I begyndelsen af 2026 en amerikansk føderal dommer efter at de indgav juridiske filer indeholdende helt fabrikerede case citater genereret af kunstig intelligens, en dyr påmindelse om, at AI kan producere overbevisende outputs, der er helt adskilt fra virkeligheden. En gruppe advokater blev En gruppe advokater blev I de seneste år har cybersikkerhedsforskere undersøgt, hvordan kan manipulere en AI-assistent til at udføre utilsigtede smart-home-handlinger, der afslører, hvordan autonome systemer kan udnyttes, når de fejlagtigt fortolker kontekstuelle signaler. malicious calendar invitation ondsindet kalender invitation I mellemtiden har trusselsanalytikere hvor modstandere udnyttede agent-stil AI til at orchestrere koordinerede indtrængning og udpressningskampagner på tværs af flere organisationer, hvilket fremhæver, hvordan autonome systemer, der opererer uden streng kontekstuel bevidsthed, kan forstærke risikoen i stor skala. Dokumenterede nye cyberangreb Dokumenterede nye cyberangreb Disse hændelser er ikke isolerede anomalier.De signalerer en bredere virksomhed udfordring: AI-systemer, der demonstrerer bemærkelsesværdig intelligens, men mangler den kontekstuelle grundlag, der kræves for at fungere sikkert og effektivt i komplekse forretningsmiljøer. Omkostningerne ved at ignorere konteksten Konsekvenserne af at ignorere kontekstuel nøjagtighed er allerede synlige. Misguided AI-genereret kode kan indføre sårbarheder eller systemforstyrrelser. Ukorrekte automatiserede svar i regulerede industrier kan udløse overtrædelser af overensstemmelse. For tekniske ledere skaber dette et vanskeligt paradoks: Jo mere kraftfuldt AI bliver, jo mere farligt er det, når det opererer uden virksomhedens bevidsthed. AI-agenter, der mangler forståelse af systemafhængigheder eller projekthistorie, kan generere overdreven, lavkvalitets kode, hvilket fører til for mange trækforespørgsler, buggy implementeringer og endeløse runder af kodeanalyse.I stedet for at fremskynde produktiviteten, ender teams med at bruge betydelig tid på at validere, rette og omarbejde AI-udgange, det samme flaskehal, som kontekstuel AI er beregnet til at løse. Virksomheder gik ind i den generative AI-æra og forventede en hidtil uset stigning i produktiviteten. Tidlige demonstrationer viste, at store sprogmodeller (LLM'er) kan opsummere dokumentation, generere kode og besvare komplekse spørgsmål med slående flydende funktionalitet. har integreret generativ AI i mindst én forretningsfunktion, hvilket signalerer, at AI skifter fra eksperimentering til operationel infrastruktur. Da organisationer flyttede disse værktøjer til produktionsmiljøer, opstod en ny realisering: Modelintelligens alene er utilstrækkelig. Virksomhederne opdagede, at den virkelige flaskehalse ligger i at forbinde AI-udgange til den komplekse, konstant udviklende kontekst af interne systemer, arbejdsprocesser og institutionel viden. Denne voksende anerkendelse har skabt en bølge af innovation, der ikke fokuserer på at opbygge større modeller, men på at udvikle en dybere kontekstuel forståelse, med virksomheder som: Udforskning af infrastruktur, der er designet til at integrere enterprise data, kode og intention i handlingsdygtige intelligenslag. 67 % af virksomhederne Naboo 67 % af virksomhederne Naboo Oprindelsen af Enterprise AI Context Gap Problemet stammer fra, hvordan organisationer oprindeligt nærmede sig LLM-adoption.De fleste virksomheder behandlede modeller som generaliserede vidensmotorer, idet de antagede, at tilslutning af interne dokumenter til opfordringer ville omdanne dem til virksomhedsklare assistenter. I praksis reagerede mange virksomheder ved at opbygge hurtigbiblioteker, eksperimentere med finjustering eller implementere retrieval-augmented generation (RAG) pipelines. Imidlertid er virksomhedsmiljøer ikke statiske vidensbiblioteker. De er levende økosystemer af udviklende kodebaser, fragmenteret dokumentation, billetsystemer, runtime logs og institutionel beslutningshistorie. LLM'er uddannet på bred offentlig data kamp for at fortolke disse miljøer nøjagtigt uden kontinuerlig kontekstuel jordning. Forskning på tværs af udviklerarbejdsprocesser viser, at AI-systemer, der mangler enterprise-specifik kontekst, ofte genererer outputs, der synes plausible, men kræver betydelig manuel validering, der eroderer de samme produktivitetsgevinster, de lover. Hvad gør problemet værre Vedtagelsen af Enterprise AI accelererer, men tillidsgapet udvider sig. Et flertal af udviklere rapporterer, at de ikke fuldt ud stoler på AI-udgange, og bruger ofte lige så meget tid på at verificere eller rette dem, som de gemmer. 