如果AI項目只能跑三個月，再炫的技術也只是煙花。Gartner去年四季度走訪了432位跨國企業高管，發現“高成熟度”公司里有45%把AI項目堅持跑了三年以上；而成熟度低的公司，能堅持三年的只有20%。差距到底在哪？答案藏在“數據治理”這三個字里。
一、把數據當成產品運營，而不是項目副產物
低成熟度企業常把“數據清洗”當成項目開工前的臨時任務，結果34%的人被數據質量拖垮。高成熟度企業反著來：
先搭一條“數據生產線”——統一標準、自動校驗、異常報警一步到位；
再配一名“數據產品經理”——負責讓數據像自來水一樣隨取隨用，而不是每次都重新打井；
最后用ROI說話——把“干凈數據帶來的效率提升”直接折算成錢，寫入部門KPI。
數據好用，AI才敢天天開。
二、用指標體系給AI裝“儀表盤”
很多公司把“上線”當終局，結果項目越跑越偏。高成熟度企業把“上線”當起點：
每周自動拉取客戶轉化率、成本節省、系統延遲三個核心指標；
每月做一次財務級ROI復盤，把“好看”的數字和“好用”的場景拆開討論；
每季度砍掉至少一個低價值模型，把算力騰給高價值業務。
儀表盤一亮，繼續投還是立刻停，十分鐘內拍板。
三、給AI配個“當家人”，打通戰略到網線
調研里91%的高成熟度企業設了專職AI負責人，頭銜可能不同，但干的活出奇一致：
65%的時間在找新場景，拉著業務部一起算收益；
56%的時間在搭基礎設施，讓模型上線像發郵件一樣簡單；
剩下時間用來“拆煙囪”——把數據、治理、安全、預算全部拉通，避免各部門各建各的“小AI王國”。
一句話：沒有“當家人”，AI永遠只是技術部的小玩具。
AI成熟度高低，拼的不是算法多前沿，而是數據治理能不能讓模型持續賺錢。把數據當產品、把指標當方向盤、把AI負責人當CEO的“代理人”，這三板斧并不花哨，卻是高成熟度企業讓AI項目活過三年的真正秘訣。
