Многие предприятия сталкиваются с тем, что ИИ-агенты дают уверенные, но неверные ответы из-за плохого бизнес-контекста. Шестьдесят восемь процентов компаний неоднократно сталкивались с этой проблемой. Как ни парадоксально, компании, создающие или использующие управляемый семантический слой, сообщают об этих сбоях чаще, чем те, у кого его нет. Это говорит о том, что семантический слой эффективно выявляет, а не вызывает дефекты контекста. Существующая инфраструктура для исправления плохого контекста выявляет масштабы проблемы. Нет единого мнения об идеальной архитектуре для извлечения контекста ИИ. Предприятия активно создают или тестируют семантические слои для ИИ-агентов и бизнес-аналитики. Наиболее распространенным основным источником контекста для ИИ-агентов является извлечение, которое также сообщает о высокой частоте сбоев. Критерии покупки решений для контекста смещаются в сторону контроля доступа и правильности ответов. Многие компании не предоставляют ИИ-агентам корпоративные данные. Крупные предприятия сообщают о более частых сбоях контекста, вероятно, из-за лучших механизмов обнаружения.