大多数企业AI项目之所以失败，并非因为模型能力的限制，而是由于缺乏适当的知识架构。组织在AI上投入巨资，却因碎片化的数据系统（这些系统是为人类而非AI解读而设计的）而获得不正确或过时的信息。核心问题在于信息存储在孤立的存储库中，缺乏共享的上下文或治理，当AI系统大规模地基于这些碎片化的知识进行操作时，就会带来运营风险。重点需要从仅仅查找信息转移到确保正确的信息在正确的上下文中可供适当的参与者（无论是人类还是机器）使用。 AI
影响 强调有效的企业AI依赖于数据架构和上下文，而不仅仅是模型能力，这表明需要更好的知识管理策略。
排序理由 文章讨论的是企业AI实施中的一个概念性问题，而非具体的事件或发布。
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