人工智能是糖霜，数据是蛋糕

人工智能已不再只是个热词——正迅速成为企业运营、竞争和创新的关键环节。从生成模型和辅助驾驶到预测引擎和智能代理，正在重新定义各行各业的可能性。

然而，尽管人工智能备受瞩目，但真正推动其价值的却是数据。因为无论模型多么复杂，其威力都取决于其背后数据的质量、结构和背景。就像没有蛋糕的糖霜一样，没有优质数据的人工智能也缺乏实质内容。

随着企业纷纷采用人工智能来提升生产力、实现决策自动化并挖掘洞察，一个因素悄然决定着这些雄心壮志能够实现到何种程度：底层数据的质量。如果基础薄弱，即使是最智能的模型也会失效。

不要责怪模型——检查成分

许多组织期望部署新的AI模型能够立即提升其商业智能。尽管AI确实在快速发展，但这些系统的成功取决于支撑它们的基础设施。传统的架构、孤立的运营和临时的治理可能会限制AI的发挥。

无论算法多么精妙，也无法弥补不良数据带来的问题。这就像准备菜谱一样：即使有五星级糕点师和最好的烤箱，过期或标签错误的食材也会导致令人失望的结果。

世界已经亲眼目睹了这种情况。2023年，谷歌的Bard聊天机器人错误地宣称詹姆斯·韦伯太空望远镜拍摄到了第一张系外行星的图像——这一错误源于未经验证的互联网数据，导致Alphabet估值损失数十亿美元。

这不是人工智能的失败，而是驱动它的数据的失败。当人工智能输出出现问题时，问题不应该是“模型出了什么问题？”，而应该问“模型从中学到了什么？”。按照咱们中国人一些地方的一句话：跟着好人学好人，跟着巫婆跳假神。

碎片化数据，碎片化情报

过去二十年，各大企业部署了众多数字化平台。虽然提升了效率，但也导致数据在CRM、ERP和营销系统之间分散。数据孤岛严重限制了人工智能的潜力。

数据集成不力和系统孤立是阻碍人工智能成功的常见因素。但集成仅仅是个开始。数据质量如何？是否存在重复？格式是否标准化？标签是否准确？是否实时更新？

答案往往是：并非如此。肮脏或不一致的数据会破坏信任，减缓采用速度，并给人工智能系统带来偏见和不可预测性。

每个人工智能成功故事背后的幕后英雄

从优化物流到影响市场的预测，人工智能在每一项商业突破的背后，都离不开严谨的数据基础设施。真正的差异化因素并非模型，而是驱动模型的干净、互联且不断更新的数据。

例如，美国快递公司UPS利用人工智能优化配送路线，最大限度地降低燃油消耗并减少延误。但其魔力在于其充满活力的数据生态系统：天气数据、交通信息、远程信息处理和包裹元数据均实时运作。

同样，彭博社能够提供实时市场摘要，源于其基于精心标记、清理和规范化数据构建的复杂模型。其结果是，能够提供用户信赖的、内容丰富的洞察。

架构先于算法

企业常常将人工智能视为一种独立的工具，而非精心设计架构的成果。在问“我们应该购买哪种人工智能工具？”之前，不妨先问问自己：“我们想要改进哪些决策？我们是否有数据支持这些决策？”

人工智能的基础在于一些操作性问题：我们的系统能够相互沟通吗？我们拥有标记好的数据集吗？我们捕捉的是否是上下文，而不仅仅是内容？

并非关乎大数据——而是关乎更优质的数据

更多数据并不总是意味着更好的人工智能。根据Qlik 2025年的一项调查，81%的人工智能专业人士报告了数据质量挑战，77%的企业预计数据问题会导致其人工智能项目脱轨。2024年的一项蒙特卡洛调查发现，68%的数据团队对其人工智能就绪数据缺乏信心，三分之二的团队报告称，六个月内发生的数据事故损失超过10万美元。

高性能人工智能取决于：

• 完整性：无重复，缺失值最少

• 一致性：标准化格式和统一标签

• 平衡：跨人口、地理和行为维度的代表性

• 情境完整性：反映现实世界的动态，而不是静态快照

确保人工智能的公平性，首先要确保数据的完整性。包括抵制不加区分地从开源数据中抓取数据。合成数据可以提供帮助，但前提是必须有负责任的治理、领域验证和人工监督。

漂移和延迟的代价

数据就像食物一样，可能会过期。基于上一季度数据训练的模型在本季度可能会失效。实时监控数据和模型至关重要。针对假日购物季调整的模型在第二季度的表现可能大相径庭。

在我们这种受监管的行业尤其如此，错误可能会造成严重后果。数据治理并非一次性工作，必须融入日常运营之中。

整合起来

人工智能或许听起来像魔法，但驱动力来自结构，而非魔法。每个智能系统的背后都有着无名英雄：战略、架构、治理和环境。而这些环境都蕴藏在数据之中。

当组织将数据视为战略资产：干净、互联且值得信赖时，人工智能就不再只是锦上添花，而是成为一件值得庆祝的事情。