人工智能(AI)將成為企業在2026年的首要任務，幾乎所有行業都在加大對AI技術及相關技能的投資。高度整合的AI技術能夠為企業效率、治理、預算、創新等諸多方面帶來機遇，但AI的預期與其實際商業價值之間仍然存在差距——這主要是因為企業試圖將AI集成到數據基礎薄弱的業務中。

數據債務雖然通常不易察覺，但卻對人工智能的性能和成功造成了重大限制。這就是為什么必須解決數據債務問題。

了解數據債務

就像房子必須有堅實的地基才能建造和改進一樣，組織也需要投資于強大的數據基礎，才能真正實現人工智能的優勢。

數據債務指的是數據質量差、標準不一致和遺留系統碎片化等問題的累積。這就像一棟房子，建了很多年卻沒有打好地基——小問題不斷累積，最終導致房屋難以維護或升級。

在實踐中，數據債務會從多個方面影響組織：例如缺乏治理的非結構化數據湖、包含重復或錯誤客戶記錄的系統，以及團隊在輸入和使用數據時遵循不一致的標準。與技術債務類似，數據債務會隨著時間的推移而累積，如果不在部署人工智能技術之前加以解決，就會增加運營成本和風險。

全球人工智能服務支出將從2025年的2830億美元增至2026年的3250億美元，年均增長率達15%。盡管企業愿意投資人工智能，但數據債務卻威脅著投資回報率（ROI）。數據質量差會導致信息可信度低，或因數據無法追溯或不完整而面臨監管風險，同時也會阻礙企業的規模化發展。

高管責任

數據債務的影響不容低估。人工智能的應用和技能固然是董事會的優先事項，但數據修復也同樣重要。如果缺乏對數據治理和企業數據戰略的投入，人工智能集成可能會產生誤導性的指標，并威脅到利益相關者的信心。

變革必須迅速、高效地進行，并由高層承擔責任。如果數據所有權分散在缺乏實權的部門，進展必然會停滯不前。錯失提升數據質量的良機，可能意味著錯失人工智能發展和保持競爭力的良機。另一方面，將數據視為資產的組織可以獲得更快的AI部署周期、更強的信任度和更佳的監管地位。

成功框架

戰略不必復雜。利益相關者可以采取一些關鍵行動，為人工智能的成功做好準備。

評估基線數據質量并量化其對業務的影響。優先考慮人工智能能夠帶來最大業務價值的領域，并首先集中精力在這些領域進行數據修復。同時，在關鍵領域實現架構現代化，投資于能夠強制執行更高數據標準和互操作性的平臺。雖然每個企業的路線圖各不相同，但重要的是它們要與企業轉型目標保持一致。這些步驟旨在快速高效地完成。

數據債務是人工智能成功的根本障礙，因此，企業高管必須立即重視數據戰略和質量，以釋放數據價值。為了真正展望未來，并為智能自動化驅動的未來做好準備，企業需要評估自身的數據現狀，制定需要立即投資和支持的領域路線圖，并探索構建支持人工智能的數據基礎的可靠方法。

重要的是，不要忽視人在數據修復中的作用。數據分析師和科學家擁有必要的技能和理解力，能夠為人工智能驅動的未來制定可持續的數據戰略。最重要的是，要將數據放在首位，并立即著手構建相關能力。