AI代理需要高质量、可访问且治理良好的数据才能有效运行，因为数据管理不善预计将导致相当比例的AI项目失败。企业必须将其数据策略从以人为中心的方法转变为以代理为中心的方法，确保数据标准化、可发现并通过API访问。关键步骤包括映射数据资产、建立清晰的访问和问责治理框架、提高数据质量，以及使数据能够持续提供给自主机器，以避免错误和风险。 AI
影响 企业必须优先考虑数据治理和可访问性，才能成功实施AI代理并避免项目失败。
排序理由 该项目讨论了关于AI代理和数据准备的最佳实践和预测，而不是宣布新产品或研究。
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