在数据快速增长的AI时代，企业正面临数据混乱（“熵增”）的严峻挑战，传统治理模式难以适应。瓴羊Dataphin提出以数据标准为核心的“熵减”方法论，结合AI智能体赋能，通过构建语义知识体系和自动化流程，大幅提升数据治理效率和Agent应用准确性，旨在推动企业迈向更高级的自动化与智能化数据治理范式。

Agentic AI正从概念炒作走向企业级应用的核心，解决实际生产力问题。尽管企业在落地复杂业务场景时面临挑战，亚马逊云科技等头部服务商通过提供Amazon Q Developer、Bedrock Multi-Agent和开源Strands Agents等端到端解决方案，显著提升了Agentic AI的生产级可用性。此外，高质量的企业数据被视为Agentic AI发挥最大价值的关键，战略远见与战术精耕将共同推动智能体驱动的商业时代到来。

Salesforce以80亿美元收购Informatica，彰显了AI时代企业级应用对数据治理能力的迫切需求。此次收购旨在为Salesforce的AI智能体平台Agentforce提供可信赖的数据基础，标志着AI竞争的核心已从模型本身转向底层数据的可控性与合规性，推动SaaS行业向构建“可信、可控、可持续”智能系统的方向转型。

面部识别技术在全球范围内迅速普及，但其监管框架却严重滞后，导致隐私侵犯、准确性争议和伦理困境日益凸显。专家呼吁，政府应尽快制定明确的法律，结合行业自律和公众参与，构建一个全面、透明且负责任的监管体系，以平衡技术发展与公民权利保护。