隨著 AI 代理技術迅速滲透各行各業，各大科技公司如 Google 和 Microsoft 相繼將其整合至搜尋體驗中。汽車、銀行及保險業等領域，也紛紛推出 AI 客服和流程自動化工具，這一系列發展預示著 AI 在商業應用上的前景。
根據市場研究，全球 AI 代理市場預計將從 2024 年的 54 億美元膨脹至 2030 年的 500 億美元，年複合增長率達 45.8%。然而，增長的背後卻隱藏著一個嚴峻的挑戰：數據品質不佳正在成為 AI 代理應用的最大阻礙。
調查顯示，全球有高達 78% 的企業尚未為 AI 代理及大型語言模型的落地應用做好準備，問題的根源不在於演算法或模型技術，而是缺乏高品質數據的支持。已經有多家企業因此付出慘痛的代價，例如去年加拿大航空因聊天機械人提供了不存在的折扣而被迫退款，還有科技公司因 AI 客服的錯誤回答導致大量訂閱用戶流失。
雖然 80% 的服務機構計劃在未來改善服務效率與客戶體驗，但這股 AI 投資熱潮受到了數據品質挑戰的威脅。專家指出，AI 系統極為依賴高質量數據，當數據不準確、過時或不完整時，將會放大錯誤，影響自動化流程的表現。
為了讓 AI 代理發揮效用，專注於 AI 會員數據管理的 Amperity 共同創辦人建議企業必須建立穩固的數據基礎，達到四大要求。很多企業在引入 AI 代理之前，面臨的主要問題是數據散落在不同平台，例如電商、CRM、客服、門市 POS 系統等，導致顧客資料不一致和重複記錄的情況。
因此，打破系統間的數據隔閡，整合顧客數據是重要的一步。這可以幫助 AI 從不同平台獲取數據，例如了解顧客的購買歷史及最近的社交互動，進而提供更佳的服務和推薦。
傳統企業常常是按照每日或每周更新數據，但在 AI 代理環境下，系統需即時反應當前情況，像是商品推薦和客戶服務處理等，若數據延遲，將會嚴重影響效果。
企業應該清楚數據的來源和流向，避免同一顧客在不同系統中造成不同代號，這會影響 AI 的理解能力。在日益嚴格的隱私法規下，企業需要建立存取權限、監管機制和同意追蹤系統，確保所有 AI 應用符合標準及法規。
儘管 AI 代理技術能夠顯著提升企業的競爭力和效率，但一切建立在正確、完整、即時且合規的數據基礎上。如若不然，即使企業投入最先進的 AI 技術，最終可能也會因數據錯誤而得不償失。隨著企業追趕 AI 浪潮，更應反思自身數據基礎的穩固性。
