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2026年数据与AI领导者的首要战略优先事项
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
2026年将是企业AI采用的关键年，65%的组织已部署生成性AI，重点在于统一数据管理以支持高质量AI应用。企业在选择LLM时关注性能和成本，治理成为确保数据使用透明和合规的重要方面。
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关键要点
- 2026年将是企业AI采用的关键年。
- 65%的组织已部署生成性AI，重点在于利用AI为业务带来实际成果。
- 企业关注构建统一的、受治理的数据环境，以支持高质量的AI应用。
- 在选择大型语言模型（LLM）时，企业关注性能和成本。
- IT灵活性和在不同模型之间切换的能力成为竞争优势。
- 治理已不仅仅是访问控制，而是AI系统中的关键层。
- 治理涵盖AI工作负载、仪表板等，确保AI代理的适当行为。
- 成功的AI战略需要回答三个问题：能否识别使用的数据？理解调用的LLM？能否解释整个AI链的过程？
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延伸问答
2026年企业AI采用的关键趋势是什么？
2026年将是企业AI采用的关键年，65%的组织已部署生成性AI，重点在于统一数据管理以支持高质量AI应用。
企业在选择大型语言模型时关注哪些因素？
企业在选择大型语言模型时关注性能和成本，以满足特定任务的需求。
治理在企业AI战略中扮演什么角色？
治理是确保数据使用透明和合规的重要方面，涵盖AI工作负载和仪表板，指导AI代理的行为。
成功的AI战略需要回答哪些关键问题？
成功的AI战略需要回答三个问题：能否识别使用的数据？理解调用的LLM？能否解释整个AI链的过程？
IT灵活性在AI应用中有什么重要性？
IT灵活性和在不同模型之间切换的能力成为企业在AI应用中的竞争优势。
企业如何利用生成性AI实现业务成果？
企业通过构建统一的、受治理的数据环境，利用生成性AI为业务带来实际成果。
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