Wśród 101 przedsiębiorstw przebadanych przez VentureBeat infrastruktura dostarczająca agentom AI kontekst biznesowy jest wdrażana szybciej, niż można uczynić ją godną zaufania. Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) stało się domyślnym źródłem kontekstu dla firmowej AI, a natywne narzędzia wyszukiwania dostawców po cichu wyprzedziły dedykowane bazy danych wektorowych, które pierwotnie definiowały tę kategorię. Tempo tej adopcji jest uderzające: RAG został wprowadzony jako technika badawcza w 2020 roku (Lewis i in., wówczas w Facebook AI Research), a w ciągu kilku lat stał się standardowym sposobem osadzania dużych modeli językowych w danych własnych przedsiębiorstw. Jednak większość firm już zaobserwowała, że ich agenci AI udzielali pewnych siebie, ale niepoprawnych odpowiedzi, które można było powiązać z brakującym lub niespójnym kontekstem — problemem, którego nie rozwiąże samo zwiększenie wyszukiwania.

Ta odsłona VentureBeat Pulse Research analizuje firmowe RAG i warstwę kontekstową: co dostarcza agentom AI ich kontekst biznesowy, z jakich systemów wyszukiwania korzystają organizacje, jak je wybierają i oceniają, dokąd zmierza architektura oraz jak często ten kontekst już prowadzi do awarii.

Luka kontekstowa

Główne ustalenie raportu to zjawisko, które VentureBeat określa jako „lukę kontekstową” — różnicę między tym, jak pewnie odpowiadają agenci firmowi, a tym, jak wiarygodny jest faktycznie leżący u podstaw kontekst. Większość przedsiębiorstw (57%) zgłosiła, że w ciągu ostatnich sześciu miesięcy ich agenci AI udzielali pewnych siebie, lecz błędnych odpowiedzi, które powiązano z brakującym lub niespójnym kontekstem biznesowym. Ponad połowa tych respondentów stwierdziła, że zdarzyło się to więcej niż raz. Tylko 28% nie odnotowało takiej awarii.

Nie jest to problem marginalny. Wyszukiwanie jest głównym źródłem kontekstu dla 38% przedsiębiorstw — częściej niż jakiekolwiek inne podejście — co oznacza, że gdy wyszukiwanie jest niepełne lub niespójne, wynikające z tego błędy niosą ze sobą postrzegany autorytet agenta. Infrastruktura mająca temu zaradzić jest aktywnie rozwijana: 58% przedsiębiorstw już uruchomiło lub buduje zarządzaną warstwę semantyczną, choć w większości przypadków nie trafiła ona jeszcze na produkcję.

Pod tymi ustaleniami rynek konsoliduje się w nieoczekiwanym kierunku. Wyszukiwanie natywne dla dostawców — wyszukiwanie plików OpenAI (40%) i Google Vertex AI Search (38%) — już wyprzedza każdą dedykowaną bazę wektorową pod względem wykorzystania produkcyjnego. Przedsiębiorstwa oczekują, że wyszukiwanie hybrydowe będzie dominować do końca 2026 roku (34%). Jednocześnie największa grupa (36%) twierdzi, że zamierza utrzymać samodzielne narzędzia best-of-breed zamiast konsolidować się na natywnym stosie kontekstowym jednego dostawcy, a większość (57%) planuje zmienić lub dodać dostawcę w ciągu dwunastu miesięcy. Deklarowane preferencje i faktyczne użycie rozchodzą się: organizacje kupują wyszukiwanie natywne dla dostawców, jednocześnie podkreślając, że chcą zachować niezależność.

Metodologia

VentureBeat przeprowadził to badanie w ramach trwającej serii Pulse Research, koncentrując się na firmowej infrastrukturze RAG i warstwie kontekstowej — systemach wyszukiwania, warstwach semantycznych i źródłach kontekstu zasilających agentów AI. Odpowiedzi odfiltrowano do organizacji zatrudniających ponad 100 pracowników (n=101). Badanie nie zebrało odpowiedzi od organizacji zatrudniających 100 lub mniej osób, więc cała próba spełnia ten warunek. Wszystkie odpowiedzi pochodzą z jednej fali z Q2 2026 (czerwiec), co oznacza, że raport ma charakter przekrojowy, a nie śledzący trendy. Kilka pytań było wielokrotnego wyboru, więc udziały mogą sumować się do ponad 100%.

