但当我们问道：“什么在阻碍你们前进？” 他们居然给出了一致的回答：“问题不在于模型，而在于我们不信任输入给它们的数据。” 更有直言不讳者：“我们把赌注押在生成式人工智能上，但我们的治理还没准备好，这让它成了一种风险。”

显而易见，人工智能竞赛的胜负并不取决于算法，而取决于数据的就绪程度。

不容忽视的数据鸿沟

尽管企业正在增加对生成式人工智能的投资，但不足一半的企业真正觉得自己已准备好在整个企业范围内推广它。雄心与现实之间的差距正在不断扩大。这并非因为企业缺乏应用场景或热情，而是因为输入人工智能的数据存在以下问题：

人工智能工具无法解决这些问题，因为它们假设数据是就绪的。它们只会消费数据，但不会去准备、保护或验证数据的可信度。这正是大多数企业陷入停滞的地方，也是 Alteryx 能帮助它们弥合的鸿沟。

为了取得进展，许多企业正在采用一种新方法：人工智能数据交换中心。这不是一款需要购买的产品或新系统，而是一种能力：它确保所有输入生成式人工智能项目的数据集，在进入模型之前，都经过了清洗、可解释、治理，并嵌入了业务逻辑。显然，Alteryx 可以帮助企业构建这种能力。

随着智能代理人工智能（Agentic AI）的兴起，风险变得更高。这些系统不只是做出响应，还会主动发起行动。这使得可解释性、可审计性和治理成为基础，而非可选项。人工智能数据交换中心确保人工智能系统不仅能获得清洁的数据，还能在安全、可控且可追踪的方式下基于这些数据采取行动。

借助作为交换中心的 Alteryx，企业可以：

所有这些都无需编写代码，同时保持 IT 部门的完全控制，从而形成一个受治理的数据基础，支持负责任的、可解释的人工智能。

非常明确的一点是，企业的首席信息官和首席数据官已经对 “黑箱” 人工智能失去了耐心。如果无法解释，就无法信任；如果无法治理，就无法推广。这就是为什么企业纷纷转向 Alteryx 等平台。我们的方法让业务部门掌握主动权、让分析师和领域专家构建和运行工作流，同时让 IT 部门确保数据安全、数据谱系和合规性不受影响。

这种敏捷性与控制力的平衡，使得人工智能交换中心模式极具吸引力，尤其是当人工智能从辅助性向智能代理性转变时，大规模的信任和可追溯性都至关重要。

Alteryx 的客户和合作伙伴已经在使用这种模式取得了可衡量的成果：

这些不是概念验证，而是借助 Alteryx，通过可信的、受治理的数据实现的生产级生成式人工智能项目。

在与企业数据领导者的对话中，反复出现六个要点：

人工智能失败并非因为模型，而是因为缺乏可信的、受治理的、高语境的数据。这正是 Alteryx 能帮助企业弥合的鸿沟：快速、简单且可扩展。合适的数据基础能将生成式人工智能从一种风险转变为竞争优势。可信的人工智能不仅能削减成本，还能解锁新的收入模式、加强风险缓解，并加快从财务到供应链再到客户服务等各个职能领域的价值实现。

凭借企业分析人工智能平台，助力实现可行的洞察。借助 Alteryx，各企业能够通过一个可在本地部署、混合部署和云环境中使用的安全平台，做出更明智、更快速的决策。全球超过 8000 家客户依靠 Alteryx 实现分析自动化，以提高收入表现、管理成本并降低企业风险。