많은 기업들이 AI 에이전트가 부정확한 비즈니스 컨텍스트로 인해 확신에 찬 잘못된 답변을 제공하는 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 68%의 기업이 이 문제를 반복적으로 경험했습니다. 직관에 반하게도, 거버넌스된 시맨틱 레이어를 구축하거나 사용하는 기업들은 그렇지 않은 기업보다 이러한 실패를 더 자주 보고합니다. 이는 시맨틱 레이어가 컨텍스트 결함을 야기하기보다는 효과적으로 탐지함을 시사합니다. 잘못된 컨텍스트를 수정하기 위한 현재 인프라는 문제의 규모를 드러내고 있습니다. AI 컨텍스트 검색을 위한 이상적인 아키텍처에 대한 합의는 없습니다. 기업들은 AI 에이전트와 비즈니스 인텔리전스를 위해 시맨틱 레이어를 적극적으로 구축하거나 시범 운영하고 있습니다. AI 에이전트의 가장 일반적인 기본 컨텍스트 소스는 검색이며, 이는 또한 높은 빈도의 실패를 보고합니다. 컨텍스트 솔루션의 구매 기준은 액세스 제어 및 응답 정확성으로 이동하고 있습니다. 많은 기업들이 AI 에이전트에 엔터프라이즈 데이터를 공급하지 않고 있습니다. 대기업은 더 나은 탐지 메커니즘으로 인해 더 많은 반복적인 컨텍스트 실패를 보고합니다.