Baklib
从IA到AI：论AIDataReady的时代使命
未来，随着?模型与知识库的深度融合，那些率先完成AIDataReady的企业，必将成为新商业?
态的规则制定者。
引?：AI浪潮下的隐形?槛
当全球企业竞逐AI赛道时，?个残酷的现实浮出??：80%的AI项?因数据准备不??停滞在概念验
证阶段（PoC）。华为周跃峰博?曾指出，AI-Ready数据基础设施是?业智能化的核?引擎[引?1]，
?腾讯云刘煜宏则预?，未来AI将不再以技术为中?，?是深度融?业务场景的“+AI”模式[引?]。这
?转变背后，信息架构（IA）到??智能（AI）的进化链路，成为决定企业能否跨越“最后?公?”的关
键。
?、IA：AI落地的“基因编码”
信息架构（InformationArchitecture）【了解更多IA内容】是数字时代的底层操作系统。?融领域的投
资决策、制造业的设备诊断、零售业的?户画像，AI的每?次精准输出，都依赖于三?核?要素：结构
化知识?程、可检索的数据资产、多模态内容管理体系。
传统企业的痛点在于：
数据孤岛化：?结构化?档（PDF/视频/
代码）、散落的知识库、零散的客户反馈
难以统?治理；
协作低效化：多部?编辑冲突、权限混乱
导致数据版本失控；
体验割裂化：静态?档?法与动态业务场
景联动，缺乏交互式数字体验载体。
Baklib通过All-in-OneContentExperienceCloud架构，将IA重构为“活体知识?络”：
结构化引擎：通过整合DAM（数字资产管理），KB（知识库）和Experience（体验库）三层数字
内容使?场景，构建多版本全?命周期的数字内容?络；
多模态兼容：?持图?、?视频、?本等8?元数据类型，以及富?本、HTML、Markdown等
0+格式，实现数字内容的多端展示?格转换；
内容中台化：在?个地?，管理企业所有数字内容。通过多组织、多知识库、多级权限管理，确
保数据资产在流动中持续迭代。
?、AIDataReady：企业拥抱?模型的最后?公?
Gartner研究显示，企业部署AI的成本中，数据清洗与结构化占??达75%。Baklib提出的AIData
Ready理念，通过三?技术范式?新，将这?成本压缩80%：
1.智能内容引擎：智能内容引擎：场景化接?矩阵：适配多?业业务流，?缝对接AI模型，按需精
准推送数据。安全合规底座：基于区块链加密与访问审计，保障数据主权与合规性，为企业?模
型应?筑牢根基。
2.场景化数字体验矩阵：?论是构建外部?站、营销?、落地?、宣传册，还是内部员??户、学
习平台，产品?册，Baklib都可以胜任。基于Baklib的技术框架，企业得以在AI战略落地中实现
“数据即服务”的敏捷迭代。其智能标签系统可?动提取?档核?元数据，结合语义搜索技术，将?
结构化数据转化为?可?AI训练素材。通过API接?与主流?模型（如Llama3、????）?缝对
接，企业可在4?时内搭建专属知识增强型AI应?，真正跨越从IA到AI的认知鸿沟，开启数据驱动
的业务进化新纪元。
3.安全合规底座：Baklib?持多语?多站点多版本，这重复解决了企业跨国、跨产品的?体化数字
内容管理和品牌?致性合规管理。在实际应?中，Baklib助?多?业企业。如?融企业借此整合复
杂数据，提升?险评估精准度；零售企业优化?户画像，实现精准营销。其持续创新，不断优化
功能，为企业智能化转型注?持久动?，未来有望引领更多突破。
三、实践验证：800+企业的效率?命
截?05年，Baklib已服务先进制造/医疗健康/?融等???业800+付费企业，数据显示：
知识?程效率提升60%：某医疗器械?商将产品?册迭代周期从14天缩短?3?时；
AI训练成本降低75%：某电商平台借助Baklib结构化知识库，使推荐模型训练数据准备时间从3个
?降?周；
客户体验NPS增?40%：通过Baklib构建的智能客服系统，实现问题解决率从65%到9%的跨
越。
了解更多客户案例：/case
从IA到AI的进程，本质是企业从“数据采矿者”进化为“智能建筑师”的旅程。Baklib作为AI-Ready数字内
容体验云，正在重新定义数据基础设施?它不仅是?套?具，更是