エンタープライズAIエージェントは、欠落または一貫性のないビジネスコンテキストにより、自信に満ちた誤った回答を提供することがよくありますが、これは57%の組織に影響を与える問題です。この問題は、取り込みの容易さが精度よりも優先される、コンテキストのためのドキュメント検索への一般的な依存に起因します。一般的な解決策は、エージェントが一貫して参照できるビジネスデータの意味の共有モデルである、ガバナンスされたコンテキストレイヤーです。現在、75%の企業にはこのようなレイヤーがありませんが、58%は積極的に構築中または既に実装しています。すでにこれらの「自信を持って間違った」AIの失敗を経験している企業は、この修正を採用する可能性が高く、影響を受けていない企業は緊急性が低いことを示しています。主要なデータおよびAIプラットフォームベンダーは、このコンテキストレイヤーのためのさまざまなアーキテクチャアプローチを開発していますが、単一の標準はまだ登場していません。アナリストは、エージェントは、より多くのトークンやより良いモデルだけでなく、ガバナンスされ、最新で、低遅延のコンテキストを必要とすることに同意しています。課題は、検索、メモリ、アクセス制御のための異なるツールの統合にあり、これが運用上の複雑さにつながります。企業にとって、検索だけではコンテキストギャップを埋めるには不十分であり、予算はセマンティックコンテキストレイヤーに移行しています。市場は断片化しており、これは、単一のベンダーを選択するのではなく、統合が必要になることを意味します。これらのコンテキストプラットフォームを採用するという決定は今年行われており、主にAIエージェントの不正確さにすでに直面している企業によって推進されています。エージェントはすでに使用されていますが、基盤となるコンテキストインフラストラクチャはまだ構築中であり、これらのソリューションのベンダーは現在選定されています。