坏数据是AI成功的重大威胁，导致决策失误和成本增加。2016年，IBM估计美国公司因数据质量差损失约3.1万亿美元。坏数据影响客户洞察，导致市场机会丧失。解决方案包括自动监控数据质量、明确数据责任和培养数据质量文化，以确保AI系统的有效性和可靠性。