Pod względem wielkości organizacji próba koncentruje się na średnim segmencie rynku: dominują firmy zatrudniające 251–1,000 pracowników (31%) oraz 101–250 (31%), a następnie 1,001–5,000 (20%), 5,001–10,000 (12%) i 10,001+ (7%). Pod względem roli respondenci obejmują menedżerów (39%), specjalistów indywidualnych (27%), kadrę C-suite (16%) oraz wiceprezesów i dyrektorów (14%). Jeśli chodzi o wpływ zakupowy, próba jest wiarygodna z perspektywy kupujących: 46% to osoby podejmujące ostateczne decyzje, a kolejne 26% to osoby rekomendujące lub wpływające na decyzje. Największą reprezentowaną branżą jest Technologia/Oprogramowanie z udziałem 20%, następnie Ochrona zdrowia/Nauki przyrodnicze (11%), przy szerokim rozkładzie obejmującym handel detaliczny, transport, usługi finansowe, produkcję i edukację.

Przy 101 respondentach próba jest umiarkowana i należy ją traktować jako sygnał kierunkowy, a nie precyzyjny pomiar. Jest to próba samoselekcyjna, a nie probabilistyczna, i odzwierciedla organizacje aktywnie budujące infrastrukturę RAG i kontekstową, a nie największych operatorów.

Ustalenie 1: Pewni siebie i w błędzie — błędy agentów powiązane ze złym kontekstem

VentureBeat zapytał, czy w ciągu ostatnich sześciu miesięcy przedsiębiorstwa powiązały pewną siebie, ale błędną odpowiedź agenta z brakującym lub niespójnym kontekstem biznesowym. Większość tak zrobiła.

To kluczowa liczba w raporcie. Większość przedsiębiorstw (57%) już doświadczyła sytuacji, w której agent AI udzielił pewnej siebie, błędnej odpowiedzi powiązanej ze złym kontekstem — w tym błędnymi metrykami, nieaktualnymi definicjami lub brakującymi dokumentami — a ponad połowa z nich widziała to więcej niż raz. Tylko 28% nie zgłasza takiej awarii, a niewielka pozostała grupa albo nie uruchamia agentów na danych firmowych, albo nie analizuje przyczyn źródłowych wystarczająco dokładnie, by to stwierdzić.

Tryb awarii jest konkretny i niebezpieczny: model nie halucynuje w oczywisty sposób. Jest pewny siebie i błędny, ponieważ kontekst, który go zasilał, był niepełny lub niespójny. To rozróżnienie ma znaczenie dla ryzyka w przedsiębiorstwach: halucynacja — sytuacja, w której model fabrykuje treść bez oparcia w pobranych danych — jest coraz częściej wykrywalna dzięki guardrailom i walidacji wyników. Jednak pewnie sformułowana błędna metryka zaczerpnięta z nieaktualnego dokumentu jest trudniejsza do wychwycenia, ponieważ odpowiedź ma wiarygodne źródło. Wszystkie pozostałe ustalenia raportu — co przedsiębiorstwa wyszukują, jak tym zarządzają i co planują zbudować — wynikają z tego problemu.

Ustalenie 2: RAG jest domyślnym źródłem kontekstu

Wyszukiwanie zasila więcej agentów niż jakakolwiek inna metoda. Dla 38% organizacji RAG oparte na dokumentach lub indeksie wektorowym jest podstawowym sposobem, w jaki agenci rozumieją biznes — to niemal dwukrotnie więcej niż udział kolejnego podejścia, czyli zarządzanej warstwy semantycznej lub ontologii (21%). Podejścia mieszane stanowią 14%, bezpośrednie zapytania do systemów działających na żywo 10%, a ładowanie długiego kontekstu 6%. Tylko 2% pozwala agentom działać wyłącznie na ogólnej wiedzy modelu.

Ta koncentracja ma znaczenie w świetle Ustalenia 1: ponieważ tak duża część kontekstu przedsiębiorstw przepływa przez wyszukiwanie, jakość tego wyszukiwania determinuje jakość odpowiedzi. Gdy RAG jest domyślnym źródłem, niepełne wyszukiwanie nie jest przypadkiem brzegowym — jest główną powierzchnią awarii.

