如何通过可信数据和人才弥补AI就绪差距|完整性|挑战|数据要素

当下，人工智能有一个危险的趋势——许多企业和组织在AI投资上的"虚假繁荣"。一份报告显示：87%的信心指数与31%的实际KPI对齐率形成鲜明对比，说明许多企业的AI战略仍停留在概念阶段而非商业实践层面。

随着自主智能体（Agentic AI）时代的到来，数据完整性不再仅是技术问题，而是生存问题。那些忽视"自主智能体数据完整性缺口"的组织，正在为未来的技术债务买单。真正的AI领先者不是跑得最快的，而是基础打得最扎实的。

核心矛盾：信心与现实脱节

Precisely的一份最新报告揭示了一个有趣的悖论：87%的组织认为自己已为AI做好准备，但与此同时，40%的领导者报告称，数据、技能和基础设施仍然是最大的障碍。

Precisely第四年度《数据完整性与AI就绪度现状报告》显示，组织对AI就绪度的认知与现实之间存在日益加深的鸿沟。这种信心差距已经开始影响执行。

尽管71%的受访者表示他们的AI项目与业务目标保持一致，但只有31%报告拥有与业务KPI挂钩的指标。这凸显了组织在试图将AI从试点扩展到更大规模时缺乏问责制的问题。

报告指出，缺乏数据就绪度是将AI与业务目标对齐的最重要障碍。尽管在数据丰富和位置智能方面投入巨大，但许多组织仍然难以信任输入AI系统的数据。

Agentic AI数据完整性缺口

"研究表明，对AI的信心并不会自动转化为投资回报率。组织行动迅速，但许多是在缺乏扩展AI所需的可信、受治理数据基础的情况下进行的。这种脱节代表了我们所说的'自主智能体数据完整性缺口'，它引入了重大风险。"Precisely首席数据官Dave Shuman表示。

"随着AI系统变得更加自主，数据完整性不再是可有可无的选项；它是业务必需品。现在投资于集成的、改进的、受治理的和情境化的自主智能体就绪数据的组织，将最有能力将AI雄心转化为可衡量的业务成果。"

解决之道：数据治理是关键差异点

针对某些挑战的解决方案，Precisely指出数据治理是一个关键差异化因素。报告指出，在过去18到24个月中，市场已经到达一个拐点，AI正在转向智能体系统。这扩大了拥有明确数据战略的组织与没有数据战略的组织之间的差距。

重视并优先考虑准确和情境数据、并有强大治理支持的领导者，更有可能成功执行和扩展AI项目。

近四分之三（71%）拥有数据战略和数据治理项目的组织表示对其数据高度信任，而没有这些的组织中这一比例为50%。

几乎所有受访组织（96%）报告说，他们的公司投资于位置智能和第三方数据丰富，以为AI项目增加数据情境。

技能缺口：人才误解与复合型人才需求

除了数据就绪度挑战外，报告显示，超过一半的公司正在努力缩小AI技能缺口。只有38%在员工技能和AI培训方面感到非常有准备。

最抢手的AI技能包括大规模部署AI的能力（30%）、负责任的AI和合规专业知识（29%），以及将业务需求转化为AI解决方案（28%）。

值得注意的是，许多公司误解了AI技能的本质（延展阅读：）。"技能缺口不是指某个领域缺乏人才，而是需要能够同时跨越数据、业务战略和AI治理进行运作的专业人士。"Drexel大学LeBow商学院应用AI和商业分析中心学术主任Murugan Anandarajan博士表示。"这一现实对组织和大学如何为进入自主智能体时代的人员做好准备具有重大影响。"

系统性挑战与紧迫性

研究结果表明，AI就绪度挑战是复合的，而非孤立的。数据治理、数据质量和技能方面的缺口相互强化，使组织更难从AI实验转向企业级规模部署。

随着AI系统变得更加自主，这些基础性弱点增加了运营风险，并限制了从AI投资中获得持续回报的能力。

尽管AI系统继续变得更加复杂，AI项目的成功仍然取决于基础：与AI紧密集成的强大数据治理、系统数据质量监控和改进，以及全面的AI人才培养。

报告还建议增加一个情境层，以使AI系统能够进行更准确的预测和采取行动。

Precisely认为，"诚实评估的窗口就是现在"。那些无法解决根本问题的组织可能会失去以后难以追赶的阵地。