据商业与技术洞察公司 Gartner 预测，到2027年，60%未能解决数据与分析（D&A）治理相关文化挑战的组织，将无法成功治理AI。
在数据治理领域，"文化"包括影响治理如何在企业内被采纳和持续推行的思维模式、行为规范和组织惯例。
Gartner 研究总监 Anurag Raj 在孟买举行的 Gartner数据与分析峰会（Data & Analytics Summit）上表示："AI 放大了打好数据治理基础的重要性，但许多组织仍然专注于政策制定和技术赋能，而忽视了那些对政策的规模化、持续化运营至关重要的文化层面。不以数据驱动文化为核心的数据治理，注定徒劳无功。"
Gartner 于2026年3月对223位D&A负责人进行的调查发现，文化阻力（60%）已超过资金约束（40%），成为治理项目失败的首要原因。数据驱动成熟度低、利益相关方对治理价值理解不足、业务参与度弱等文化挑战，持续破坏着治理项目。结果是，组织难以建立其AI雄心所需的可信基础。
Raj 表示："组织越来越关注打造AI就绪的数据（AI-ready data）。然而，AI就绪的数据同样需要AI就绪的利益相关方——他们理解可信数据的价值，参与数据治理相关的政策管理活动，并整体上维护问责和信任的文化。"
为改善数据治理成果、为组织更好地推进AI治理奠定基础，Gartner 建议D&A负责人：
将治理与业务成果对齐，以维持高管支持：根据战略业务目标和AI愿景确定治理优先级，交付可衡量的价值，并维持高管利益相关方的参与度。
将数据治理重塑为业务赋能工具和团队协作项目：在业务和技术利益相关方之间建立共同问责机制，而不是把数据治理仅仅当作IT的职责。
将数据治理和文化嵌入业务工作流：将数据治理、数据素养、AI素养和变革管理融入日常运营，以创造可持续的信任和参与度。
Raj 表示："AI的未来成功，既取决于技术，也取决于人。那些将数据治理和数据驱动文化视为信任双基石的组织，将更有能力成功治理AI，并从AI投资中获取更大价值。"