Jedno podejście jest wyraźnie nieobecne: dostosowywanie wag modelu, czyli fine-tuning. Każde wiodące źródło kontekstu biznesowego w badaniu jest wstrzykiwane w czasie działania. Najnowszy bezpośredni pomiar fine-tuningu przeprowadzony przez VentureBeat pochodzi z fali badania z kwietnia–maja (osobne badanie, n=136), w której możliwości fine-tuningu zajęły ostatnie miejsce spośród sześciu czynników wyboru modelu z wynikiem 5% — mimo że 26% tej próby nadal wskazało fine-tuning i personalizację jako inwestycję, której wzrostu się spodziewa. Fine-tuning wypadł z głównej rozmowy o wyborze; wstrzykiwanie kontekstu to sposób, w jaki przedsiębiorstwa czynią agentów kompetentnymi w zakresie własnego biznesu.

Ustalenie 3: Wyszukiwanie natywne dla dostawców już wyprzedza bazy wektorowe

Dedykowana baza wektorowa nie jest już centrum stosu RAG. Wyszukiwanie plików OpenAI (40%) i Google Vertex AI Search (38%) prowadzą w wykorzystaniu produkcyjnym — jako wyszukiwanie natywne dla dostawcy i natywne dla hiperskalera — przed każdą specjalnie zbudowaną bazą wektorową. Wśród specjalistycznych rozwiązań najczęściej używane są narzędzia, które przedsiębiorstwa i tak uruchamiają z innych powodów (Elasticsearch/OpenSearch, 20%) oraz otwarta, osadzona opcja (pgvector, 12%). Czyste bazy wektorowe definiujące tę kategorię — Weaviate, Qdrant, Pinecone i Milvus — mieszczą się od pojedynczych cyfr do niskich wartości dwucyfrowych. Warto zauważyć, że 13% przedsiębiorstw twierdzi, iż nadal nie uruchamia żadnego produkcyjnego RAG.

To istotna zmiana dla kategorii, która w latach 2022–2023 przyciągnęła znaczne inwestycje venture. Firmy takie jak Pinecone, Weaviate i Qdrant pozyskiwały rundy finansowania na tezie, że specjalnie zbudowana infrastruktura wektorowa będzie fundamentem firmowej AI. Dane z badania sugerują, że dostawcy modeli i hiperskalerzy przejmują warstwę wyszukiwania, pakując ją w te same API, których przedsiębiorstwa już używają do inferencji — to ten sam wzorzec dynamiki platformowej, który przekształcił rynki od monitoringu po CI/CD.

Podobnie jak w przypadku platform w równoległej fali badań infrastrukturalnych VentureBeat, przedsiębiorstwa skłaniają się ku wyszukiwaniu dołączanemu do narzędzi, które już kupują.

To ustalenie utrzymało się w obu falach Q2. W kwietniu–maju (n=161) wyszukiwanie zbudowane przez dostawców również prowadziło pod względem użycia, podczas gdy każda dedykowana baza wektorowa pozostawała marginalna — najczęściej używana samodzielna baza wektorowa osiągnęła maksimum 8% w tej próbie. Hybrydowa, pluralistyczna przyszłość już wtedy była konsensusowym oczekiwaniem (34% spodziewało się dominacji wyszukiwania hybrydowego, a kolejne 29% oczekiwało wielu architektur zależnie od przypadku użycia). Dwie fale pokazują spójny obraz: kategoria, która ukuła termin „baza wektorowa”, jest wchłaniana przez platformy, od których przedsiębiorstwa już kupują.

Ustalenie 4: Przedsiębiorstwa mówią, że chcą zachować best-of-breed

Mimo że wyszukiwanie natywne dla dostawców prowadzi w praktyce, największa grupa przedsiębiorstw (36%) twierdzi, że zamierza utrzymać samodzielne narzędzia best-of-breed zamiast konsolidować się na natywnym stosie kontekstowym dostawcy — znacznie więcej niż 21%, które planuje konsolidację. Kolejne 21% oczekuje rozwiązania mieszanego, a 9% zamierza samodzielnie zbudować i posiadać tę warstwę.

Luka między tym, co przedsiębiorstwa uruchamiają, a tym, czego deklarują, jest strategicznym pytaniem tej kategorii: organizacje adoptują pakietowe wyszukiwanie ze względu na wygodę, jednocześnie zapewniając, że zachowają niezależność. To, który impuls przeważy — przyciąganie pakietu dostawcy czy deklarowana preferencja dla modułowej kontroli — ukształtuje rynek wyszukiwania bardziej niż jakiekolwiek pojedyncze narzędzie.

