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为人工智能提供动力的无声基础设施：Mohammed Arbaaz Shareef 如何通过数据工程塑造企业智能
现场影响：数据工程是企业 AI 成功的决定因素 人工智能已进入董事会。它不再局限于研究实验室或实验试点，现在塑造了资本配置、运营弹性、监管态势和竞争优势。在受监管的环境中，数据沿袭薄弱和数据质量差不仅仅会限制性能。他们改变了 [...]
来源:AI Time Journal现场影响：数据工程是企业 AI 成功的决定因素
人工智能已进入董事会。它不再局限于研究实验室或实验试点，现在塑造了资本配置、运营弹性、监管态势和竞争优势。在受监管的环境中，数据沿袭薄弱和数据质量差不仅仅会限制性能。他们将人工智能转化为合规、治理和安全风险。然而，随着企业加速采用，一个严重的误解仍然存在：人工智能的成功主要是由模型驱动的。事实上，企业智能的强大程度取决于其背后的数据系统。
人工智能、云计算和现代企业并不是孤立运作的；它们汇聚在数据工程、机器学习、企业架构、大数据和数据治理的交叉点。这些学科共同强化了一个战略事实：人工智能不是一个独立的产品功能，而是规范的、可扩展的和值得信赖的数据基础设施的结果。随着组织从实验转向运营部署，决定性问题已经从人工智能可以做什么转变为数据架构是否可以支持大规模可靠、可审计和可持续的智能。这种区别日益将能够创造持久价值的公司与那些受到脆弱实施、运营复杂性和未满足期望所限制的公司区分开来。今天做出的基础设施决策决定了长期竞争力、监管弹性和创新速度。
原创贡献：从算法到架构
关于人工智能的公共讨论通常强调模型的复杂性和计算能力。虽然这一点很重要，但它掩盖了更深层次的操作现实：算法在生态系统内运行。数据质量、一致性、治理和流程设计直接决定人工智能是否产生可操作且值得信赖的结果。