企业如何跨越遗留系统的鸿沟

AI智能体正在从「回答问题」向「自主采取行动」转变，这一根本性转变对企业数据基础设施提出了全新要求。智能体需要跨越整个企业获取结构化与非结构化数据，并具备充分的业务上下文理解能力。与此同时，为了实现实时决策与行动，智能体还需要无摩擦地访问供应链、销售终端、人力资源等核心运营系统。即便是数年前刚刚更新过的遗留数据系统，也往往难以满足这些新兴需求。

根据Gartner的预测，到2027年AI智能体将参与或自动化50%的企业业务决策。这意味着，如果企业无法消除数据访问瓶颈，智能体将因缺乏足够的信息支撑而无法在关键时刻做出正确判断。调研数据印证了这一紧迫性：三分之二的「数据落后者」表示，遗留数据系统限制了AI智能体的规模扩展能力，68%的受访者认为遗留系统阻碍了智能体的实时决策速度。

报告中定义的「数据领先者」展示了截然不同的图景。这些组织确保AI可访问超过70%的企业数据，并且100%信任智能体所做决策的准确性，而整体受访群体中这一信任比例仅约50%。在规模化障碍方面，数据领先者中仅有8%反映存在扩展受限或决策速度不足的问题，与数据落后者形成鲜明对比。这表明，数据基础的成熟度与AI智能体的实际效能之间存在强烈的正相关关系。

在优先举措方面，所有受访者均将「提升AI智能体对结构化与非结构化数据的访问能力」列为推动规模化的首要任务。其次是通过引入业务上下文来强化数据与AI治理体系。数据领先者还格外重视数据管理的自动化，将其视为持续保持竞争优势的关键手段。这些举措共同构成了一套从数据获取、质量保障到治理合规的系统性方法论。

从时间维度来看，压力正在加速积聚。调研显示，100%的受访者计划在未来两年内使用AI智能体，其中69%预期将实现广泛部署。然而，若不能有效解决数据系统的结构性制约，企业将难以兑现AI智能体所承诺的速度提升与效率优化。报告的核心结论清晰指向一点：可信赖的AI智能体，根植于可信赖的数据基础，数据就绪程度将成为决定企业AI战略成败的关键变量。

要点

• 企业AI平均仅能访问45%的公司数据，数据落后者这一比例更低至30%以下，数据访问缺口是智能体规模化的核心障碍
• 数据领先者中100%信任智能体决策，而整体受访群体中这一比例仅约50%，数据就绪程度与AI可信度高度正相关
• 三分之二的数据落后者表示遗留系统限制了智能体扩展与实时决策能力，而数据领先者中仅8%面临同类问题
• 提升结构化与非结构化数据访问能力、强化带有业务上下文的数据治理，是企业推进AI智能体规模化的两大优先举措
• 100%受访者计划两年内部署AI智能体，数据基础设施现代化的窗口期正在收窄