A principios de 2026, un xuíz federal dos Estados Unidos despois de presentar documentos legais que conteñen citacións de casos totalmente fabricadas xeradas pola intelixencia artificial, un costoso recordatorio de que a IA pode producir resultados convincentes que están completamente separados da realidade. Atoparon un grupo de avogados Atoparon un grupo de avogados anos, os investigadores de ciberseguridade demostraron que a Pode manipular un asistente de IA para realizar accións intelixentes non intencionadas, expondo como os sistemas autónomos poden ser explotados cando interpretan mal os sinais contextuais. malicious calendar invitation Invitación de calendario malicioso Os analistas de intelixencia de ameazas teñen No que os adversarios aproveitaron a IA de estilo axente para orquestrar campañas coordinadas de intrusión e extorsión en varias organizacións, destacando como os sistemas autónomos que operan sen unha conciencia contextual estrita poden amplificar o risco a escala. Documentos sobre os ciberataques emerxentes Documentos sobre os ciberataques emerxentes Estes incidentes non son anomalías illadas: sinalan un desafío empresarial máis amplo: os sistemas de IA que demostran unha intelixencia notable pero carecen da base contextual necesaria para operar de forma segura e eficaz en ambientes empresariais complexos. O custo de ignorar o contexto As consecuencias de ignorar a precisión contextual xa son visibles.O código xerado por IA equivocado pode introducir vulnerabilidades ou interrupcións do sistema.As respostas automatizadas incorrectas nas industrias reguladas poden desencadear violacións de cumprimento.En moitas organizacións, as ferramentas de IA son silenciosamente abandonadas despois de que o entusiasmo inicial se esvaeza porque os equipos non poden confiar nas súas saídas. Para os executivos técnicos, isto crea un paradoxo difícil: canto máis poderosa se fai a IA, máis perigosa é cando opera sen conciencia empresarial. Os axentes de IA que carecen de comprensión das dependencias do sistema ou do historial do proxecto poden xerar código excesivo e de baixa calidade, o que leva a demasiadas solicitudes de pull, implementacións de buggy e interminables roldas de revisión de código. As empresas entraron na era da IA xerativa esperando un aumento sen precedentes na produtividade. As primeiras demostracións mostraron que os grandes modelos de linguaxe (LLM) poden resumir a documentación, xerar código e responder a preguntas complexas con fluencia sorprendente. integrar a IA xerativa en polo menos unha función empresarial, sinalando que a IA está a pasar da experimentación á infraestrutura operativa. A medida que as organizacións trasladaron estas ferramentas a ambientes de produción, xurdiu unha nova comprensión: a intelixencia de modelos por si só é insuficiente.As empresas descubriron que o verdadeiro obstáculo está en conectar as saídas de IA ao contexto complexo e en constante evolución de sistemas internos, fluxos de traballo e coñecemento institucional.Este recoñecemento crecente impulsou unha onda de innovación centrada non en construír modelos máis grandes senón en desenvolver unha comprensión contextual máis profunda, con empresas como: Explorar infraestruturas deseñadas para integrar datos empresariais, código e intención en capas de intelixencia actuables. O 67% das organizacións Naboo O 67% das organizacións Naboo As orixes da Enterprise AI Context Gap A maioría das empresas trataron os modelos como motores de coñecemento xeneralizados, asumindo que conectar documentos internos a prompts transformaríaos en asistentes preparados para a empresa. Na práctica, moitas empresas responderon construíndo bibliotecas rápidas, experimentando con axustes finos ou implantando gasodutos de xeración aumentada por recuperación (RAG).Mentres estas estratexias producían melloras incrementales, a miúdo trataban o contexto como información estática en vez de coñecemento organizacional dinámico. Non obstante, os ambientes empresariais non son bibliotecas estáticas de coñecemento. Son ecosistemas vivos de bases de código en evolución, documentación fragmentada, sistemas de billetes, rexistros de execución e historia de decisións institucionais. A investigación sobre os fluxos de traballo dos desenvolvedores mostra que os sistemas de IA que carecen de contexto específico para a empresa xeran frecuentemente resultados que parecen plausibles pero requiren unha validación manual significativa, erosionando os beneficios de produtividade que prometen. O que está a empeorar o problema A adopción de IA empresarial está a acelerarse, pero a brecha de confianza está a ampliarse. A maioría dos desenvolvedores informan de que non confían plenamente nas saídas de IA, a miúdo gastando tanto tempo verificándoas ou corrixíndoas como aforrando. 