为何多数企业AI项目未能投产就夭折

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摘要

文章探讨了企业AI项目往往无法投入生产的原因，重点关注数据质量、遗留系统和部署安全方面的挑战。

过去几个月一直在为非科技企业进行智能体部署，最大的体会是，如果数据质量差，提示工程基本上是在浪费时间。大家都在谈论模型切换或微调，但真正的噩梦始终是遗留数据。大多数传统公司的核心知识分散在随机Excel表、遗留CRM系统以及高级经理的脑子里。一旦将智能体连接到实际数据库，安全部门就会紧张，因为根本没有权限门控。所以，原本5分钟的部署，却要花4周时间清理数据管道、搭建数据仓库，并构建严格的授权层，以防止机器人拉取受限记录或在客户通话中产生幻觉。还有其他人遇到这个问题吗？你们是如何在允许智能体接触实时数据前处理授权门控和架构清理的？
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