打破数据孤岛：释放AI代理的数据潜能

在当今数字化时代，数据已成为企业的核心资产。然而，许多企业却面临着数据孤岛的严峻挑战——数据被分散在不同的系统中，难以整合利用。随着AI技术的快速发展，这一问题变得更加突出。本文将深入探讨为何数据孤岛已成为企业数字化转型的绊脚石，以及如何通过开放数据访问权限来释放AI代理的真正价值。

数据孤岛：AI时代的绊脚石

AI代理正在变得越来越强大，它们能够分析企业中的不同类型数据，识别模式并创造价值。然而，数据孤岛的存在使得这一过程变得异常困难。正如Andrew Ng在文章中所言："AI代理正在变得越来越好，能够查看企业中的不同类型数据以发现模式和创造价值。这使得数据孤岛越来越令人痛苦。"

数据孤岛的形成往往源于SaaS供应商的策略。许多软件即服务(SaaS)供应商试图将客户数据锁定在自己的系统中，创造高转换成本，从而增强客户粘性。然而，在AI时代，这种做法不仅限制了企业创新，还阻碍了AI代理充分发挥其潜力。

由于AI能力的不断增强，现在不同数据点之间"连接"所能创造的价值比以往任何时候都要高。例如，如果一个邮件点击记录在一个供应商系统中，而随后的在线购买记录在另一个系统中，那么构建能够访问这两个数据源的AI代理来分析它们之间的相关性，对于做出更好的决策具有重要价值。

AI代理分析数据相关性

这种跨数据源的分析能力正是AI代理的核心优势之一。当数据孤岛被打破，AI代理能够访问更全面的数据集，从而提供更精准的洞察和更有效的解决方案。

不幸的是，许多SaaS供应商试图在客户业务中创建数据孤岛。通过使客户难以提取数据，他们创造了高转换成本。同时，这也促使客户购买他们的AI代理服务——有时价格高昂且质量参差不齐，而不是构建自己的或从其他供应商处购买。

更令人担忧的是，一些SaaS供应商正看到AI代理对他们的数据构成威胁，因此正努力使您(和您的AI代理)更难高效访问这些数据。

Andrew Ng分享了一个令人震惊的案例："我的一个团队刚刚告诉我，我们一直用来存储客户数据的SaaS供应商想收取超过2万美元的API密钥费用，以获取我们的数据。"

这种高昂的成本——无疑是故意设计来使客户难以获取自己的数据——为利用该数据实现代理工作流程增加了障碍。这不仅限制了企业的创新空间，还可能阻碍整个行业的发展。

通过AI Aspire(一家AI咨询公司)，Andrew Ng偶尔会就企业的AI战略提供建议。在购买SaaS产品时，他经常建议他们尝试控制自己的数据(遗憾的是，一些供应商强烈抵制)。这样，您可以雇佣SaaS供应商来记录和操作您的数据，但最终您决定如何将其路由到适当的人工或AI系统进行处理。

作为个人，Andrew Ng最喜欢的笔记应用是Obsidian。他很高兴"雇佣"Obsidian来操作他的笔记文件，同时所有笔记都以Markdown文件格式保存在他的文件系统中，并且他构建了能够读取或写入Obsidian文件的AI代理。

"这是如何控制我自己的笔记数据让我能够更有效地使用AI代理的一个小例子！"Andrew Ng补充道。

过去十年，大量工作投入到组织企业的结构化数据中。由于AI现在能够比以往更好地处理非结构化数据，组织非结构化数据(包括PDF文件，LandingAI的代理文档提取专业于此！)的价值比以往任何时候都高。

在生成式AI时代，企业和个人面临着重要的工作，即将他们的数据组织成AI就绪的形式。这不仅包括结构化数据，还包括大量非结构化数据，如文档、图像、音频和视频等。

要打破数据孤岛，企业需要构建AI就绪的数据架构。这包括以下几个方面：

虽然开放数据访问对释放AI代理的潜力至关重要，但企业也必须考虑数据安全和隐私保护。在打破数据孤岛的过程中，企业需要：

随着AI技术的不断发展，数据民主化将成为趋势。企业将更加重视数据的开放和共享，同时确保安全和隐私。这将催生更多创新的AI应用，推动业务增长和效率提升。

对于希望打破数据孤的企业，Andrew Ng提出以下建议：

在AI时代，数据孤岛已成为企业创新和效率提升的主要障碍。通过打破数据孤岛，企业能够释放AI代理的真正潜力，创造更大的业务价值。虽然这一过程面临挑战，但通过正确的策略和工具，企业可以构建一个更加开放、互联的数据生态系统，为未来的AI驱动的创新奠定基础。

正如Andrew Ng所言："在生成式AI时代，企业和个人有重要的工作要做，即将他们的数据组织成AI就绪的形式。"这不仅是一项技术挑战，更是一项战略任务，需要企业高层的支持和全组织的参与。