Yapay zeka ajanları geliştiren ekipler, güvenilirlik sorunlarıyla karşılaştıklarında genellikle ilk çözüm olarak temel model yükseltmesine yöneliyorlar. Ancak iki yılın tekrarlayan gözlemlerine göre, bu yaklaşım sorunu çözmüyor.
Gerçek darboğaz ajanların üzerinde çalıştığı veri ve bağlam katmanında oluşuyor. Model mimarisi ne kadar gelişmiş olursa olsun, ajanın erişebildiği bilgi kaynaklarının kalitesi, düzenlenmesi ve tutarlılığı eksik olursa, karar verme ve işlem yürütme güvenilirliği düşük kalıyor. Bağlam katmanı; veri entegrasyonu, enformasyon hiyerarşisi, anlam çözümlemesi ve dinamik bilgi güncellenmesini kapsamaktadır.
Bu bulguya dayanarak, ajanlarının performansını artırmak isteyen kuruluşlar model seçimine odaklanmak yerine, bağlam yönetim altyapısına yatırım yapmalıdır. Veri kalitesi, API entegrasyonları, bilgi tabanı mimarisi ve gerçek zamanlı güncellenebilirlik üzerinde çalışmak, tek başına model gücü artırımından çok daha etkili sonuçlar sunuyor.
