核心观点 - 全球调查揭示企业界存在“AI就绪幻觉”，即AI应用广泛但数据基础薄弱，阻碍了AI实现真正的商业价值[1][2] - 数据访问、治理与可见性方面的差距是核心问题，导致AI投资回报率难以捉摸[2][3] - 数据就绪度将成为企业AI下一阶段发展的关键分水岭[6] 调查核心发现：普遍存在的“AI就绪幻觉”与数据基础悖论 - 尽管**96%** 的组织已将AI集成到核心业务流程，**85%** 拥有清晰的数据战略，但仍有约**80%** 的企业受限于跨环境的数据访问瓶颈[1] - 近四分之三（**73%**）的受访者表示性能限制阻碍了其AI运营计划[2] - 仅**18%** 的受访者表示其数据得到了全面治理，与**84%** 对数据准确性、完整性有信心的受访者形成巨大反差[3] AI应用与投资回报率（ROI）的挑战 - AI应用已深入企业，但实现持续ROI困难，主要障碍包括：数据质量（**22%**）、成本超支（**16%**）以及与现有工作流集成不佳（**15%**）[2] - 成本超支问题在能源和公用事业行业最为突出（**25%**），而医疗保健、制造业和金融服务业（**20%**）更突出工作流集成问题[5] 行业数据就绪度对比 - 电信行业数据就绪度相对较高：**54%** 的受访者能清晰了解数据存储位置，**51%** 可随时访问所有数据[4] - 金融服务业和公共部门数据就绪度较低：仅**30%**（金融）和**31%**（公共）清楚数据位置，仅**24%**（金融）和**16%**（公共）能随时访问所有数据[4] - 尽管数据就绪度高，电信行业仍有**60%** 的受访者表示基础设施性能持续阻碍运营计划，比例在所有受访行业中最高[4] 数据就绪度的关键作用与未来方向 - 数据就绪度正成为区分AI领先者与落后者的决定性因素，全面访问和治理所有数据的组织更有能力交付可信、可扩展的AI[6] - **100%** 的受访者表示其组织至少愿意在一定程度上调整现有框架以支持真正的数据就绪[6]