Почетком 2026. године, амерички федерални судија Након што су поднели правне пријаве које садрже потпуно измишљене случајне цитате генерисане вештачком интелигенцијом, скупо подсећање да АИ може произвести убедљиве резултате који су потпуно одвојени од стварности. Uhapšena grupa advokata Uhapšena grupa advokata Пре неколико месеци, истраживачи сајбер безбедности показали су како Може манипулисати АИ асистентом у извођењу ненамерних акција паметне куће, откривајући како се аутономни системи могу искористити када погрешно тумаче контекстуалне сигнале. Злонамерни календар позив Злонамерни календар позив У међувремену, аналитичари за обавештајне претње су У којој су противници искористили АИ у стилу агента за оркестрирање координираних кампања за инвазију и уцењивање у више организација, наглашавајући како аутономни системи који раде без строге контекстуалне свести могу повећати ризик на скали. Документисани нови сајбер напади Документисани нови сајбер напади Ови инциденти нису изоловане аномалије.Они сигнализирају шири предузетнички изазов: АИ системи који показују изванредну интелигенцију, али немају контекстуалну основу потребну за сигурно и ефикасно функционисање у сложеним пословним окружењима. Трошкови игнорисања контекста Последице игнорисања контекстуалне тачности су већ видљиве. Погрешно генерисани код АИ може увести рањивости или прекиде система. Неправилне аутоматизоване одговоре у регулисаним индустријама могу изазвати кршења усаглашености.У многим организацијама, АИ алати су тихо напуштени након што рани ентузијазам нестане јер тимови не могу да се ослањају на своје резултате. За техничке руководиоце, ово ствара тежак парадокс: што моћнија АИ постаје, то је опаснија када ради без свести предузећа. Интелигентни агенти који немају разумевање о зависностима система или историји пројекта могу генерисати прекомерни, нискоквалитетни код, што доводи до превише захтјева за повлачење, грешних имплементација и бескрајних кругова прегледа кода. Preduzeća su ušla u eru generativne veštačke inteligencije, očekujući bez presedana porast produktivnosti. Rane demonstracije pokazale su da veliki jezični modeli (LLM) mogu da sažimaju dokumentaciju, da generišu kod i da odgovore na složena pitanja sa izuzetnom fluidnošću. je integrisala generativnu AI u najmanje jednu poslovnu funkciju, što signalizira da se AI prelazi od eksperimentacije do operativne infrastrukture. Како су организације пребациле ове алате у производна окружења, појавило се ново схватање: само интелигенција модела није довољна.Прводина је открила да стварна препрека лежи у повезивању ИИ излаза са сложеним, стално развијајућим контекстом унутрашњих система, радних токова и институционалног знања.Ово растуће признање покренуло је талас иновација који се не фокусира на изградњу већих модела, већ на развој дубљег контекстуалног разумевања, са компанијама као што су: истраживање инфраструктуре дизајниране да интегришу податке предузећа, код и намеру у акционе слојеве интелигенције. 67% организација Naboo 67% организација Набу Порекло Enterprise AI контекстне празнине Већина предузећа третирала су моделе као генерализоване моторе знања, претпостављајући да би их прикључивање интерних докумената у позиве претворило у асистенте спремне за предузеће. У пракси, многе компаније су одговориле изградњом хитних библиотека, експериментисањем са финим подешавањем или распоређивањем цевовода за генерацију повећане претраге (РАГ). Међутим, окружења предузећа нису статичне библиотеке знања. Они су живи екосистеми еволуирајућих база кода, фрагментиране документације, система за карте, дневника за покретање и историје институционалних одлука. Istraživanja u tokovima rada programera pokazuju da AI sistemi koji nemaju kontekst specifičan za preduzeće često stvaraju rezultate koji izgledaju verodostojno, ali zahtevaju značajnu ručnu validaciju, narušavajući same dobitke produktivnosti koje obećavaju. Šta pogoršava problem Enterprise AI usvajanje se ubrzava, ali razlika u poverenju se širi. , већина програмера извештава да у потпуности не верују ИИ излазу, често троше толико времена на верификацију или исправљање као што штеде. 