Ustalenie 5: Wyszukiwanie hybrydowe jest konsensusowym zakładem

Jedna trzecia przedsiębiorstw (34%) oczekuje, że wyszukiwanie hybrydowe — embeddingi połączone z rerankingiem i kontrolami dostępu — zdominuje ich systemy produkcyjne do końca 2026 roku, czyli trzykrotnie więcej niż 11%, które spodziewa się przewagi wyszukiwania wyłącznie wektorowego. Czyste podejście wyszukiwania wektorowego, które zapoczątkowało kategorię, jest już postrzegane jako niewystarczające samo w sobie, zastępowane przez potoki dodające reranking dla dokładności i kontrole dostępu dla ładu — dokładnie te kontrole dostępu, których brak powoduje awarie opisane w Ustaleniu 1.

Drugą najczęstszą odpowiedzią jest niepewność: 17% respondentów nie wie, jaka architektura będzie dominować, a kolejne 14% spodziewa się całkowitego odejścia od dedykowanej warstwy wektorowej w kierunku wyszukiwania zorientowanego najpierw na narzędzia lub długi kontekst. Konsensus nie dotyczy pojedynczego narzędzia, lecz warstwowego potoku, który nie jest jeszcze w pełni ukształtowany.

Ustalenie 6: Zarządzana warstwa kontekstowa jest obecnie budowana

Znacznie ponad połowa przedsiębiorstw (58%) albo uruchamia zarządzaną warstwę semantyczną w produkcji (25%), albo ją pilotażowo wdraża i buduje (34%). Kolejne 17% aktywnie ocenia to podejście, co oznacza, że trzy czwarte organizacji w jakiejś formie angażuje się w tę koncepcję.

Koncepcja warstwy semantycznej ma precedens w business intelligence, gdzie platformy takie jak dbt, Looker i Tableau od dawna zapewniają zarządzane, wielokrotnego użytku definicje metryk biznesowych, aby pulpity i raporty w całej organizacji odnosiły się do tych samych liczb. Nowością jest rozszerzenie tej samej zdyscyplinowanej warstwy definicji na dane wejściowe zasilające agentów AI — tak, aby gdy agent przywołuje przychody lub status klienta, definicja bazowa była spójna, aktualna i objęta kontrolą dostępu, a nie pochodziła z dowolnego dokumentu, który potok wyszukiwania wydobył jako pierwszy.

Jednak proporcje są wymowne: więcej organizacji buduje, niż wdrożyło. W większości przedsiębiorstw wspólna, zarządzana warstwa definicji, która zapobiegałaby „pewnym siebie, ale błędnym” awariom z Ustalenia 1, pozostaje pracą w toku. Warstwa semantyczna jest odpowiedzią branży na niespójny kontekst, a to badanie uchwyciło ją w trakcie budowy, z ambicjami znacznie wyprzedzającymi produkcję.

Ustalenie 7: Kupowane dla łatwego wprowadzania danych i prostoty, monitorowane pod kątem poprawności

Przedsiębiorstwa wybierają systemy wyszukiwania ze względu na operacyjność. Łatwość wprowadzania danych (36%), opóźnienia i wydajność (32%) oraz prostota operacyjna (29%) prowadzą w kryteriach wyboru — przed dokładnością wyszukiwania i kontrolą dostępu (po 23%), czyli dwoma czynnikami najściślej powiązanymi z awariami z Ustalenia 1.

Po uruchomieniu systemów nacisk przesuwa się w stronę zaufania. Najczęściej śledzone metryki to poprawność odpowiedzi (42%) oraz bezpieczeństwo i kontrola dostępu (38%), przed opóźnieniami (28%), stabilnością operacyjną (27%) i trafnością odpowiedzi (23%).

Ten rozdźwięk między kryteriami zakupu a kryteriami monitorowania odzwierciedla szerszy wzorzec adopcji firmowej AI: organizacje priorytetowo traktują szybkość integracji w czasie zakupów, a następnie odkrywają, że poprawność i zarządzanie — trudniejsze i wolniejsze do zmierzenia atrybuty — stają się metrykami decydującymi o tym, czy agentom można ufać w produkcji. Luka jest tym wyraźniejsza, że dokładność wyszukiwania i kontrola dostępu, dwa wymiary najściślej powiązane z pewnymi siebie, lecz błędnymi odpowiedziami, zajmują najniższe miejsca wśród kryteriów wyboru.

