人工智能已不再只是個熱詞——正迅速成為企業運營、競爭和創新的關鍵環節。從生成模型和輔助駕駛到預測引擎和智能代理，正在重新定義各行各業的可能性。

然而，盡管人工智能備受矚目，但真正推動其價值的卻是數據。因為無論模型多么復雜，其威力都取決于其背后數據的質量、結構和背景。就像沒有蛋糕的糖霜一樣，沒有優質數據的人工智能也缺乏實質內容。

隨著企業紛紛采用人工智能來提升生產力、實現決策自動化并挖掘洞察，一個因素悄然決定著這些雄心壯志能夠實現到何種程度：底層數據的質量。如果基礎薄弱，即使是最智能的模型也會失效。

不要責怪模型——檢查成分

許多組織期望部署新的AI模型能夠立即提升其商業智能。盡管AI確實在快速發展，但這些系統的成功取決于支撐它們的基礎設施。傳統的架構、孤立的運營和臨時的治理可能會限制AI的發揮。

無論算法多么精妙，也無法彌補不良數據帶來的問題。這就像準備菜譜一樣：即使有五星級糕點師和最好的烤箱，過期或標簽錯誤的食材也會導致令人失望的結果。

世界已經親眼目睹了這種情況。2023年，谷歌的Bard聊天機器人錯誤地宣稱詹姆斯·韋伯太空望遠鏡拍攝到了第一張系外行星的圖像——這一錯誤源于未經驗證的互聯網數據，導致Alphabet估值損失數十億美元。

這不是人工智能的失敗，而是驅動它的數據的失敗。當人工智能輸出出現問題時，問題不應該是“模型出了什么問題？”，而應該問“模型從中學到了什么？”。按照咱們中國人一些地方的一句話：跟著好人學好人，跟著巫婆跳假神。

碎片化數據，碎片化情報

過去二十年，各大企業部署了眾多數字化平臺。雖然提升了效率，但也導致數據在CRM、ERP和營銷系統之間分散。數據孤島嚴重限制了人工智能的潛力。

數據集成不力和系統孤立是阻礙人工智能成功的常見因素。但集成僅僅是個開始。數據質量如何？是否存在重復？格式是否標準化？標簽是否準確？是否實時更新？

答案往往是：并非如此。骯臟或不一致的數據會破壞信任，減緩采用速度，并給人工智能系統帶來偏見和不可預測性。

每個人工智能成功故事背后的幕后英雄

從優化物流到影響市場的預測，人工智能在每一項商業突破的背后，都離不開嚴謹的數據基礎設施。真正的差異化因素并非模型，而是驅動模型的干凈、互聯且不斷更新的數據。

例如，美國快遞公司UPS利用人工智能優化配送路線，最大限度地降低燃油消耗并減少延誤。但其魔力在于其充滿活力的數據生態系統：天氣數據、交通信息、遠程信息處理和包裹元數據均實時運作。

同樣，彭博社能夠提供實時市場摘要，源于其基于精心標記、清理和規范化數據構建的復雜模型。 其結果是，能夠提供用戶信賴的、內容豐富的洞察。

架構先于算法

企業常常將人工智能視為一種獨立的工具，而非精心設計架構的成果。在問“我們應該購買哪種人工智能工具？”之前，不妨先問問自己：“我們想要改進哪些決策？我們是否有數據支持這些決策？”

人工智能的基礎在于一些操作性問題：我們的系統能夠相互溝通嗎？我們擁有標記好的數據集嗎？我們捕捉的是否是上下文，而不僅僅是內容？

并非關乎大數據——而是關乎更優質的數據

更多數據并不總是意味著更好的人工智能。根據Qlik 2025年的一項調查，81%的人工智能專業人士報告了數據質量挑戰，77%的企業預計數據問題會導致其人工智能項目脫軌。2024年的一項蒙特卡洛調查發現，68%的數據團隊對其人工智能就緒數據缺乏信心，三分之二的團隊報告稱，六個月內發生的數據事故損失超過10萬美元。

高性能人工智能取決于：

? 完整性：無重復，缺失值最少

? 一致性：標準化格式和統一標簽

? 平衡：跨人口、地理和行為維度的代表性

? 情境完整性：反映現實世界的動態，而不是靜態快照

確保人工智能的公平性，首先要確保數據的完整性。包括抵制不加區分地從開源數據中抓取數據。合成數據可以提供幫助，但前提是必須有負責任的治理、領域驗證和人工監督。

漂移和延遲的代價

數據就像食物一樣，可能會過期。基于上一季度數據訓練的模型在本季度可能會失效。實時監控數據和模型至關重要。針對假日購物季調整的模型在第二季度的表現可能大相徑庭。

在我們這種受監管的行業尤其如此，錯誤可能會造成嚴重后果。數據治理并非一次性工作，必須融入日常運營之中。

整合起來

人工智能或許聽起來像魔法，但驅動力來自結構，而非魔法。每個智能系統的背后都有著無名英雄：戰略、架構、治理和環境。而這些環境都蘊藏在數據之中。

當組織將數據視為戰略資產：干凈、互聯且值得信賴時，人工智能就不再只是錦上添花，而是成為一件值得慶祝的事情。