随着企业 AI 应用热情持续高涨，规模化落地却普遍受阻，数据基础与 AI 能力不匹配成为全行业共性痛点。
报告核心结论显示，AI 规模化的核心障碍并非模型与工具，而是数据就绪度（Data Readiness），企业 AI 愿景与数据成熟度严重脱节，仅少数企业具备支撑 AI 规模化的数据基础。行业现状方面，尽管 79% 的企业将 AI 视为发展关键，但仅 14% 的企业属于数据成熟领先者（Front Runners），能实现 AI 愿景与数据底座的高效匹配；50% 的企业仍处于初级阶段，18% 为激进试验型、18% 为保守稳健型，后三类企业均存在 AI 诉求与数据能力错配问题，例如初级企业对颠覆式 AI 场景诉求高达 83%，却缺乏基础数据支撑。关键数据还显示，企业 AI 成熟度普遍滞后于数据成熟度，75% 实现业务与数据垂直对齐的企业取得超行业平均增长，高增长企业中 88% 在数据素养上表现突出，凸显数据底座对 AI 价值释放的决定性作用。
为破解困境，报告提出A-D-V-A-N-C-E 七维框架，从 AI 与数据治理、高价值场景聚焦、垂直对齐、模块化数据产品、智能体运营、专业人才培养、数据素养提升七大维度给出落地路径，并针对四类成熟度企业制定差异化行动方案：初级企业聚焦领导力搭建与高价值场景落地，激进型强化治理与权责划分，保守型赋能业务并加速价值落地，领先者则持续创新并布局企业级智能体运营。同时，报告通过金融、零售、医疗、能源等多行业案例验证，完善数据底座、打通业务与技术协同，是 AI 从试点走向规模化的必经之路。
未来，企业 AI 竞争将转向数据底座竞争，模块化数据产品、智能体运营与专业化人才将成为支撑 AI 规模化的核心要素。
参考资料：Wipro《Data4AI现状报告2025 帮助CDAO扩展企业级AI的旅程(英文版)》59页
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