为什么每个AI战略都需要先做数据清洗

⚡关键信息

• ▸作者观察到的现象：Salesforce组织中的AI项目失败几乎都源于脏数据，而非偶发。
• ▸LLM与预测引擎本质是模式匹配器，重复线索、半空账户记录、同一公司五种拼写会直接导致错误输出。
• ▸脏数据的危害升级：从「垃圾进垃圾出」变成以机器自信度规模化交付错误结果。
• ▸AI需求侧火热：Salesforce管理员被频繁要求做Agentforce试点，高管要预测性仪表盘，厂商演示处处许诺神奇效果。
• ▸核心论点：脏数据是AI问题而非日常清理问题，数据清洗应作为AI战略的第一步。