當(dāng)下，人工智能有一個(gè)危險(xiǎn)的趨勢(shì)——許多企業(yè)和組織在AI投資上的"虛假繁榮"。一份報(bào)告顯示：87%的信心指數(shù)與31%的實(shí)際KPI對(duì)齊率形成鮮明對(duì)比，說明許多企業(yè)的AI戰(zhàn)略仍停留在概念階段而非商業(yè)實(shí)踐層面。

隨著自主智能體（Agentic AI）時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)完整性不再僅是技術(shù)問題，而是生存問題。那些忽視"自主智能體數(shù)據(jù)完整性缺口"的組織，正在為未來的技術(shù)債務(wù)買單。真正的AI領(lǐng)先者不是跑得最快的，而是基礎(chǔ)打得最扎實(shí)的。

核心矛盾：信心與現(xiàn)實(shí)脫節(jié)

Precisely的一份最新報(bào)告揭示了一個(gè)有趣的悖論：87%的組織認(rèn)為自己已為AI做好準(zhǔn)備，但與此同時(shí)，40%的領(lǐng)導(dǎo)者報(bào)告稱，數(shù)據(jù)、技能和基礎(chǔ)設(shè)施仍然是最大的障礙。

Precisely第四年度《數(shù)據(jù)完整性與AI就緒度現(xiàn)狀報(bào)告》顯示，組織對(duì)AI就緒度的認(rèn)知與現(xiàn)實(shí)之間存在日益加深的鴻溝。這種信心差距已經(jīng)開始影響執(zhí)行。

盡管71%的受訪者表示他們的AI項(xiàng)目與業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致，但只有31%報(bào)告擁有與業(yè)務(wù)KPI掛鉤的指標(biāo)。這凸顯了組織在試圖將AI從試點(diǎn)擴(kuò)展到更大規(guī)模時(shí)缺乏問責(zé)制的問題。

報(bào)告指出，缺乏數(shù)據(jù)就緒度是將AI與業(yè)務(wù)目標(biāo)對(duì)齊的最重要障礙。盡管在數(shù)據(jù)豐富和位置智能方面投入巨大，但許多組織仍然難以信任輸入AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

Agentic AI數(shù)據(jù)完整性缺口

"研究表明，對(duì)AI的信心并不會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)化為投資回報(bào)率。組織行動(dòng)迅速，但許多是在缺乏擴(kuò)展AI所需的可信、受治理數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的情況下進(jìn)行的。這種脫節(jié)代表了我們所說的'自主智能體數(shù)據(jù)完整性缺口'，它引入了重大風(fēng)險(xiǎn)。"Precisely首席數(shù)據(jù)官Dave Shuman表示。

"隨著AI系統(tǒng)變得更加自主，數(shù)據(jù)完整性不再是可有可無的選項(xiàng)；它是業(yè)務(wù)必需品�，F(xiàn)在投資于集成的、改進(jìn)的、受治理的和情境化的自主智能體就緒數(shù)據(jù)的組織，將最有能力將AI雄心轉(zhuǎn)化為可衡量的業(yè)務(wù)成果。"

解決之道：數(shù)據(jù)治理是關(guān)鍵差異點(diǎn)

針對(duì)某些挑戰(zhàn)的解決方案，Precisely指出數(shù)據(jù)治理是一個(gè)關(guān)鍵差異化因素。報(bào)告指出，在過去18到24個(gè)月中，市場(chǎng)已經(jīng)到達(dá)一個(gè)拐點(diǎn)，AI正在轉(zhuǎn)向智能體系統(tǒng)。這擴(kuò)大了擁有明確數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的組織與沒有數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的組織之間的差距。

重視并優(yōu)先考慮準(zhǔn)確和情境數(shù)據(jù)、并有強(qiáng)大治理支持的領(lǐng)導(dǎo)者，更有可能成功執(zhí)行和擴(kuò)展AI項(xiàng)目。

近四分之三（71%）擁有數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目的組織表示對(duì)其數(shù)據(jù)高度信任，而沒有這些的組織中這一比例為50%。

幾乎所有受訪組織（96%）報(bào)告說，他們的公司投資于位置智能和第三方數(shù)據(jù)豐富，以為AI項(xiàng)目增加數(shù)據(jù)情境。

技能缺口：人才誤解與復(fù)合型人才需求

除了數(shù)據(jù)就緒度挑戰(zhàn)外，報(bào)告顯示，超過一半的公司正在努力縮小AI技能缺口。只有38%在員工技能和AI培訓(xùn)方面感到非常有準(zhǔn)備。

最搶手的AI技能包括大規(guī)模部署AI的能力（30%）、負(fù)責(zé)任的AI和合規(guī)專業(yè)知識(shí)（29%），以及將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為AI解決方案（28%）。

值得注意的是，許多公司誤解了AI技能的本質(zhì)（延展閱讀：）。"技能缺口不是指某個(gè)領(lǐng)域缺乏人才，而是需要能夠同時(shí)跨越數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和AI治理進(jìn)行運(yùn)作的專業(yè)人士。"Drexel大學(xué)LeBow商學(xué)院應(yīng)用AI和商業(yè)分析中心學(xué)術(shù)主任Murugan Anandarajan博士表示。"這一現(xiàn)實(shí)對(duì)組織和大學(xué)如何為進(jìn)入自主智能體時(shí)代的人員做好準(zhǔn)備具有重大影響。"

系統(tǒng)性挑戰(zhàn)與緊迫性

研究結(jié)果表明，AI就緒度挑戰(zhàn)是復(fù)合的，而非孤立的。數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)質(zhì)量和技能方面的缺口相互強(qiáng)化，使組織更難從AI實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)向企業(yè)級(jí)規(guī)模部署。

隨著AI系統(tǒng)變得更加自主，這些基礎(chǔ)性弱點(diǎn)增加了運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，并限制了從AI投資中獲得持續(xù)回報(bào)的能力。

盡管AI系統(tǒng)繼續(xù)變得更加復(fù)雜，AI項(xiàng)目的成功仍然取決于基礎(chǔ)：與AI緊密集成的強(qiáng)大數(shù)據(jù)治理、系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和改進(jìn)，以及全面的AI人才培養(yǎng)。

報(bào)告還建議增加一個(gè)情境層，以使AI系統(tǒng)能夠進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和采取行動(dòng)。

Precisely認(rèn)為，"誠(chéng)實(shí)評(píng)估的窗口就是現(xiàn)在"。那些無法解決根本問題的組織可能會(huì)失去以后難以追趕的陣地。

報(bào)告背景

該報(bào)告是Precisely與Drexel大學(xué)LeBow商學(xué)院應(yīng)用AI和商業(yè)分析中心合作進(jìn)行的。研究結(jié)果基于對(duì)美國(guó)和EMEA地區(qū)大型企業(yè)500多名高級(jí)數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者的調(diào)查。