编者按
在AI热潮席卷全球之际，企业级AI应用正从概念验证转向实际部署。然而，许多企业仍深陷数据泥沼，导致巨额损失。SENEN集团CEO Ronnie Sheth的最新观点直击痛点：现在是企业AI‘get practical’的时候。本文基于AI News原文，结合Gartner报告及行业趋势，深度剖析数据质量、企业AI落地策略，并提供实用建议，帮助企业避坑加速转型。（约1050字）
数据质量：AI之旅的隐形杀手
‘在你开启AI之旅扬帆起航前，始终检查数据状态——因为如果有一件事能让你的船沉没，那就是数据质量。’SENEN集团CEO Ronnie Sheth一针见血地指出，企业AI失败的首要元凶往往不是技术本身，而是数据基础的薄弱。
‘Gartner估计，数据质量差每年导致组织平均损失1290万美元，包括资源浪费和机会流失。这只是冰山一角。’
根据Gartner的最新研究，全球企业因数据不准确、不完整或不一致而蒙受的损失高达每年150亿美元。中国企业同样面临类似挑战：2023年IDC报告显示，国内数据质量问题导致AI项目失败率高达70%。想象一下，一家制造企业投入数百万部署预测维护AI，却因传感器数据噪声而得出错误预测，最终生产线瘫痪。这不是科幻，而是当下现实。
企业AI的炒作与现实落差
回溯AI发展史，2010年代的深度学习革命点燃了企业热情。ChatGPT等生成式AI的爆发进一步推高预期，许多CIO将AI视为‘银弹’。然而，Gartner Hype Cycle显示，企业AI正处于‘幻灭谷底’向‘生产高原’过渡的关键期。Ronnie Sheth认为，2026年是转折点：云计算成本下降、大模型开源化，让AI从实验室走向董事会室。
行业背景中，数据质量问题源于多源异构：ERP、CRM、IoT设备产生海量数据，却缺乏统一治理。麦肯锡报告指出，85%的AI项目因数据问题夭折。Sheth强调，‘务实AI’不是追求最前沿模型，而是构建可靠数据管道，确保模型输入输出可溯源。
SENEN集团的务实AI实践
作为专注企业AI解决方案的SENEN集团，Ronnie Sheth领导团队已服务多家 Fortune 500 企业。他分享的核心经验是‘数据优先，应用驱动’：首先部署数据质量平台，使用自动化清洗工具如Great Expectations或Collibra；其次，选择低代码AI平台如DataRobot，实现快速原型迭代。
举例来说，SENEN帮助一家零售巨头优化供应链AI。通过数据湖治理，将历史准确率从65%提升至95%，每年节省库存成本超500万美元。Sheth指出，‘企业AI不是科幻小说，而是ROI驱动的工具。现在，GPU价格亲民化、边缘计算成熟，企业无需等待完美条件即可起步。’
编者分析：中国企业的AI务实路径
在中国，‘东数西算’工程与‘数据要素市场’政策为企业AI提供了土壤。但挑战犹存：数据孤岛、隐私合规（如《数据安全法》）。建议路径包括：
- 数据评估先行：引入DataProfiler工具，量化数据质量分数。
- 混合架构：云边端协同，降低延迟。
- 人才赋能：非技术人员也能操作的AutoML平台。
- 风险把控：建立AI伦理委员会，避免偏见放大。
展望2026-2030，IDC预测企业AI市场将以35% CAGR增长，至5000亿美元。中国企业若抓住‘务实窗口’，可从跟随者变领先者。Sheth的警示发人深省：忽略数据，就是自掘坟墓。
未来展望：AI从‘酷炫’到‘生产力’
随着Agentic AI（代理式AI）和多模态模型成熟，企业将迎来‘AI操作系统’时代。Sheth乐观预测，到2027年，50%企业将实现AI驱动决策自动化。但前提是数据基础稳固。企业领袖需转变心态：AI不是实验项目，而是核心竞争力。
总之，Ronnie Sheth的呼吁 timely 而迫切。企业AI‘get practical’，数据质量是起点，价值创造是终点。
本文编译自AI News，原文作者TechForge，日期2026-02-03。