这是我关于人工智能转型的四部分系列文章中的第三篇。第二条介绍了数据团队的角色，第一条则是信任。
人工智能创新正以惊人的速度发展。新模型、框架和工具几乎每周都在涌现。
但尽管人工智能技术不断进步，许多组织发现数据访问仍是进步的最大障碍。AI团队通常花费在寻找、整合和管理数据上的时间远多于构建模型或代理。
这正是合适的数据架构变得至关重要的地方。
AI团队需要的不仅仅是数据访问
为了让人工智能系统在生产环境中被信任，它们必须基于以下数据运行：
- 时效
- 相关性
- 受管辖
缺乏这些品质，人工智能的产出很快就失去了信誉。代理人可能会基于过时的信息做出决策。模型可能依赖于不完整的上下文。或者结果，甚至他们的行为，可能违反了护栏。当人工智能系统需要将数十甚至数百个系统的数据合并时，这些挑战变得更加复杂。
一个统一的可信数据层，用于人工智能开发
逻辑数据管理通过为企业数据提供单一访问层，简化了这一挑战。AI团队无需逐源集成数据，而是可以与统一的语义层互动，从企业范围内传递受控数据。
Denodo 平台使 AI 团队能够：
- 访问所有数据，包括结构化和非结构化数据
- 发现针对特定业务环境的合适数据
- 自动执行全球治理政策
- 优化AI工作负载的性能
这使得AI团队能够专注于创新而非基础设施建设。
简化代理集成
现代人工智能生态系统越来越多地围绕代理框架和编排平台构建。
为支持该架构， Denodo 平台原生支持模型上下文协议（MCP），使 AI 代理能够通过标准 MCP 服务器接口安全地发现和访问企业数据。
该能力实现：
- AI工具间的数据访问一致
- 与企业数据的一致受控交互
- 简化新AI代理与同一可信数据基础的集成
因此，数据访问成为共享的企业服务，而非每个AI项目必须独立构建的功能。
将人工智能建立在可信的企业数据基础上
当今人工智能中最重要的挑战之一是将模型建立在可信的企业数据基础上，包括结构化和非结构化数据，并且在所有数据领域中都能持续管理。
Denodo 平台还引入了向量数据库的原生支持，使组织能够在单一逻辑数据层内统一结构化和非结构化数据。结果是人工智能能够全面理解业务背景和真实世界运营，且不受访问或解读任何特定数据域的限制。这正是从人工智能实验转向可信赖的生产人工智能系统的关键。
但即使是最强大的人工智能系统，最终只有在业务用户能够对其结果充满信心并将其应用于实际决策时，才能带来价值。
这就是我本系列最后一篇文章的重点。