42% do código comprometido 42% do código comprometido Mesmo os sistemas de IA líderes son propensos a erros: a Descubriu que case o 45% das respostas dos asistentes de IA contiñan inexactitudes significativas, desde feitos equivocados a atribucións defectuosas. Estudo Estudo Os datos de empresas fragmentados que se espallan a través de CRMs, sistemas de billetes, bases de coñecemento e rexistros de legado crean o que os investigadores chaman , deixando a IA incapaz de reconstruír relacións ou contextos. Amnesia institucional Amnesia institucional As preocupacións de seguridade complican o problema.Os analistas advirten de que o código xerado por IA pode , creando unha "ilusión de corrección" que oculta fallos estruturais cando os desenvolvedores non validan rigorosamente as saídas. Ocultar vulnerabilidades Ocultar vulnerabilidades Estas tendencias deixan claro que as lacunas de contexto, a erosión da confianza e as cargas de verificación están escalando as ineficiencias, forzando aos equipos a anular as saídas de IA en lugar de acelerar os fluxos de traballo. Como as organizacións están intentando arranxalo Varios enfoques xurdiron mentres as empresas intentan pechar a brecha. O axuste sutil dos modelos nos datos internos mellora o coñecemento do vocabulario, pero loita por manter o ritmo cos sistemas que cambian rapidamente.A enxeñaría rápida refina a comunicación cos modelos, pero non pode reconstruír as relacións que faltan entre os sistemas e os fluxos de traballo.Os tubos RAG tradicionais melloran a recuperación de información pero a miúdo non capturan as dependencias, a propiedade e a intención histórica. Cada vez máis, as organizacións están experimentando con estratexias de indexación contextual que tratan o coñecemento empresarial como un gráfico continuamente evolutivo das relacións entre código, documentación, billetes e sinais operativos. Plataformas como Naboo están explorando esta categoría mediante a construción de capas de contexto persistentes que permiten aos sistemas de IA interpretar intencións e dependencias en lugar de simplemente recuperar documentos. Como é o éxito en toda a organización Os equipos informan de asistentes de IA capaces de responder a preguntas sobre dependencias de backlog, decisións arquitectónicas ou historial de billetes cun nivel de precisión que reduce as barreiras do coñecemento interno. Os desenvolvedores describen un beneficio diferente: a IA que entende non só a sintaxe senón o comportamento do sistema.Cando o contexto está continuamente indexado, a IA pode propor actualizacións de código que se aliñan coa arquitectura existente, as estruturas de probas e os requisitos de conformidade, reducindo así o rework. A nivel executivo, a IA contextual permite un resultado máis amplo: un ROI mensurable.Os líderes gañan visibilidade sobre o progreso do desenvolvemento, as tendencias técnicas da débeda e os riscos operativos a través de sistemas de IA que interpretan sinais específicos da empresa en vez de referencias xerais da industria.Ademais das métricas, estes sistemas poden identificar os documentos específicos, o código e as dependencias relevantes para unha tarefa dada, axudando aos executivos a entender non só o que está a suceder, senón por que e onde se necesita atención ou intervención. Oportunidade máis aló do problema Se as empresas resolven o desafío do contexto, a transformación potencial esténdese moito máis aló das melloras incrementales na produtividade.Os axentes de IA poderían manter de forma autónoma sistemas antigos, acelerar a modernización do software e permitir que os equipos de enxeñaría se centren principalmente na innovación en vez de na navegación do sistema. As organizacións poderían desbloquear o coñecemento institucional que actualmente reside en ferramentas fragmentadas e experiencia tribal.Os novos empregados poderían ser máis produtivos máis rápido.A colaboración transfuncional podería ocorrer con menos capas de tradución entre a intención empresarial e a execución técnica. O futuro da IA empresarial pode depender en última instancia menos da construción de modelos máis grandes e máis da construción de infraestruturas de contexto máis intelixentes.As empresas que experimentan con plataformas de indexación contextual como Naboo comezan a demostrar como conectar o coñecemento, o código e a intención da empresa pode converter a IA dun asistente impresionante nun colaborador operativo fiable. A medida que as empresas continúen escalando a adopción de IA, as organizacións que logren ser as que aseguren que os seus axentes fagan máis que xerar respostas; tamén entenden os ambientes nos que esas respostas deben funcionar. 
 
 Esta historia foi distribuída como un lanzamento por Jon Stojan baixo HackerNoon's Business Blogging Program. Esta historia foi distribuída como un lanzamento por Jon Stojan baixo 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.

Este audio está producido na lingua orixinal da historia!

Axentes sen contexto van fóra das liñas

About Author

COMENTARIOS

Etiquetas colgantes

ESTE ARTIGO FOI PRESENTADO EN

Related Stories

Coñece R Systems: HackerNoon empresa da semana

R Systems Blogbook—Chapter 1 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Science Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Life Hacking Community!

Coñece R Systems: HackerNoon empresa da semana

R Systems Blogbook—Chapter 1 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Science Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Life Hacking Community!

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps