AI代理规模化依赖可信数据基础
数据访问程度直接决定AI代理成败，为规模化部署提供清晰的数据基建方向。
AI代理（能自主决策和行动的AI）需要访问企业全部数据才能发挥作用，但调查显示，当前AI平均只能访问企业45%的数据：数据领先企业超70%，落后企业不足30%。领先者100%信任代理决策，而整体仅约一半。受限于遗留系统，企业需优先构建数据基础以扩展AI代理。
正文摘录
Business 和技术领导者们已经不需要被说服——智能体 AI（agentic AI）的时代已经到来。各组织正在 [迅速采用智能体](https://www.deloitte.com/uk/en/issues/generative-ai/state-of-ai-in-enterprise.html)，很少有高管怀疑这项技术改变工作的潜力。但许多组织发现，能否从 AI 中获得预期的投资回报率（ROI），取决于是否拥有正确的基础设施，而基础设施和数据不足是 [主要障碍](https://www.deloitte.com/uk/en/issues/generative-ai/ai-roi-the-paradox-of-rising-investment-and-elusive-returns.html)。 智能体 AI 对企业数据系统提出了相当大的新要求。从回答问题到采取行动的转变，意味着 AI 智能体需要来自整个企业的数据——包括所有结构化和非结构化形式——并且要带有正确的业务上下文。为了实时做出决策并采取行动，智能体还需要无障碍地访问组织的运营系统——例如存储供应链、销售点或人力资源数据的系统。传统数据系统，即使是几年前刚更新过的，也难以满足这些需求。