麻省理工学院（MIT）近期研究指出，95% 的生成式 AI（GenAI）试点项目无法推进至实际生产阶段，这一结论引发广泛关注，也让企业高管对 GenAI 投资持谨慎态度，甚至有人认为 GenAI 存在过度炒作或尚未成熟的问题。但现实远比单一数据复杂，威普罗（Wipro）《2025 年 Data4AI 状态报告》通过分析企业的数据策略、成熟度及应用模式后明确指出：决定 GenAI 价值的核心因素，并非技术本身，而是支撑它的数据资产与系统的成熟度。拥有完善数据治理体系的企业，能顺利将 GenAI 试点推向生产，获取可衡量的商业价值；而缺乏这一基础的企业，则在 GenAI 落地中举步维艰。可见，GenAI 的失败率与其内在效能关联不大，关键在于数据是否具备 “就绪” 条件。
数据就绪度之所以成为 AI 成功的核心要素，根源在于 GenAI 试点向生产转化的巨大挑战。尽管 GenAI 领域创新不断，但大规模、有影响力的部署仍十分罕见，且这一问题并非 GenAI 独有 —— 在所有 AI 类型中，仅 14% 的企业达到了支撑规模化应用所需的数据成熟度。AI 的成功，更多依赖于数据治理、整合能力与数据质量，而非先进的工具或模型。这绝非单纯的技术问题，清晰的数据策略、明确的治理政策，以及技术与业务团队间的紧密协作，缺一不可。在这些方面投入资源的企业，能将 AI 从孤立的实验项目转变为业务转型引擎；而忽视数据就绪度的企业，即便采用最先进的 AI 工具，也难以实现商业目标。归根结底，AI 的落地不仅关乎算法与基础设施，更涉及人员、流程与数据基础的协同。
多数企业在 GenAI 领域受挫，核心症结在于组织层面的数据成熟度存在明显差距。GenAI 虽潜力巨大，但多数企业 AI 项目难以产生显著影响，根源就是数据成熟度不足。数据应被视为需精心管理的资产，建立统一的治理框架、指派数据负责人、确保所有团队为数据池贡献资源，这些都是关键举措。要提升运营效率与模型准确性，必须整合来自不同系统的信息，并定期优化以提升数据质量。而那些拥有成熟架构、高质量治理体系与前瞻性 AI 策略的企业（被称为 “领先者”），则大幅领先同行 —— 它们能将 GenAI 推进至生产阶段，融入核心业务流程，并交付可量化的成果，这种数据成熟度的差异，直接拉开了企业间的 GenAI 应用差距。
行业领先者在规模化推进 GenAI 时，普遍采用 “数据优先” 策略，核心是尽早解决数据难题。首先会诊断数据碎片化问题，投资建设统一、高质量的存储库，为 GenAI 的训练与部署提供支撑；其次，构建完善的治理体系至关重要，企业会在各部门指派数据负责人，明确责任与数据完整性要求，有时还会引入外部顾问、采用成熟框架，从一开始就融入最佳实践与合规要求。以某全球消费品企业为例，它通过整合消费者数据、推动业务与技术团队协作提升数据管理水平，并持续优化数据质量，最终实现了可衡量的投资回报 —— 客户获取效率提升，营销精准度提高，且整个转型过程的成果都得到了实时追踪。这一案例表明，成功规模化 GenAI 并获取价值的企业，都将数据成熟度视为创新的关键，只有掌握数据整合、治理与企业级应用能力，才能释放 GenAI 的商业影响力。
数据领域的领导者之所以能取得实际成果，关键在于他们以数据为核心，聚焦业务关键挑战。这些 “领先者” 企业深刻理解，成功的 GenAI 部署始于坚实的数据基础 —— 集中化、洁净的数据，以及完善的治理体系。它们会围绕物流优化、质量管控、文档审核等具体业务需求开展 AI 工作，确保 AI 投入能切实产生回报。同时，这些企业将数据视为战略资产，持续投入资源，并推动跨团队共同管理数据。通过协作，它们不断优化数据集、验证 AI 结果、改进业务流程，最终实现成本节约、效率提升与决策优化，将 AI 从高成本的实验项目，转变为驱动业务增长的核心引擎。
对于企业领导者而言，要通过 GenAI 产生切实成果，可遵循四个关键步骤。第一步，全面评估组织当前的数据与技术现状，明确数据短板与技术瓶颈；第二步，优先建立数据治理体系，明确责任归属，并采用可扩展的技术，为业务与技术团队搭建统一的协作基础；第三步，集中整合与更新数据，确保数据始终与业务目标保持一致，避免数据与业务脱节；第四步，为团队提供必要的工具与知识培训，赋能团队推动可衡量的业务改进。将数据治理视为核心基础设施的领导者，能实现组织转型；而拖延数据建设的企业，则可能在 AI 竞争中落后。关键在于投资具备强大治理能力、跨职能所有权与流程规范性的技术解决方案，这能帮助企业从分散的试点项目，转向全企业范围的价值创造。循序渐进地落实这些步骤，能为 GenAI 落地奠定坚实基础，不仅能交付业务成果，还能让企业在下一代创新浪潮中占据有利位置。
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