42% посвећеног кода 42% посвећеног кода Чак и водећи АИ системи су склони грешкама: а Istraživanje je pokazalo da skoro 45 odsto odgovora AI asistenta sadrži značajne netočnosti, od pogrešnih činjenica do pogrešnih atributa. Студија Студија Фрагментирани подаци предузећа који се шире преко ЦРМ-а, система за карте, база знања и наследних дневника стварају оно што истраживачи називају , остављајући АИ немогућност реконструисања односа или контекста. Институционална амнезија Институционална амнезија Bezbednosne zabrinutosti pogoršavaju problem.Analitičari upozoravaju da AI generisan kod može , стварајући "илузију исправности" која скрива структурне недостатке када програмери не строго валидирају излазе. Скривање рањивости Скривање рањивости Ови трендови јасно показују да контекстне празнине, ерозија поверења и оптерећења верификације повећавају неефикасност, присиљавајући тимове да пониште ИИ излазе уместо да убрзају радне токове. Како организације покушавају да га поправљају Неколико приступа је настало док предузећа покушавају да прекину празнину. Префињено прилагођавање модела на интерним подацима побољшава познавање речника, али се бори да се држи корак са брзим промјенама система. Инжењеринг брзине усавршава комуникацију са моделима, али не може да реконструише недостајуће односе између система и радних токова.Традиционални РАГ цевоводи побољшавају прикупљање информација, али често не успевају да ухвате зависности, власништво и историјску намеру. Све више, организације експериментишу са контекстуалним стратегијама индексирања које третирају знање предузећа као континуирано еволуциони графикон односа између кода, документације, карте и оперативних сигнала. Платформе као што је Набу истражују ову категорију изградњом упорних слојева контекста који омогућавају системима АИ да тумаче намеру и зависности, а не само да преузимају документе.Индексирањем репозиторија предузећа, алата за сарадњу и окружења за развој у унифициране семантичке структуре, ови системи имају за циљ смањење халуцинација и омогућавање АИ агентима да обављају поуздане инжењерске радње. Kako uspeh izgleda u celoj organizaciji За инжењерске менаџере, успех се често појављује као смањено време циклуса. Развијачи описују другу корист: АИ који разуме не само синтаксу, већ и понашање система.Када је контекст континуирано индексиран, АИ може предложити ажурирања кода који се усклађују са постојећом архитектуром, оквирима за тестирање и захтевима за усклађеност, чиме се смањују захтеви за прерадом. На извршном нивоу, контекстуална АИ омогућава шири исход: измериви РОИ. Лидери добијају видљивост у напредак развоја, техничке трендове дуга и оперативне ризике кроз АИ системе који тумаче сигнале специфичне за предузеће, а не генеричке референтне марке индустрије.Поред метрике, ови системи могу идентификовати специфичне документе, код и зависности релевантне за одређени задатак, помажући руководиоцима да разумеју не само шта се дешава, већ и зашто, и где је потребна пажња или интервенција. Могућност изван проблема Ако предузећа реше контекстни изазов, потенцијална трансформација се протеже далеко изван повећања продуктивности.Агенти за вештачку интелигенцију могли би аутономно одржавати наследне системе, убрзати модернизацију софтвера и омогућити инжењерским тимовима да се првенствено фокусирају на иновације, а не на навигацију система. Организације би могле да откључају институционално знање које се тренутно налази у фрагментираним алатима и племенској експертизи. Нови запослени би могли да постану продуктивнији брже. Будућност корпоративне АИ може на крају зависити мање од изградње већих модела, а више од изградње паметнијих контекстних инфраструктура.Компаније које експериментишу са контекстуалним платформима за индексирање као што је Набуо почињу да показују како повезивање знања, кода и намере предузећа може претворити АИ из импресивног асистента у поузданог оперативног сарадника. Kako preduzeća nastavljaju da proširuju usvajanje veštačke inteligencije, organizacije koje uspeju verovatno će biti one koje osiguravaju da njihovi agenti rade više od generisanja odgovora; oni takođe razumeju okruženja u kojima ti odgovori moraju da rade. 
 
 Ова прича је дистрибуирана као издање Јона Стојана под ХацкерНоун'с Бусинесс Блоггинг Програм. Ова прича је дистрибуирана као издање Јона Стојана под ХацкерНоун'с Бусинесс Блоггинг Програм.

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

Овај аудио је произведен на оригиналном језику приче!

Агенти без контекста одлазе из редова

About Author

КОМЕНТАРИ

ХАНГ ТАГС

ОВАЈ ЧЛАНАК ЈЕ ПРЕДСТАВЉЕН У

Related Stories

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Building a website with React and Bulma

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Building a website with React and Bulma

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps