在开启AI之旅前，先检查数据状态——数据质量是企业AI沉船的最大隐患。Gartner数据显示，数据质量差每年导致企业平均损失1290万美元。SENEN集团CEO Ronnie Sheth强调，现在是企业AI从炒作出生产落地的关键时刻。他呼吁企业注重数据治理、实用应用，避免资源浪费，推动AI真正创造价值。本文深度剖析企业AI务实路径，结合行业背景与专家观点。
Salesforce高管Franny Hsiao指出，企业AI规模化远超模型选择，需要克服架构失误、数据工程和治理难题。生成式AI原型易建，但转化为可靠业务资产需解决数据管道、质量控制与合规挑战。在即将举办的AI & Big Data Global 2026前，她强调这些问题往往导致试点卡壳。本文深入剖析企业AI落地痛点，并补充行业背景与分析观点。
众多组织匆忙拥抱生成式AI，却发现试点项目难以产生实际价值。如今，企业迫切追求可衡量的成果，但如何确保成功？Mistral AI与全球行业领袖合作，共同设计定制化AI解决方案，解决最棘手问题。例如，与Cisco提升客户体验（CX）生产力，或构建更智能的系统。本文探讨企业AI设计的首要步骤，帮助企业避免常见陷阱，实现真正价值。（128字）
Snowflake成为最新一家与多家AI巨头签订多年合作的企业，此举或预示企业级AI领域的未来趋势。在AI竞赛白热化的当下，云数据平台正积极拥抱生成式AI，以提升数据处理与分析能力。这一交易不仅强化了Snowflake的生态布局，还凸显企业对多模型AI策略的追求，助力数字化转型。
