随着代理型人工智能（AI）在执行任务的能力上不断增强——不仅仅是分析数据——企业必须确保其数据基础设施做好准备。与人类不同，人工智能代理无法解释诸如“IBM”和“I.B.M.”这样的不一致之处，依赖有缺陷的数据进行操作会导致大规模错误。本文白皮书解释了为什么传统的数据管理策略无法满足数字化劳动力的需求，并概述了如何构建一个单一的数据真实来源。通过标准化数据、解决身份问题、强化数据质量和设计语义层，组织可以为AI代理做好准备，使其不仅能读取数据，还能基于数据做出明智决策。从为部门AI设置可靠的上下文窗口到建立评估协议，路线图已经明确：企业必须从被动的仪表盘转变为能够支持自主决策和行动的数据生态系统。通过正确的数据准备，组织可以使其人工智能劳动力在各个部门提供准确、快速和可追溯的结果。
