Anfang 2026 ein US-Bundesrichter nachdem sie rechtliche Unterlagen eingereicht haben, die vollständig gefälschte Fallzitate enthalten, die durch künstliche Intelligenz erzeugt wurden, eine teure Erinnerung daran, dass KI überzeugende Ergebnisse produzieren kann, die vollständig von der Realität getrennt sind. Eine Gruppe von Anwälten Eine Gruppe von Anwälten Zuvor haben Forscher aus dem Bereich Cybersicherheit gezeigt, wie eine Es könnte einen KI-Assistent manipulieren, um unbeabsichtigte Smart-Home-Aktionen durchzuführen, was zeigt, wie autonome Systeme ausgenutzt werden können, wenn sie kontextuelle Signale falsch interpretieren. Malware Kalender Einladung Malware Kalender Einladung In der Zwischenzeit haben Bedrohungs-Intelligence-Analysten In der Gegner die KI im Agent-Stil nutzten, um koordinierte Eindring- und Erpressungskampagnen in mehreren Organisationen zu orchestrieren, was hervorhebt, wie autonome Systeme, die ohne strengen Kontextbewusstsein funktionieren, das Risiko in großem Maßstab verstärken können. Aufkommende Cyberangriffe dokumentiert Aufkommende Cyberangriffe dokumentiert Diese Vorfälle sind keine isolierten Anomalien, sie signalisieren eine größere Herausforderung für Unternehmen: KI-Systeme, die bemerkenswerte Intelligenz demonstrieren, aber die kontextuelle Grundlage fehlen, die erforderlich ist, um sicher und effektiv in komplexen Geschäftsumgebungen zu funktionieren. Die Kosten des Ignorierens des Kontextes Die Folgen des Ignorierens kontextueller Genauigkeit sind bereits sichtbar. Irreführter KI-generierter Code kann Schwachstellen oder Systemunterbrechungen verursachen. Falsche automatisierte Reaktionen in regulierten Branchen können Compliance-Verstöße auslösen. Für technische Führungskräfte schafft dies ein schwieriges Paradoxon: Je leistungsstärker KI wird, desto gefährlicher ist es, wenn es ohne Unternehmensbewusstsein funktioniert. AI-Agenten, die kein Verständnis für Systemabhängigkeiten oder Projektgeschichte haben, können übermäßigen, schlechten Code generieren, was zu zu vielen Pull-Requests, buggy-Implementierungen und endlosen Runden von Code-Review führt. anstatt die Produktivität zu beschleunigen, verbringen Teams erhebliche Zeit damit, KI-Ausgänge zu validieren, zu korrigieren und neu zu bearbeiten. Unternehmen traten in die Generative AI-Ära ein und erwarteten einenellosen Anstieg der Produktivität. Frühe Demonstrationen zeigten, dass große Sprachmodelle (LLMs) Dokumentation zusammenfassen, Code generieren und komplexe Fragen mit auffälliger Fließigkeit beantworten können. die generative KI in mindestens eine Geschäftsfunktion integriert hatte, was signalisiert, dass die KI von der Experimentierung zur operativen Infrastruktur wechselte. Als Organisationen diese Werkzeuge in Produktionsumgebungen verlagerten, entstand eine neue Erkenntnis: Modellintelligenz allein ist unzureichend.Unternehmen entdeckten, dass die wahre Flasche in der Verbindung von KI-Ausgängen mit dem komplexen, sich ständig entwickelnden Kontext von internen Systemen, Workflows und institutionellem Wissen liegt.Diese wachsende Anerkennung hat eine Welle von Innovationen ausgelöst, die sich nicht auf den Bau größerer Modelle konzentriert, sondern auf die Entwicklung eines tieferen kontextuellen Verständnisses, mit Unternehmen wie Erforschung von Infrastrukturen, die entworfen sind, um Unternehmensdaten, Code und Absicht in handlungsfähige Intelligenzschichten zu integrieren. 67 Prozent der Organisationen Naboo 67 Prozent der Organisationen Naboo Die Ursprünge der Enterprise AI Context Gap Die meisten Unternehmen behandelten Modelle als verallgemeinerte Wissensmaschinen, wobei angenommen wurde, dass das Anschließen interner Dokumente in Anweisungen sie in unternehmensbereite Assistenten verwandeln würde. In der Praxis reagierten viele Unternehmen durch den Aufbau von Instant-Bibliotheken, das Experimentieren mit Fine-Tuning oder den Einsatz von RAG-Pipelines.Während diese Strategien kontinuierliche Verbesserungen lieferten, behandelten sie den Kontext oft als statische Informationen und nicht als dynamisches organisatorisches Wissen. Enterprise-Umgebungen sind jedoch keine statischen Wissensbibliotheken. Sie sind lebende Ökosysteme von sich entwickelnden Codebasen, fragmentierter Dokumentation, Ticketing-Systemen, Laufzeit-Logs und institutioneller Entscheidungsgeschichte. Forschung über Entwickler-Workflows zeigt, dass KI-Systeme, die keinen unternehmensspezifischen Kontext haben, häufig Ergebnisse generieren, die plausibel erscheinen, aber erhebliche manuelle Validierung erfordern, was die Produktivitätsgewinne beeinträchtigt, die sie versprechen. Was das Problem noch schlimmer macht Die Annahme von Enterprise AI beschleunigt sich, aber die Vertrauenslücken vergrößern sich. Die Mehrheit der Entwickler berichtet, dass sie KI-Ausgängen nicht vollständig vertrauen und oft so viel Zeit damit verbringen, sie zu überprüfen oder zu korrigieren, wie sie sparen. 