Przedsiębiorstwa mają problem z zaufaniem do kontekstu AI, nie z pobieraniem danych

Nowe badanie VentureBeat przeprowadzone na 101 przedsiębiorstwach ujawnia niepokojący problem z systemami sztucznej inteligencji w biznesie. Okazuje się, że firmy mają do czynienia nie tyle z problemem pobierania danych, co z brakiem zaufania do kontekstu dostarczanego ich agentom AI. Raport pokazuje, że większość organizacji już doświadczyła sytuacji, gdy ich agenty AI udzielały pewnych siebie, ale błędnych odpowiedzi z powodu niepełnego lub niespójnego kontekstu biznesowego.

Badanie, przeprowadzone w czerwcu 2026 roku, koncentruje się na infrastrukturze RAG (Retrieval-Augmented Generation) i warstwach kontekstowych, które dostarczają agentom AI informacji biznesowych. Wyniki wskazują na rosnącą przepaść między pewnością siebie systemów AI a niezawodnością danych, na których się opierają.

Kluczowe wnioski

• 57% przedsiębiorstw odnotowało w ciągu ostatnich sześciu miesięcy przypadki, gdy agenty AI udzielały pewnych siebie, ale błędnych odpowiedzi z powodu problemów z kontekstem biznesowym.
• RAG stał się dominującym źródłem kontekstu — 38% firm polega na systemach retrieval jako głównym sposobie dostarczania danych agentom AI.
• Natywne narzędzia dostawców wyprzedzają dedykowane bazy wektorowe — OpenAI file search (40%) i Google Vertex AI Search (38%) prowadzą w rankingu wykorzystania.
• 58% firm buduje lub już wdrożyło zarządzaną warstwę semantyczną jako rozwiązanie problemów z kontekstem, ale większość nadal jest w fazie rozwoju.
• Rynek zmierza w kierunku hybrydowego retrieval — 34% firm przewiduje dominację tego podejścia do końca 2026 roku.

Problem z zaufaniem do kontekstu

Centralne odkrycie badania dotyczy tego, co autorzy nazywają „luką kontekstową” — różnicy między pewnością siebie, z jaką agenty AI odpowiadają, a rzeczywistą niezawodnością kontekstu, na którym się opierają. Z 57% firm, które doświadczyły problemów, ponad połowa (31%) zgłosiła, że błędne odpowiedzi powtarzały się więcej niż raz.

Problem jest szczególnie niebezpieczny, ponieważ model nie halucynuje w oczywisty sposób — jest pewnie niepoprawny z powodu niepełnych lub niespójnych danych kontekstowych. Może to dotyczyć błędnych metryk, przestarzałych definicji lub brakujących dokumentów. Tylko 28% organizacji nie zidentyfikowało takich problemów.

Dominacja RAG i konsolidacja rynku

Badanie pokazuje, że retrieval-augmented generation stał się standardowym sposobem dostarczania kontekstu dla agentów AI. 38% przedsiębiorstw polega na RAG jako głównym źródle, znacznie wyprzedzając inne metody, takie jak zarządzane warstwy semantyczne (21%) czy bezpośrednie zapytania do systemów live (10%).

Zaskakującym odkryciem jest dominacja natywnych narzędzi dostawców nad dedykowanymi bazami wektorowymi. OpenAI file search wykorzystuje 40% firm, a Google Vertex AI Search 38%, wyprzedzając wszystkie specjalistyczne rozwiązania. Jednocześnie 36% organizacji deklaruje chęć utrzymania najlepszych narzędzi typu best-of-breed zamiast konsolidacji na platformie jednego dostawcy.

Przyszłość architektury kontekstowej

Przedsiębiorstwa planują znaczące zmiany w swoich systemach kontekstowych. 57% organizacji zamierza zmienić lub dodać dostawcę w ciągu roku, a 34% przewiduje dominację hybrydowego retrieval do końca 2026 roku. 58% firm już buduje lub wdrożyło zarządzaną warstwę semantyczną jako rozwiązanie problemów z niezawodnością kontekstu, choć większość nadal jest w fazie rozwoju.

Wyniki pokazują paradoks rynku AI enterprise — podczas gdy firmy kupują natywne rozwiązania dostawców, jednocześnie deklarują chęć zachowania niezależności poprzez rozwiązania best-of-breed. Ta rozbieżność między rzeczywistym użyciem a deklarowanymi preferencjami może kształtować przyszły rozwój rynku systemów kontekstowych dla AI.