在当今快速发展的技术环境中，人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着我们的工作和生活方式。然而，一个日益突出的问题是数据孤岛——那些被不同软件供应商锁定在各自系统中的宝贵数据资源。这些孤岛不仅限制了数据的流动，更阻碍了AI潜力的完全释放。
数据孤岛的现状与挑战
许多软件即服务(SaaS)供应商有意将客户的数据困在孤岛中，通过高成本的数据提取费用、复杂的API接口或专有格式来限制数据的流动性。这种做法不仅增加了企业的运营成本，更阻碍了创新和效率的提升。
一个典型的例子是，某SaaS供应商向Andrew的团队索要超过20,000美元的API密钥费用，仅为了访问他们自己的客户数据。这种高昂的成本显然是有意设计的，目的是让客户难以获取自己的数据，从而形成高转换成本，锁定客户。
AI时代的数据价值
随着AI技术的进步，连接不同数据点以创造价值的能力变得前所未有的重要。例如，当一次邮件点击被记录在一个供应商系统中，而随后的在线购买被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，从而做出更好的决策。
AI的进步使得处理非结构化数据的能力大幅提升，这使得组织非结构化数据(包括PDF文件等)的价值比以往任何时候都高。LandingAI的代理文档提取技术正是针对这一需求而开发的，帮助企业和个人更好地利用这些宝贵的数据资源。
破除数据孤岛的战略
企业层面的策略
对于企业而言，在购买SaaS服务时应优先考虑那些允许控制自身数据的供应商。通过这种方式，企业可以雇佣SaaS供应商来记录和操作数据，但最终决定如何将这些数据路由到适当的人类或AI系统进行处理。
AI Aspire作为一家AI咨询公司，经常为企业提供AI战略建议。在购买SaaS时，他们建议企业努力控制自己的数据——尽管一些供应商可能会强烈抵制这一做法。
个人层面的实践
作为个人，我们同样可以采取策略来控制自己的数据。Andrew分享了他个人使用Obsidian作为笔记应用的例子。他"雇佣"Obsidian来操作他的笔记文件，同时将所有笔记保存为Markdown文件存储在他的文件系统中，并构建了能够读取或写入Obsidian文件的AI代理。
这个小例子展示了如何通过控制自己的笔记数据，让AI代理发挥更大作用。这种数据自主权不仅提高了工作效率，还为个人创新提供了更多可能性。
数据就绪的重要性
在生成式AI时代，企业和个人都有重要工作要做，即将数据组织成AI就绪的形式。这包括:
- 结构化数据的整理：过去十年，企业已经投入大量工作组织结构化数据。
- 非结构化数据的优化：随着AI处理非结构化数据能力的提升，优化这些数据的价值日益凸显。
- 数据访问标准化：建立标准化的数据访问接口，降低数据流动的障碍。
未来展望
随着AI技术的不断发展，数据孤岛的问题将变得更加突出。企业和个人需要更加积极地争取数据自主权，以便充分利用AI的潜力。这不仅关乎效率和创新，更关乎在数字时代保持竞争力。
实用建议
- 选择数据友好的SaaS供应商：在购买SaaS服务时，优先考虑那些提供开放数据接口的供应商。
- 投资数据整合工具：采用能够连接不同数据源的工具，打破数据孤岛。
- 建立数据治理策略：制定清晰的数据管理政策，确保数据的安全和有效利用。
- 培养数据素养：提高团队的数据意识，让每个人都能理解数据的价值和重要性。
- 探索新兴技术：关注区块链、联邦学习等新技术，它们可能为数据共享和隐私保护提供新解决方案。
结语
在AI驱动的未来，数据将成为最宝贵的资源。打破数据孤岛不仅是一种技术选择，更是一种战略必然。通过控制自己的数据，企业和个人能够更好地利用AI代理的潜力，创造更大的价值，并在数字时代保持竞争优势。正如Andrew所展示的，即使是个人用户，通过正确的工具和策略，也能实现数据自主，释放AI的真正力量。
