人工智能代理人来了。您的数据还没有准备好。

您的AI策略仅与您的数据基础一样强。

Agesic AI将改变工作的完成方式，但前提是它运行在受信任的，统一的实时数据上。领导者正在建立该基础。

人工智能代理人正在从炒作转向现实，承诺在没有持续监督的情况下自动化决策和工作流程，但速度和自主权在不良数据上毫无意义。Gartner警告说，到2026年，没有AI-Ready数据基础的AI项目中有60％将被放弃，但是63％的数据负责人承认他们缺乏或确保他们拥有正确的数据实践。传统数据管理与AI-Ready数据之间的差距是计划失败的地方，并且必须在何处开启代理AI的工作。

数据孤岛：昨天的问题，今天的AI风险

代理未来的最大障碍之一？数据筒仓。在理想的世界中，所有企业数据都将是无缝的统一和实时访问的。几十年前，随着数据仓库的到来，构想的愿景将是一个愿景，并随着每一个新的数据平台的重复。但是现实是更苛刻的。特别是对于具有传统系统和数十年累积技术债务的公司，数据仍然散布在功能，地理和应用程序中。

在代理AI时代，那些孤岛只是不便之处。它们是对性能的直接威胁。可以看到完整的当前图片的AI代理将根据部分真理做出决策，从而侵蚀信任并大规模地加重错误。

打破这些孤岛并不是IT练习，这是战略的当务之急。人工智能代理在整个组织及其生态系统中自由流动的连接，值得信赖的实时数据壮成长。当每个决定人类或机器都被相同的最新，上下文富裕的智能所告知时，错误缩小，效率增长，而行动速度就成为一种竞争武器。

这需要从头开始重新思考数据架构。它不要将数据视为静态存储库的集合，而必须成为一个活泼的，可互操作的网络，该网络可以连续更新，轻松缩放并说通用的语义语言，以便每个代理，应用程序和分析师都从相同的定义开始工作。

图1：企业中AI的未来

现在进行这一转变的领导者将具有决定性的优势：不仅要迅速采取行动，而且采取正确行动来加速创新，促进决策和建立每一次自动互动的信任的能力。那些等待的人将留下零散的飞行员和错过的机会，看着竞争对手进一步提前。

值得信赖的数据：代理AI的守门人

在企业技术的历史上，很少有变化具有与代理AI的兴起一样多的变革潜力和风险。这些系统不只是帮助用户；他们推理，决定和行动。在整个行业中，他们已经在重塑决策，工作方式以及企业如何与客户，合作伙伴和市场互动。

但是，这是真正的挑战：代理商不需要更多数据，它需要以速度和规模交付的每个企业都在努力达到的速度和规模。研究表明，尽管大多数领导者都认识到代理AI的希望，但只有一部分才真正准备捕获其价值。是什么阻止他们？基于业务运营的信任数据基础。

如果组织如何统一，管理和运营其数据，则代理AI将无法成功。拥有数据湖或仪表板还不够。这些系统需要以毫秒的数据传递的上下文，关系感知的数据，这些数据反映了整个企业的交易，交互和依赖关系，而不仅仅是孤立的静态记录。

对于认真对待代理AI的组织，第一步不是部署代理的构建语义数据层，以确保每个决定都基于准确，完整和当前信息。没有那个基础，自动化就会冒险。有了它，代理AI可以充分发挥潜力：快速，安全并与业务目标保持一致。

在特工到达之前采取行动

代理AI并不是一个遥远的概念，它很快就会成熟。在情报时代将领导的公司是建立今天的可信赖的实时数据主链的公司。延迟，您可能会冒着快速部署，有能力的AI代理的风险，这些代理的决定速度比您纠正的速度更快。立即采取行动，您将组织定位为以速度，规模和信心运作，未来需求。

对于准备从视力到执行的领导者，我们的白皮书 在情报时代赢得的10条数据规则，，，，为成功提供了战略性的蓝图。它提供了一个实用的框架，用于架构代理AI所需的统一，可信赖和可互操作的数据基础。阅读，分享并开始建立您的企业将在未来十年中依赖的智能层。