随着AI成为企业管理层的重要议题，越来越多公司发现，真正影响落地效果的并不是模型能力本身，而是底层数据体系是否足够可靠。面向消费者的AI工具以响应速度和易用性吸引用户，但企业若要在业务流程中大规模使用AI，需要先解决数据分散、质量不一、权限管理复杂以及系统难以协同等问题。文章指出，企业AI应用往往依赖稳定、可追溯、可治理的数据基础设施，传统数据栈可能难以支撑实时分析、自动化决策和跨部门调用等新需求。因此，重建或升级数据架构正成为AI战略中的基础工程，重要性甚至高于单纯采购新的AI工具。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