隨著代理型人工智慧（AI）在執行動作（而不僅僅是分析數據）方面的能力日益提升，企業必須確保其數據基礎設施已經做好準備。與人類不同，AI代理無法理解像是「IBM」和「I.B.M.」這樣的差異，若基於錯誤的數據進行行動，將會引發大規模的錯誤。這份白皮書解釋了為何傳統的數據管理策略不足以應對數字化勞動力的需求，並概述了如何構建單一的真實數據來源。透過數據規範化、身份解析、數據質量的強化以及語義層的設計，企業能夠為那些不僅能讀取數據，還能基於數據做出明智決策的AI代理準備系統。從為各部門的AI設置可靠的上下文窗口，到建立評估協議，這一發展路徑已經明確：企業必須從被動的儀表板轉向支持自主決策與行動的數據生態系統。通過適當的數據準備，企業能夠賦能其AI勞動力，在各部門中提供準確、快速且可追溯的成果。
