动医疗数据采集向现代化转型；制造业，到2030年，一线员工入职培训时长可从6个月压缩至2周，45%的消费者愿意共享数据以换取定制化产品，边缘计算的使用量将实现翻倍增长；教育领域，到2028年，70%的教学与研究内容将由AI辅助完成，但全球不足15%的学校具备AI创新所需的数据治理能力。

结语

报告的各项预测最终指向三大核心结论，亦是企业未来5～7年要遵循的行动逻辑。其一，数据是AI的基石，治理是价值的前提。缺乏AI就绪的数据与完善的治理体系，再先进的AI技术也无法落地，数据管理正从“支持职能”升级为“核心战略资产”。其二，组织适配比技术投入更为关键。AI转型的失败案例中，很大一部分因素是文化、流程、人才等非技术因素，CDAO的核心能力、高管的AI素养、团队的技能结构，直接决定着转型的成败。其三，风险与收益并存，合规是不可逾越的底线。AI会放大安全与监管风险，企业必须在技术落地前搭建全流程风控体系，优先满足数据隐私、跨境合规及关键系统安全的刚性要求。

文章来源｜gartner、互联网公开信息

关于赛博研究院

上海赛博网络安全产业创新研究院（简称赛博研究院），是上海市级民办非企业机构，成立至今，赛博研究院秉持战略、管理和技术的综合服务模式、致力于成为面向数字经济时代的战略科技智库、服务数据要素市场的专业咨询机构和汇聚数智安全技术的协同创新平台。

赛博研究院立足上海服务全国，是包括上海市委网信办、上海市通管局、上海市经信委、上海市数据局等单位的专业支撑机构，同时承担上海人工智能产业安全专家委员会秘书长单位、上海“浦江护航”数据安全工作委员会秘书长单位、上海数据安全协同创新实验室发起单位等重要功能，并组织“浦江护航”数据安全上海论坛、世界人工智能大会安全高端对话等一系列重要专业会议。

欢迎联络咨询：

邮件：[email protected]；

电话：021-61432693。

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：赛博研究院 赛博研究院 赛博研究院《Gartner 2031年预测：数据、分析与AI领域趋势展望》