在当今快速发展的商业环境中，人工智能(AI)智能代理正变得越来越擅长分析企业中的各类数据，以发现模式和创造价值。然而，这种进步也使得数据孤岛问题日益突出。许多软件即服务(SaaS)供应商倾向于将客户数据锁定在孤岛中，而明智的企业用户则应该打开这些孤岛，让AI智能代理能够充分利用这些数据。
数据孤岛：AI时代的绊脚石
数据孤岛指的是组织内不同系统、部门或应用程序之间数据被隔离存储且无法共享的状态。在AI智能代理日益普及的今天，这种隔离状态正成为企业数字化转型的主要障碍。
随着AI能力的不断提升，如今从不同数据点之间"连接点"所创造的价值比以往任何时候都要高。例如，如果一个电子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智能代理，以了解它们之间的相关性并做出更好的决策，将具有极高的价值。
SaaS供应商的数据锁定策略
遗憾的是，许多SaaS供应商试图在其客户业务中创建数据孤岛。通过使客户难以提取自己的数据，他们创造了高昂的转换成本。这也使他们能够引导客户购买他们的AI智能代理服务——有时价格高昂且/或质量低下——而不是让客户自己构建或从其他供应商处购买。
更令人担忧的是，一些SaaS供应商已经看到AI智能代理正在觊觎这些数据，并正在努力使您(和您的AI智能代理)更难高效地访问它。
真实案例：数据访问的昂贵代价
作者团队最近告知，他们一直在使用的用于存储客户数据的SaaS供应商，希望为他们提供访问自己数据的API密钥收费超过20,000美元。这种高成本——无疑是为了故意使客户难以获取自己的数据而设计的——正在为利用该数据实施智能代理工作流程增加障碍。
数据控制权：企业AI战略的核心
通过AI Aspire(一家AI咨询公司)，作者经常为企业提供AI战略建议。在购买SaaS产品时，他通常建议他们尝试控制自己的数据(可悲的是，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类或AI系统进行处理。
个人实践：控制笔记数据
作者分享了一个个人实践案例：他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。而且，他的所有笔记都作为Markdown文件保存在他的文件系统中，他已经构建了可以读取或写入Obsidian文件的AI智能代理。这是控制自己笔记数据如何让他能够更有效地利用AI智能代理的一个小例子。
数据组织：从结构化到非结构化
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现在能够比以前更好地处理非结构化数据，因此组织非结构化数据(包括PDF文件，LandingAI的智能文档提取专业于此！)的价值比以往任何时候都要高。
非结构化数据的AI价值
非结构化数据(如电子邮件、文档、图像、视频等)占企业数据的80%以上。传统上，这些数据难以分析和利用。然而，随着AI技术的进步，特别是自然语言处理和计算机视觉的发展，企业现在可以从这些数据中提取有价值的见解。
为AI时代做好准备
在生成式AI时代，企业和个人都有重要的工作要做，即组织他们的数据，使其成为AI就绪的。这不仅包括技术层面的数据整理，还包括建立数据治理框架，确保数据质量和安全性。
实施数据就绪策略
- 数据审计与分类：首先了解您拥有什么数据，哪些数据最有价值，以及它们存储在哪里。
- 建立数据湖/数据仓库：集中存储来自不同来源的数据，便于AI智能代理访问。
- 实施数据治理：确保数据质量、一致性和安全性。
- 采用API优先策略：选择提供开放API的SaaS供应商，确保数据可移植性。
- 投资数据集成工具：使用现代数据集成平台连接孤岛系统。
未来展望：数据民主化
未来，数据民主化将成为企业AI战略的关键组成部分。这意味着数据将不再是少数系统或部门的专属，而是成为整个组织的共享资源，AI智能代理可以无缝访问这些数据以创造价值。
数据民主化的挑战与机遇
挑战包括：数据安全与隐私保护、数据质量保证、以及克服组织内部的抵制。机遇则在于：更全面的业务洞察、更快的决策过程、以及创新业务模式的开发。
结论
在AI智能代理日益重要的今天，打破数据孤岛不再是一个可选项，而是企业数字化转型的必然要求。通过控制自己的数据，企业可以避免被供应商锁定，充分发挥AI的潜力，并在竞争激烈的市场中保持领先地位。
正如作者所展示的，无论是个人还是企业层面，控制数据所有权都能为AI应用开辟新的可能性。在生成式AI时代，那些能够有效组织并开放其数据的企业，将是最有可能从这一技术革命中获益的。
