笔者算起来毕业已经将近十年时间，工作经验告诉我，人工智能的核心在于数据。没有数据作为支撑，任何所谓的 AI 研究都只是空洞的理想，根本无法落地。一些企业在手工作坊的环境下，根本没有搭建起完整的数据平台，也没有做出有效的数据积累，却一味地追求“AI”标签，这种做法不但不可行，还可能导致浪费大量资源。没有数据，AI 就像是没有燃料的火箭，根本飞不起来。

企业如果没有数据中台，没有清晰的数据治理体系，只靠离线 EXCEL、PPT、Word 和各种 txt 收集数据，如何能够通过 AI 来提升业务效率？事实上，这些企业往往只会做表面功夫，尝试在一些局部领域“做做样子”，但真正能够支撑 AI 运作的数据资源却没有形成。在 AI 的发展过程中，数据的采集、清洗、标注和存储都是至关重要的工作。如果连这些基础的工作都没有做好，怎能指望快速进行 AI 落地实践？在这种情况下，AI 只能成为一种营销噱头，只能停留在各种技术文档和 PPT 中。

AI 的核心并不仅仅在于算法，它依赖于大量的历史数据、持续的数据积累和强大的计算资源。而某些企业没有统一的数据库、没有数据管理平台、也没有足够的计算资源（比如 GPU），却妄想在短期内实现 AI 驱动的突破。这种做法本质上是在对 AI 的基本要求视而不见，忽视了其背后庞大的数据和硬件资源需求。

AI 赋能各种各样的业务并不是一蹴而就的过程，它需要大量的时间、资源和数据积累。很多企业在没有充分准备的情况下贸然推行 AI，只会在短期内制造出假象，看似在紧跟技术，实则是为了跟上时代的潮流而做的表面功夫。企业如果仅仅停留在“AI”这个概念层面，而没有实实在在的技术积累和数据支持，任何期望都注定是无果的。AI 的应用并不是“魔法”，它需要足够的时间、数据和资源来打好基础。从数据中台建设、计算资源的配置，到模型的迭代优化，都是企业需要一步步完善的工作。没有这些基础建设，单纯的“AI 梦想”终将被现实打破。

当前在一些企业中，人工智能的应用在某些领导眼中似乎并没有立即带来显著的效益，甚至被认为“只是锦上添花”，这主要源于基础设施的不完善和数据资源的不足。AI 的成功应用并不是一个短期的过程，它需要强大的数据支撑和持续的技术迭代。如果企业没有建立起数据中台、统一的数据架构，而是让各个团队在不同的云平台上搭建各自的数据库，那么数据的碎片化与不一致性必然会影响 AI 的效果。因此，AI 在短期内可能看不到立竿见影的“雪中送炭”效果，但它的长远价值仍然无法忽视。

与其让人工去做重复、低效的工作，不如逐步推动 AI 在可行范围内的应用。人工智能在处理大量数据、模式识别和自动化决策方面具有巨大的潜力，虽然当前可能只是初步落地，但它提供的是长期效益，不仅仅是一个“加分项”。通过系统性地收集数据、优化算法，AI 将逐步从“锦上添花”变成企业真正的生产力工具。

当一个企业没有充足的数据资源和必要的硬件支持时，所谓的 AI 研究只是徒劳的技术摆设，甚至可能引发更多的技术焦虑和误导。许多企业过于追求“人工智能”的标签，用 AI 项目吸引资本和眼球，却忽视了真正能够产生实际效益的基础工作。这种“无数据、无基础”的 AI 项目，无论做多少年，都难以突破瓶颈，最终只能沦为技术上的“空壳”。在一些企业的 AI 推广中，我们看到的不是扎实的技术积累，而是梦想与空谈。这些企业没有在数据、技术、团队等方面做好充分的准备，却一味地希望通过 AI 来获得市场竞争力。AI 发展不是一场幻想，它需要的是真正的基础设施建设：数据中台、清晰的数据架构、有效的数据采集和处理手段。在没有这些支撑的前提下，追逐“AI 时代”的梦想只会成为纸上谈兵。真正的技术迭代，应该是建立在现实基础之上的，而不是空洞的愿景中。