人工智能已成为企业高层会议中的核心议题，但许多公司在真正推进规模化应用时发现，难点并不只是选择模型或购买工具，而是自身数据基础是否足够可靠。面向消费者的 AI 产品往往以快速、易用带来直观体验，但企业级 AI 需要接入复杂业务流程、权限体系和历史系统，对数据质量、治理、整合与可追溯性提出更高要求。如果数据分散在不同部门、格式不统一、来源不清晰，AI 输出就难以稳定服务决策和运营。文章认为，企业要让 AI 产生持续价值，必须重建或升级数据栈，把数据管理从后台工程问题提升为战略基础设施。换言之，AI 竞争不只发生在模型层，也发生在数据准备能力和组织治理能力上。据MIT Technology Review报道。
来源：MIT Technology Review
原始发布时间：Mon, 27 Apr 2026 13:00:00 +0000