AI 数据就绪度差距
95% 的企业 AI 试点项目以失败告终。
模型没有失败。失败的是数据。
大多数公司在试点期间才发现基础设施方面的差距。到那时，他们已经失去了预算和公信力。只有 15% 的公司认为自己已为 Agentic AI 做好准备。
要取得成功，你需要同时具备以下四点：
- 可访问的数据
- 清洁且结构化的数据
- 互联的系统
- 集成的安全性
无法访问的数据会阻碍进展。你的数据分布在许多地方，如 CRM、ERP 和遗留数据库。AI 需要这些数据保持实时且有序。
糟糕的数据质量会引发更多问题。字段缺失和格式不一致会导致错误。AI 会将这些错误在整个业务中放大。
系统间隙会使你的 AI 处于孤立状态。如果采购 AI 无法访问你的预算系统或供应商合同，那么它将毫无用处。
Agentic AI 不仅仅是回答问题。它还会采取行动。它必须能够读取数据、回写到系统并触发工作流。大多数企业基础设施并非为此而设计。
在没有进行就绪度评估的情况下，不要启动试点。一个好的评估必须：
- 为你的用例梳理每一个数据源
- 识别访问权限差距
- 检查数据质量
- 记录集成需求
- 制定技术路线图
优先完成这些工作的公司会率先进入生产阶段。跳过这些步骤的公司则会在试点中期失败。
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi