主要内容
若要借助AI代理加速组织流程，必须夯实数据基础——即确保数据可供AI使用。Xebia全球CTO Niels Zeilemaker指出，AI代理的效能取决于数据质量：“若忽视数据基础，即便构建最优AI代理，也可能因无法获取正确数据、误读数据或错误关联数据而失败。这些错误源于基础未就绪，而非代理本身。”
数据编目是关键环节。对纯人类组织，数据编目可通过电话或同事沟通“补位”；但AI代理无此“后门”，必须依赖数据编目内容。若描述错误，代理将无法正常运行。
Xebia专注将AI战略转化为可落地的解决方案，核心价值观包括以人为本、质量至上，而知识共享尤为重要（如参与TechEx Global North America等活动）。Zeilemaker认为，共享知识能帮助企业领先市场，在数据与AI领域成为权威。
在AI & Big Data Expo上，Xebia推出Agentic数据基础（ADF）框架，扩展数据平台以支持AI代理，并应用于客户场景和内部流程。同时，Xebia ACE（AI原生软件工程）框架将AI嵌入整个软件开发生命周期（SDLC），可加速交付40%，降低70%的转型成本。
通过ADF和ACE，Xebia帮助企业更快实现数据AI就绪。其经验表明，顾问与客户共同开发解决方案，结合传统迁移与LLM编码，再整合数据平台，进一步加速迁移。
