随着我们进入数字化时代，数据和人工智能已成为商业成功的关键。但是最近的研究表明，现行的数据-人工智能价值链已经开始崩溃。
在过去，企业通过收集大量数据，然后利用人工智能技术来分析这些数据，从而获得洞察并制定战略决策。然而，随着技术的不断发展，人工智能系统变得越来越复杂，需要大量的数据来训练和提高性能。
由于企业往往缺乏足够的数据或无法获得高质量的数据，导致人工智能系统无法发挥其潜力。这一问题进一步加剧了数据-人工智能价值链的崩溃。
为了解决这一问题，企业需要重新审视其数据战略，并采取创新的方法来获取和管理数据。利用新兴技术如区块链和数据共享平台，可以帮助企业更好地利用数据资源，提高人工智能系统的性能。
此外，企业还需要加强对数据质量和准确性的控制，确保人工智能系统在做出决策时不会受到错误或偏见的影响。只有这样，企业才能重新建立数据-人工智能价值链，实现商业成功。
因此，现在是时候重新思考数据-人工智能的关系，并采取必要的措施来修复这个价值链。只有这样，企业才能在数字化时代保持竞争力，实现持续的发展和壮大。
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