42% des verpflichteten Codes 42% des verpflichteten Codes Selbst führende AI-Systeme sind fehleranfällig: a Fast 45% der Antworten von AI-Assistenten enthielten signifikante Ungenauigkeiten, von falschen Fakten bis zu fehlerhaften Attributionen. Studien Studien Fragmentierte Unternehmensdaten, die über CRMs, Ticketing-Systeme, Wissensbasen und veraltete Logs verteilt sind, schaffen das, was Forscher nennen. , so dass die KI nicht in der Lage ist, Beziehungen oder Kontexte zu rekonstruieren. institutional amnesia Institutionelle Amnesie Sicherheitsbedenken verschlimmern das Problem. Analytiker warnen, dass KI-generierter Code , eine "Illusion der Korrektheit" zu schaffen, die strukturelle Mängel verbirgt, wenn Entwickler die Ergebnisse nicht streng validieren. Schwachstellen verbergen Schwachstellen verbergen Diese Trends machen deutlich, dass Kontextlücken, Vertrauenserosion und Verifizierungsbelastungen ineffizienzsteigern und Teams zwingen, KI-Ausgänge zu widerrufen, anstatt Workflows zu beschleunigen. Wie Organisationen versuchen, es zu beheben Mehrere Ansätze sind entstanden, da Unternehmen versuchen, die Lücke zu schließen. Fine-tuning-Modelle auf internen Daten verbessert die Vokabularbekanntheit, aber kämpft, um mit sich schnell verändernden Systemen Schritt zu halten. prompt-Engineering verfeinert die Kommunikation mit Modellen, kann aber die fehlenden Beziehungen zwischen Systemen und Workflows nicht rekonstruieren. traditionelle RAG-Pipelines verbessern die Informationsgewinnung, aber oft nicht abfangen Abhängigkeiten, Eigentum und historische Absicht. Organisationen experimentieren zunehmend mit kontextuellen Indexierungsstrategien, die Unternehmenswissen als ein sich ständig entwickelndes Diagramm der Beziehungen zwischen Code, Dokumentation, Tickets und betrieblichen Signalen behandeln. Plattformen wie Naboo erforschen diese Kategorie, indem sie dauerhafte Kontextschichten aufbauen, die es KI-Systemen ermöglichen, Absichten und Abhängigkeiten zu interpretieren, anstatt einfach Dokumente abzurufen.Durch die Indexierung von Enterprise-Repositories, Collaboration-Tools und Entwicklungsumgebungen in einheitliche semantische Strukturen zielen diese Systeme darauf ab, Halluzinationen zu reduzieren und KI-Agenten zuverlässige Engineering-Aktionen durchzuführen. Wie Erfolg im gesamten Unternehmen aussieht Teams berichten von KI-Assistenten, die in der Lage sind, Fragen über Backlog-Abhängigkeiten, architektonische Entscheidungen oder Ticketgeschichte mit einer Genauigkeit zu beantworten, die interne Wissensfächer reduziert. Entwickler beschreiben einen anderen Vorteil: KI, die nicht nur Syntax, sondern Systemverhalten versteht.Wenn der Kontext kontinuierlich indexiert wird, kann AI Code-Updates vorschlagen, die mit der bestehenden Architektur, Testrahmen und Compliance-Anforderungen übereinstimmen, wodurch die Neuarbeit reduziert wird. Auf der Führungsebene ermöglicht kontextuelle KI ein breiteres Ergebnis: messbarer ROI. Führungskräfte erhalten Sichtbarkeit in Bezug auf Entwicklungsfortschritte, technische Schuldentrends und betriebliche Risiken durch KI-Systeme, die unternehmensspezifische Signale anstelle generischer Branchenbenchmarks interpretieren. Die Chance jenseits des Problems Wenn Unternehmen die kontextuelle Herausforderung lösen, erstreckt sich die potenzielle Transformation weit über steigende Produktivitätsverbesserungen hinaus. KI-Agenten könnten veraltete Systeme autonom pflegen, die Software-Modernisierung beschleunigen und es den Ingenieurteams ermöglichen, sich in erster Linie auf Innovation und nicht auf Systemnavigation zu konzentrieren. Organisationen könnten institutionelles Wissen freischalten, das sich derzeit in fragmentierten Werkzeugen und tribaler Expertise befindet. Neue Mitarbeiter könnten schneller produktiv werden. Unternehmen, die mit kontextuellen Indexierungsplattformen wie Naboo experimentieren, beginnen zu demonstrieren, wie die Verbindung von Unternehmenswissen, Code und Absicht die KI von einem beeindruckenden Assistenten in einen zuverlässigen operativen Mitarbeitern verwandeln kann. Da Unternehmen die Umsetzung von KI weiter ausbauen, werden die Organisationen, die Erfolg haben, wahrscheinlich diejenigen sein, die sicherstellen, dass ihre Agenten mehr tun als Antworten generieren; sie verstehen auch die Umgebungen, in denen diese Antworten funktionieren müssen. 
 
 Diese Geschichte wurde als Veröffentlichung von Jon Stojan unter HackerNoon's Business Blogging Program verteilt. Diese Geschichte wurde als Veröffentlichung von Jon Stojan unter HackerNoon's Business Blogging Program verteilt.

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Agenten ohne Kontext gehen aus der Schiene

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