Проблема нехватки знаний у ИИ-агентов

Исследование показало, что корпоративным ИИ-агентам не хватает не данных, а глубокого понимания контекста организации. Из-за отсутствия таких знаний проекты часто не доходят до стадии внедрения: в среднем в промышленную эксплуатацию переходит лишь 34% агентских решений. Основными препятствиями называют разрозненность данных, проблемы безопасности и устаревшие ИТ-системы. Компании, которые успешно внедряют агентов, демонстрируют гораздо более высокие показатели за счет качественной семантической подготовки моделей. Для бизнеса это критично, так как промедление ведет к потере инвестиций и отставанию от конкурентов.