42% af den forpligtede kode 42% af den forpligtede kode Selv førende AI-systemer er tilbøjelige til fejl: a De fandt, at næsten 45% af AI assistentens svar indeholdt betydelige unøjagtigheder, fra forkerte fakta til defekte attributter. undersøgelse undersøgelse Fragmenterede virksomhedsdata, der er spredt over CRM'er, billetsystemer, videnbaser og legacy logs, skaber, hvad forskerne kalder Det gør det umuligt at genopbygge relationer eller sammenhænge. Institutionel amnesi Institutionel amnesi Sikkerhedsproblemer forværrer problemet. Analytikere advarer om, at AI-genereret kode kan , der skaber en "illusion af korrekthed", der skjuler strukturelle fejl, når udviklere ikke strengt validerer outputs. conceal vulnerabilities Skjul sårbarheder Disse tendenser gør det klart, at kontekstuelle huller, tillidssvækkelse og verifikationsbyrder er stigende ineffektiviteter, der tvinger teams til at annullere AI-udgange i stedet for at fremskynde arbejdsprocesser. Hvordan organisationer forsøger at rette det Flere tilgange er opstået, da virksomheder forsøger at lukke kløften. Fine-tuning modeller på interne data forbedrer ordforråd bekendtskab, men kæmper for at holde trit med hurtigt skiftende systemer. prompt engineering raffinerer kommunikation med modeller, men kan ikke genopbygge manglende relationer mellem systemer og arbejdsprocesser. I stigende grad eksperimenterer organisationer med kontekstuelle indekseringsstrategier, der behandler virksomhedens viden som et kontinuerligt udviklende diagram over relationer mellem kode, dokumentation, billetter og driftssignaler. Platforme som Naboo udforsker denne kategori ved at opbygge vedvarende kontekstlag, der gør det muligt for AI-systemer at fortolke hensigter og afhængigheder i stedet for blot at hente dokumenter. Hvordan succes ser ud i hele organisationen Teams rapporterer AI-assistenter, der er i stand til at besvare spørgsmål om backlog-afhængigheder, arkitektoniske beslutninger eller billethistorik med et niveau af nøjagtighed, der reducerer interne videnflasker. Udviklerne beskriver en anden fordel: AI, der forstår ikke kun syntaks, men systemadfærd.Når konteksten kontinuerligt indekseres, kan AI foreslå kodeopdateringer, der er i overensstemmelse med eksisterende arkitektur, testrammer og compliance krav, hvilket reducerer omarbejdning. På ledelsesniveau muliggør kontekstuel AI et bredere resultat: målbar ROI. Ledere får synlighed i udviklingsfremskridt, tekniske gældstrends og operationelle risici gennem AI-systemer, der fortolker virksomhedsspecifikke signaler i stedet for generiske industrielle benchmarks.Ud over målinger kan disse systemer identificere de specifikke dokumenter, kode og afhængigheder, der er relevante for en given opgave, hvilket hjælper ledere med at forstå ikke kun, hvad der sker, men hvorfor, og hvor opmærksomhed eller indgriben er nødvendig. Muligheden ud over problemet Hvis virksomhederne løser kontekstudfordringen, strækker den potentielle transformation sig langt ud over incrementelle produktivitetsforbedringer. AI-agenter kunne selvstændigt vedligeholde forældede systemer, fremskynde softwaremodernisering og gøre det muligt for ingeniørhold at fokusere primært på innovation snarere end systemnavigation. Organisationer kunne låse op for institutionel viden, der i øjeblikket ligger i fragmenterede værktøjer og stammeekspertise. Nye medarbejdere kunne blive produktive hurtigere. Virksomheder, der eksperimenterer med kontekstuelle indekseringsplatforme som Naboo, begynder at demonstrere, hvordan det at forbinde virksomhedens viden, kode og hensigt kan gøre AI fra en imponerende assistent til en pålidelig operationel samarbejdspartner. Da virksomheder fortsætter med at skalere AI-adoption, vil de organisationer, der lykkes, sandsynligvis være dem, der sikrer, at deres agenter gør mere end at generere svar; de forstår også de miljøer, hvor disse svar skal fungere. 
 
 Denne historie blev distribueret som en udgivelse af Jon Stojan under HackerNoon's Business Blogging Program. Denne historie blev distribueret som en udgivelse af Jon Stojan under HackerNoon's Business Blogging Program.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Denne lyd er produceret på historiens originalsprog!

Agenter uden kontekst går af sporet

About Author

KOMMENTARER

HÆNG TAGS

DENNE ARTIKEL BLEV PRÆsenterET I

Related Stories

Meet Bright Data: HackerNoon Company of the Week

Meet inDrive: The HackerNoon Company of the Week

Meet Hubstaff: HackerNoon Company of the Week

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

Meet Bright Data: HackerNoon Company of the Week

Meet inDrive: The HackerNoon Company of the Week

Meet Hubstaff: HackerNoon Company of the Week

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps