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谷歌云与MIT技术评论洞察联合发布的最新报告显示，企业若要实现AI智能体的规模化部署，必须首先夯实数据基础。该报告基于对全球300位CIO、CTO及其他IT与数据高管的调查结果。

报告指出，几乎所有受访企业均计划部署AI智能体，其中超过三分之二的企业计划在未来两年内完成部署。然而，目前仅有10%的企业实现了AI智能体在业务层面的广泛落地。

报告前言强调："如果不能全面了解企业完整的数据资产，包括非结构化的'暗数据'，就无法具备以规模化方式激活智能体所需的数据质量与可信度。"

企业数据访问受限，以及业务流程、人员队伍和治理政策亟待改革，是推进AI智能体规模化的主要障碍。

德勤的一份报告同样显示，目前仅有15%的企业成功实现了多智能体系统的规模化部署。接受调查的IT负责人表示，他们的组织至少还需要三到四年时间，才能围绕AI智能体完成流程与工作流的重新设计。

谷歌与MIT联合报告指出，数据访问能力是AI智能体长期成功的核心要素。调查显示，目前AI平均仅能访问企业45%的数据。此外，只有约半数企业相信AI智能体的决策具有相关性和准确性，报告认为这直接反映了企业的数据准备程度。

在企业竞相投入资源追求运营效率与生产力提升的背景下，全球IT支出今年预计将达到6.31万亿美元。谷歌与MIT的报告指出，为实现上述目标，IT负责人需要重点关注数据基础建设，并对可能进一步阻碍AI访问数据的遗留系统进行升级改造。

Magnum冰淇淋公司正是这一思路的践行者。该公司美洲区CIO迈克尔·弗里德兰德此前在接受媒体采访时表示，公司正从零开始构建技术栈，而支撑未来AI能力的清晰数据基础，正是其整体布局的核心所在。

报告总结道："从回答问题到执行操作，这一转变意味着AI智能体需要以结构化和非结构化等各种形式获取全企业范围内的数据，并具备正确的业务背景。为了实现实时决策与行动，智能体还需要无障碍地访问企业的运营系统，例如存储供应链、销售终端或人力资源数据的系统。"

Q&A

Q1：谷歌云与MIT联合报告的主要结论是什么？

A：报告核心结论是，企业要实现AI智能体规模化部署，必须建立坚实的数据基础。目前AI平均只能访问企业45%的数据，仅有一半企业信任AI智能体的决策质量，这直接反映了企业数据准备程度的不足。报告强调，缺乏对完整数据资产的深入理解，就无法以规模化方式有效激活智能体。

Q2：目前企业部署AI智能体面临哪些主要挑战？

A：主要挑战包括三个方面：一是数据访问受限，AI平均仅能访问45%的企业数据；二是业务流程、人员结构和治理政策需要系统性改革；三是遗留系统的存在进一步阻碍了AI对数据的访问。德勤报告也显示，IT负责人认为企业至少还需三到四年才能围绕AI智能体完成流程重构。

Q3：Magnum冰淇淋公司是如何应对AI数据挑战的？

A：Magnum冰淇淋公司美洲区CIO迈克尔·弗里德兰德表示，公司选择从零开始重建技术栈，将构建清晰、干净的数据基础作为整个AI战略布局的核心。这种方式旨在为未来AI能力的落地提供可靠的数据支撑，而非在原有混乱的数据环境上叠加AI应用。