وفقًا لاستطلاع حديث شمل 101 مؤسسة كبيرة، يتم بناء البنى التحتية المصممة لتوفير السياق التجاري لوكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة تفوق إمكانية الوثوق بها. أصبح أسلوب توليد المعلومات المدعوم بالاسترجاع (RAG) الآن المصدر الرئيسي للسياق، كما أن أدوات المزودين الأصلية مثل بحث الملفات من OpenAI وبحث Vertex AI تجاوزت قواعد البيانات المتجهة المتخصصة. ومع ذلك، لاحظت نسبة كبيرة من المؤسسات أن الوكلاء غالبًا يقدمون إجابات غير صحيحة ولكنهم واثقون بسبب نقص أو تناقض البيانات السياقية.
لمعالجة هذه المشكلة، تطور الشركات طبقات حوكمة دلالية وهياكل هجينة، لكن معظم هذه البنى التحتية لا تزال في مرحلة التنفيذ. على الرغم من أن أنظمة الاسترجاع الأصلية تُستخدم بشكل أكبر، فإن العديد من المؤسسات تعتزم الحفاظ على استقلاليتها باستعمال أدوات متخصصة أو متعددة الهياكل. غالبًا تختار المؤسسات أنظمة الاسترجاع بناءً على سهولة الوصول إلى البيانات والأداء التشغيلي، وبعد النشر، تراقب بدقة دقة الإجابات والأمان. بشكل عام، يشير التقرير إلى أن زيادة الاسترجاع وحده غير كافية لسد فجوة الثقة، وهناك حاجة للإدارة والتعريفات المشتركة وضبط فعلي للتحكم في الوصول.