Zadowolenie z obecnych systemów jest umiarkowanie pozytywne, ale nie entuzjastyczne. W pięciopunktowej skali ogólne zadowolenie wynosi średnio 4.0, a łatwość wdrożenia i stosunek jakości do ceny są blisko 3.9. Przedsiębiorstwa kupują pod kątem tego, jak łatwo system działa, a monitorują go pod kątem tego, czy można mu ufać.

Ustalenie 8: Nadchodzi przetasowanie w wyszukiwaniu

Chociaż 43% przedsiębiorstw nie planuje zmiany dostawców wyszukiwania, niewielka większość (57%) zamierza zmienić lub dodać dostawcę w ciągu dwunastu miesięcy, a jedna czwarta (26%) w następnym kwartale.

Zestaw rozważanych opcji odbiega od dzisiejszego stosu. Wyszukiwanie natywne dla dostawców nadal prowadzi wśród rozwiązań ocenianych przez przedsiębiorstwa (OpenAI 22%, Vertex AI Search 21%), ale open-source'owi specjaliści od wektorów wypadają lepiej, niż wskazywałby ich obecny zasięg. Qdrant (14%) i Milvus (13%) przyciągają większe zainteresowanie zmianą niż sugerowałoby ich obecne użycie (odpowiednio 10% i 6%).

W zestawieniu z Ustaleniem 4 obraz przedstawia rynek w ruchu: przedsiębiorstwa dziś używają narzędzi natywnych dla dostawców, oceniają szersze pole rozwiązań i mówią, że chcą zachować otwarte opcje. Nadchodzące przetasowanie sprawdzi, czy zamiar utrzymania best-of-breed przetrwa zderzenie z wygodą ofert pakietowych.

Konkluzja

Organizacje zatrudniające ponad 100 pracowników włączają agentów AI do swoich operacji biznesowych szybciej, niż są w stanie zagwarantować kontekst, na którym ci agenci działają. Wyszukiwanie jest domyślnym źródłem kontekstu firmowego i coraz częściej pochodzi od dostawców modeli oraz hiperskalerów, a nie z dedykowanych baz wektorowych. Mimo to większość przedsiębiorstw już widziała, jak agenci odpowiadają pewnie i błędnie, ponieważ ten kontekst był niepełny lub niespójny. Ta awaria nie jest egzotyczna; jest przewidywalnym skutkiem skierowania autorytatywnie brzmiących agentów na niewiarygodny fundament.

Proponowana przez branżę odpowiedź — zarządzana warstwa semantyczna połączona z wyszukiwaniem hybrydowym, rerankingiem i kontrolami dostępu — jest budowana, ale w większości nie jest jeszcze produkcyjna. Przedsiębiorstwa są rozdarte między wygodą pakietów natywnych dla dostawców a deklarowaną preferencją dla niezależności best-of-breed.

Przy 101 respondentach w jednej fali Q2 jest to odczyt kierunkowy, przechylony w stronę średniego segmentu rynku. Kierunek jest jednak jasny: warstwa kontekstowa to kolejny sporny poziom stosu AI, a obecnie agenci wyprzedzają jej rozwój. Luka kontekstowa nie jest problemem wolumenu wyszukiwania, który samodzielnie rozwiążą większa liczba dokumentów lub większe indeksy; to problem zarządzanego, spójnego i świadomego dostępu kontekstu. Otwarte pytanie dla kolejnych fal badania brzmi, czy przedsiębiorstwa zdążą zbudować tę warstwę, zanim pewne siebie, lecz błędne awarie przeniosą się z laboratorium do decyzji, które mają znaczenie.

Na podstawie odpowiedzi ankietowych od 101 kwalifikowanych respondentów z przedsiębiorstw (100+ pracowników), zebranych w jednej fali Q2 2026 (czerwiec). Przy tej wielkości próby wyniki należy traktować jako sygnał kierunkowy, a nie precyzyjny pomiar. Próba jest samoselekcyjna, nie probabilistyczna, i przechyla się w stronę średniego segmentu rynku. Respondenci obejmują menedżerów, specjalistów indywidualnych, wiceprezesów/dyrektorów oraz kadrę C-suite, z silnym wpływem zakupowym, w sektorach technologii, ochrony zdrowia, handlu detalicznego, transportu, usług finansowych, produkcji i edukacji.