什么是数据激活？它为何对人工智能实施成功至关重要？

2026年企业人工智能的失败模式并非大多数人所预期的那样。并非模型本身存在缺陷，也并非智能体缺乏推理能力，更不是技术被过度炒作。 故障模式是，提供给这些系统的数据是碎片化的，标签不一致，并且分散在数十个从未设计用于共享上下文的应用程序中。

Boomi称之为 智能体人工智能数据激活问题并在跟踪之后 75,000 个人工智能代理 该公司表示，在其客户群的生产环境中运行该问题，解决该问题才是重中之重。该数据来自2月份，当时Boomi公布了迄今为止最强劲的增长势头：超过 全球3万名客户拥有 75,000 个投入生产的 AI 代理，客户群包括超过四分之一的财富 500 强企业。

“只有当数据得到正确激活、信任和管理时，人工智能才能创造价值。”——Boomi董事长兼首席执行官Steve Lucas

然而，据Boomi董事长兼首席执行官史蒂夫·卢卡斯称，这些部署中一致的模式是： 只有当数据问题得到解决后，人工智能的价值才能真正体现出来。卢卡斯是在该公司于 2026 年 3 月 9 日宣布其最新平台功​​能时发表这番言论的。

🔍 理解数据碎片化挑战

企业数据并非缺失；它非常丰富，分布在各个方面。 ERP系统、CRM、数据湖、SaaS平台和传统应用程序 这些数据是几十年来积累起来的。目前缺失的是共享上下文，这种上下文使得人工智能代理能够可靠地将来自一个系统的数据视为与来自另一个系统的数据兼容。

代理商可能正在从客户关系管理系统 (CRM) 中提取客户记录，并从企业资源计划系统 (ERP) 中提取定价数据。 相互矛盾的定义 它真正理解的是客户或产品。它所产生的输出结果的连贯性，取决于其底层数据标准的一致性。

💡 Boomi 的解决方案：元中心和实时集成

Boomi的答案是 Meta Hub这是该公司在3月9日平台更新中宣布的一项中央记录系统，旨在规范企业范围内的业务定义，并将该上下文扩展到其中运行的每个AI代理。其目标是确保代理基于对业务逻辑的一致理解进行推理，而不是基于从不相连的系统中提取的碎片化解释生成输出。

同一版本引入了通过变更数据捕获进行实时 SAP 数据提取的功能，解决了大型企业中最常见的集成瓶颈之一，即由于缓慢的手动导出流程，SAP 数据通常无法访问，从而导致 AI 工作流无法实时有效地使用这些数据。

🏆 行业认可和分析师验证

2026年3月的两项独立评估为Boomi的市场定位提供了外部验证：

Gartner 的报告指出，AI 就绪集成是一项战略能力，它将架构、集成和治理相结合，使 AI 代理能够有效地访问企业数据并在业务流程中运行。

这种框架证实了Boomi正在解决的问题，并表明 iPaaS平台目前正在接受人工智能就绪度评估。 而不仅仅是传统的集成能力。

🔑 更广泛的行业格局

现在我们已经意识到，企业人工智能从试点阶段向生产阶段的转变正停滞在一个可以预见的地方。企业拥有模型，也拥有智能体。但许多企业缺少的是…… 使这些代理足够可靠，能够被信任处理实际业务流程的数据基础设施。

数据激活将数据从静态存储转移到动态的、受控的、富含上下文信息的流中，以便智能体能够进行推理——这正是对缺失层所需形态的一种阐述。这种框架能否成为行业标准，还是会被纳入更广泛的范畴，这个问题将在2026年开始得到解答。

📅 即将举行的活动

Boomi 将在……展出 TechEx 北美人工智能与大数据博览会发生 2026年5月18日至19日 在圣何塞麦克恩利会议中心。

照片由 布米

参见： 自主人工智能系统依赖于数据治理。

想向行业领袖学习更多关于人工智能和大数据方面的知识吗？请查看以下内容： 人工智能与大数据博览会 此次综合性活动将在阿姆斯特丹、加利福尼亚和伦敦举行。该活动是……的一部分 TechEx 并与其他领先的技术盛会同期举办，包括： 网络安全与云计算博览会。 点击 这里 了解更多信息。

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