2026/07/09 17:50  
思科台灣總經理林岳田指出，「資料治理」是AI落地最重要的基礎之一。（思科提供）
〔記者邱巧貞／台北報導〕生成式AI與代理式AI（Agentic AI）快速進入企業應用，越來越多企業投入大型語言模型（LLM）與AI Agent建置，希望提升營運效率與決策品質。然而，全球網路設備大廠思科（Cisco）認為，企業導入AI後，真正決定成效的往往不是模型本身，而是「資料治理」能力，如果資料來源品質不佳、缺乏脈絡或彼此分散，再強大的AI模型也難以提供正確答案。
思科表示，近幾年協助企業推動AI應用過程中發現，「資料治理」始終是AI落地最重要的基礎。AI模型雖然具備強大的推理能力，但若輸入資料不完整、不一致，甚至缺乏情境資訊，最終產出的結果仍可能偏離企業真正需要的答案。因此，企業在建置AI系統時，不應只聚焦模型能力，更應建立完整且可信任的資料基礎。
基於這項觀察，思科近年持續強化資料治理布局，其中最重要的一步，就是兩年前完成對Splunk（企業數據分析平台公司）的收購，希望結合Splunk在資料分析、安全維運及可觀測性（Observability）領域的能力，建立更完整的企業資料平台。
思科指出，Splunk長期協助企業蒐集來自不同系統、設備及應用程式的大量資料，並透過分析技術協助企業快速掌握異常事件與營運狀況，在資料分析及安全維運領域具有深厚基礎，也長期獲得市場研究機構肯定。
在整合Splunk能力後，思科進一步推出Cisco Data Fabric，作為企業資料治理平台，希望協助企業打通原本分散於不同系統、不同部門及不同雲端環境的資料，建立一致且可供AI運用的資料基礎。
思科表示，企業每天產生大量資料，包括網路設備、安全系統、應用程式、伺服器及各種營運平台，但這些資料往往彼此獨立，缺乏整合。Cisco Data Fabric的目標，就是整合來自不同來源的資料，並透過情境化分析，讓資料不只是單純紀錄，而能轉化為具有決策價值的資訊。
思科指出，未來AI Agent將逐漸參與企業日常營運，協助執行分析、判斷及工作流程自動化。然而，AI Agent是否能做出正確決策，很大程度取決於取得資料的完整性與可信度，如果AI取得的資訊不完整，即使模型本身能力再強，也可能產生錯誤判斷，甚至做出不符合企業需求的決策。
因此，Cisco Data Fabric除了整合資料來源，也強調建立資料情境（Context），讓AI不只是取得資料，而是能理解資料之間的關聯性，提高推論品質與決策準確度。
思科認為，企業AI應用正從過去單純的人機互動，逐漸發展為AI Agent自主執行工作的新階段。在代理式AI時代，資料平台的重要性將持續提升，不僅企業管理者需要依據資料做決策，未來AI Agent也將依據同一套資料自主執行任務，因此資料治理將成為AI能否真正落地的關鍵基礎。
除了資料治理之外，思科近年也持續擴大整體產品布局。除網路設備、安全解決方案及可觀測性平台外，亦持續發展智慧協作與視訊會議產品，今年推出的新一代會議設備採用NVIDIA晶片加速，並支援跨平台應用，希望進一步提升AI協作體驗。
思科表示，隨著代理式AI逐漸改變企業工作模式，未來企業競爭的重點將不再只是擁有更大的模型或更強的運算能力，而是能否建立完整的資料治理架構，讓AI取得正確且可信任的資訊。唯有建立高品質資料基礎，AI才能真正發揮價值，成為企業決策與營運的重要助力。