如果AI项目只能跑三个月，再炫的技术也只是烟花。Gartner去年四季度走访了432位跨国企业高管，发现“高成熟度”公司里有45%把AI项目坚持跑了三年以上；而成熟度低的公司，能坚持三年的只有20%。差距到底在哪？答案藏在“数据治理”这三个字里。
一、把数据当成产品运营，而不是项目副产物
低成熟度企业常把“数据清洗”当成项目开工前的临时任务，结果34%的人被数据质量拖垮。高成熟度企业反着来：
先搭一条“数据生产线”——统一标准、自动校验、异常报警一步到位；
再配一名“数据产品经理”——负责让数据像自来水一样随取随用，而不是每次都重新打井；
最后用ROI说话——把“干净数据带来的效率提升”直接折算成钱，写入部门KPI。
数据好用，AI才敢天天开。
二、用指标体系给AI装“仪表盘”
很多公司把“上线”当终局，结果项目越跑越偏。高成熟度企业把“上线”当起点：
每周自动拉取客户转化率、成本节省、系统延迟三个核心指标；
每月做一次财务级ROI复盘，把“好看”的数字和“好用”的场景拆开讨论；
每季度砍掉至少一个低价值模型，把算力腾给高价值业务。
仪表盘一亮，继续投还是立刻停，十分钟内拍板。
三、给AI配个“当家人”，打通战略到网线
调研里91%的高成熟度企业设了专职AI负责人，头衔可能不同，但干的活出奇一致：
65%的时间在找新场景，拉着业务部一起算收益；
56%的时间在搭基础设施，让模型上线像发邮件一样简单；
剩下时间用来“拆烟囱”——把数据、治理、安全、预算全部拉通，避免各部门各建各的“小AI王国”。
一句话：没有“当家人”，AI永远只是技术部的小玩具。
AI成熟度高低，拼的不是算法多前沿，而是数据治理能不能让模型持续赚钱。把数据当产品、把指标当方向盘、把AI负责人当CEO的“代理人”，这三板斧并不花哨，却是高成熟度企业让AI项目活过三年的真正秘诀。
