多くの企業が、ビジネスコンテキストの不備により、AIエージェントが自信を持って誤った回答を提供することに苦労しています。企業の68％がこの問題に繰り返し直面しています。直感に反することですが、ガバナンスされたセマンティックレイヤーを構築または使用している企業は、そうでない企業よりもこれらの失敗を頻繁に報告しています。これは、セマンティックレイヤーがコンテキストの欠陥を検出するのではなく、効果的に検出していることを示唆しています。悪いコンテキストを修正するための現在のインフラストラクチャは、問題の範囲を明らかにしています。AIコンテキスト取得のための理想的なアーキテクチャについては、コンセンサスがありません。企業は、AIエージェントやビジネスインテリジェンスのためにセマンティックレイヤーを積極的に構築またはパイロットしています。AIエージェントの最も一般的な主要コンテキストソースは検索であり、これも高い発生率の失敗を報告しています。コンテキストソリューションの購入基準は、アクセス制御と応答の正確性へと移行しています。多くの企業が、エンタープライズデータをAIエージェントにフィードしていません。大企業は、より優れた検出メカニズムにより、より頻繁に発生するコンテキストの失敗を報告しています。