AI И НЕЙРОСЕТИ

51% предприятий столкнулись с ошибками AI-агентов — решение найдено

51% предприятий сталкиваются с уверенными, но неверными ответами от AI-агентов. Как решить проблему?

✍️ Редакция iTech News | 17.10.2025 | ⏱ 2 мин | Источник: VentureBeat
🔬

57% предприятий заметили, что AI-агенты нередко дают уверенные, но неверные ответы. Это происходит из-за отсутствия или несоответствия бизнес-контекста, что уже привело к ошибкам в 31% случаев. Основная причина — привычка получать контекст из документов, что делает систему уязвимой. В результате, 75% компаний не имеют специального слоя контекста, который мог бы решить приводимую проблему.

Контекстуальные проблемы AI-агентов

Согласно исследованию VB Pulse, проведенному в июне 2026 года среди 101 успешного предприятия с числом сотрудников более 100, 57% респондентов указывают на проблемы, которые возникают из-за недостаточно точного контекста. В 38% случаев компании используют систему извлечения данных из документов, что приводит к несоответствиям и ошибкам.

Вопрос актуален, так как большое количество предприятий выбирает системы по критериям удобства эксплуатации, забывая о точности извлечения данных, которая на самом деле имеет критическое значение.

Потенциальное решение — слой контекста

Проблему смогут решить такие платформы, как DataHub, Microsoft Fabric IQ и Couchbase, которые разрабатывают контекстные слои. Они будут обеспечивать единообразное и актуальное понимание бизнес-данных, что минимизирует шанс получения неверной информации от AI-агентов. Как показали данные, 25% компаний уже запустили подобный слой, а 34% находятся на стадии разработки.

Аналитики и эксперты уверены: тот, кто будет контролировать рабочий контекст, будет определять уровень AI-решений для бизнеса. Однако пока 41% компаний так и не приступили к созданию контекстного слоя, что создаёт риски в принятии решений внутри бизнеса.

Что это значит для бизнеса

Для российских компаний это сигнал — необходимость внедрения независимого слоя контекста становится обыденной практикой. Текущая система может подвергать бизнес рискам, появляясь ненадежной из-за отсутствия точности извлечения данных. Рекомендуется рассмотреть внедрение контекстной платформы хотя бы в тестовом режиме, чтобы избежать ошибок при использовании AI-агентов в будущем.

По мере развития технологий, потребность в точных и актуальных данных для AI-агентов будет только расти. Инвестиции в контекстные решения станут неотъемлемой частью стратегии большинства компаний в ближайшие годы.

Поделиться: Telegram X LinkedIn