在当今数据驱动的商业环境中，人工智能(AI)代理正变得越来越擅长分析企业中的不同类型数据，以发现模式和创造价值。然而，这种进步使得数据孤岛问题日益凸显，成为企业数字化转型路上的重大障碍。越来越多的专业人士开始意识到，选择能够让他们控制自身数据的软件解决方案，已成为释放AI潜力的关键。
数据孤岛的形成与影响
数据孤岛指的是数据被存储在彼此隔离的系统或平台中，无法有效共享和整合的状态。许多软件即服务(SaaS)供应商有意无意地创造了这种局面，通过使客户难以提取数据，从而制造高昂的转换成本。
这种做法的直接后果是企业无法充分利用"连接数据点"所创造的价值。例如，当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时，能够访问这两个数据源的AI代理可以分析它们之间的关联性，从而帮助企业做出更好的决策。然而，在数据孤岛的环境下，这种跨系统的数据关联变得不可能。
数据孤岛背后的商业动机
SaaS供应商创建数据孤岛的动机往往是商业性的。通过限制数据访问，他们不仅能够提高客户转换成本，还能引导客户购买自己的AI代理服务——这些服务往往价格高昂且质量参差不齐。更令人担忧的是，随着AI代理技术的发展，一些供应商正在采取措施，使客户（及其AI代理）更难高效访问数据。
一个典型的例子是作者团队最近面临的挑战：他们使用的SaaS供应商要求为获取API密钥支付超过2万美元的费用。这种高昂的成本——无疑是有意设计来阻止客户获取数据——为实施利用该数据的代理工作流程增加了障碍。
控制自有数据的战略意义
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，他建议企业尽可能控制自己的数据（尽管一些供应商强烈抵制这种做法）。这样，企业可以雇佣SaaS供应商记录和操作数据，但最终决定如何将数据路由到适当的人工或AI系统进行处理的权利掌握在自己手中。
在过去十年中，企业投入了大量工作来组织结构化数据。然而，随着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）的价值变得前所未有的高。LandingAI的代理文档提取服务正是专注于这一领域的技术解决方案。
实施数据开放策略
对于希望打破数据孤岛的企业，以下策略值得考虑：
优先选择开放数据接口的供应商：在评估SaaS解决方案时，将其数据可访问性和API开放程度作为关键决策因素。
制定数据治理政策：建立明确的数据所有权、访问权限和使用规范，确保数据安全的同时促进合理流动。
投资数据集成平台：采用能够连接不同数据源的技术，实现跨系统数据无缝流动。
培养数据素养文化：提高组织对数据价值的认识，鼓励员工主动寻找和利用数据。
个人数据管理的启示
作者分享了一个个人经验：作为个人用户，他最喜欢的笔记应用是Obsidian。他"雇佣"Obsidian来操作他的笔记文件，同时所有笔记都以Markdown文件格式保存在自己的文件系统中，并构建了能够读取或写入Obsidian文件的AI代理。这个小型例子展示了控制自己的笔记数据如何能让人更好地利用AI代理。
生成式AI时代的数据准备
在生成式AI时代，企业和个人面临着重要的数据组织工作，使数据达到AI就绪状态。这不仅包括结构化数据的整理，更需要重视非结构化数据的处理和标记。随着AI技术的不断进步，能够有效组织和利用数据的企业将在竞争中占据优势。
结论
数据孤岛已成为阻碍AI代理发挥潜力的主要障碍。通过优先选择能够控制自身数据的软件解决方案，企业可以更好地利用AI技术创造价值。在生成式AI快速发展的背景下，打破数据孤岛、实现数据自由流动已成为企业数字化转型的必然选择。企业和个人都需要重新思考自己的数据策略，为AI时代做好准备。
