Una empresa crea una capa de contexto gobernada específicamente para evitar que sus agentes de IA den respuestas equivocadas con seguridad. Una vez que esa capa esté activa, la probabilidad de que la empresa informe que se produjo la falla es más del doble, nada menos.
En los últimos seis meses, el 68% de las empresas han encontrado una respuesta segura pero incorrecta de un agente de IA a un contexto empresarial faltante o inconsistente. El 37 por ciento dice que sucedió más de una vez, por delante del 32 por ciento que lo vio solo una vez. Las cifras provienen de una encuesta de VB Pulse de julio de 2026 de 101 empresas calificadas con más de 100 empleados. Eso es un aumento del 57% en un Encuesta de pulso VB realizado en junio. Las fallas recurrentes también aumentaron, del 31% entonces al 37% ahora.
Esta es la segunda vez que VB Pulse hace a las empresas exactamente esta pregunta, una vez en junio y ahora en julio. La tasa de fracaso está aumentando, no disminuyendo, incluso cuando más empresas reportan una capa gobernada en la producción, pasando del 25% en junio al 32% actual.
La forma en que los agentes obtienen el contexto determina si están equivocados
Cada agente de IA necesita alguna forma de saber qué significa realmente el negocio, si una métrica está definida de manera consistente y si un documento está actualizado. Esa es la operación. El desafío es que las empresas entregan a los agentes ese contexto de maneras muy diferentes, y esas formas no son igualmente confiables.
La recuperación de documentos sigue siendo el enfoque más común, la fuente principal para el 31% de las empresas. Pero una proporción real de empresas evita por completo un enfoque estructurado. El trece por ciento ejecuta agentes principalmente en cargas de contexto largo, alimentando documentos directamente en la ventana de contexto del modelo en lugar de recuperarlos. El cinco por ciento no proporciona a los agentes ningún contexto estructurado, sólo el conocimiento general del modelo. Entre ellas, casi una de cada cinco empresas alimenta a los agentes con el contexto empresarial mediante la fuerza bruta o no lo alimenta en absoluto.
Incluso el enfoque líder puede producir una respuesta claramente equivocada. La recuperación funciona haciendo coincidir una pregunta con un texto que tiene un significado similar. Una redacción similar no garantiza el mismo significado. Srijith Rajamohan, líder de investigación de IA en Redis, describió exactamente esta brecha en un entrevista con VentureBeat a principios de este año.
«Si tienes una frase como ‘Roma está más cerca que París’ y otra que dice ‘París está más cerca que Roma’, y haces una recuperación incrustada seguida de una búsqueda de texto, no podrás notar la diferencia», dijo Rajamohan. «Las mismas palabras existen en ambas oraciones».
Las compras pasaron al control de acceso. La calificación no siguió.
La forma en que las empresas eligen un sistema de recuperación no ayuda a cerrar la brecha. El control de acceso y los permisos ahora vinculan la facilidad de ingesta de datos como el principal criterio de selección, con un 24% cada uno. Es la primera vez en esta serie de encuestas que una propiedad de gobierno ha llevado a la decisión de compra. La precisión de la recuperación es del 15%. La propiedad más directamente relacionada con una respuesta incorrecta y segura no es la propiedad que compran la mayoría de las empresas.
Una vez que un sistema está en funcionamiento, las empresas siguen juzgándolo como correcto. La corrección de la respuesta es la principal métrica de éxito para el 38% de las empresas, el doble de la siguiente respuesta más cercana, la seguridad y el control de acceso con un 19%. Las empresas están cambiando la forma en que compran hacia la gobernanza. Todavía están calificando el éxito en función de si la respuesta es correcta.
Las empresas que solucionan este problema son las que peor lo reportan
Una capa de contexto gobernada está destinada a solucionar este problema. Es un modelo compartido y acordado de lo que significan los datos de la empresa, al que cada agente y herramienta de BI hace referencia en lugar de adivinar por sí solo. La adopción está lejos de estar resuelta.
El 32 por ciento de las empresas tienen uno en producción. El treinta y uno por ciento está probando o construyendo uno en este momento. El veinte por ciento está evaluando uno. El catorce por ciento no tiene planes de hacerlo y el 4% no lo sabe.
Compare esos datos de adopción con quién realmente tuvo el fracaso y la imagen se invierte. Entre las 91 empresas capaces de decir si habían experimentado el fallo, aquellas que ejecutan o construyen una capa gobernada informan que se repite en un 50%. Quienes no lo tienen lo reportan en un 21%.
Una capa gobernada no causa la falla; es lo que hace que la falla sea visible en primer lugar. Rastrear una mala respuesta a una definición rota o a una tabla obsoleta requiere un punto de referencia compartido y gobernado. Una capa de contexto proporciona eso. Sin uno, sigue ocurriendo la misma respuesta incorrecta: simplemente se atribuye al modelo o nunca se rastrea en absoluto.
El problema es anterior a la IA en décadas. Kyle Nesbit, fundador de la startup de capa semántica Credible Data, lo describió a VentureBeat el mes pasado. «Es el mismo problema que la gente ha tenido durante 30 años: la falta de un análisis de datos gobernado», dijo Nesbit. «Ahora, con la IA, es el mismo problema, pero en órdenes de magnitud más caos y dolor».
El tamaño de la empresa acentúa el mismo punto. Las empresas con más de 1.000 empleados registran fallos recurrentes en un 55%, frente al 30% entre las que tienen entre 101 y 1.000 empleados. Esto a pesar de que las empresas más grandes tienen menos probabilidades de tener una capa ya en producción, 24% frente a 37%. Más instrumentación y más gente preguntando por qué un número estaba equivocado produce más fracasos, no menos. Un historial limpio no es evidencia de una capa de contexto saludable. Es al menos igualmente probable que sea evidencia de que nadie está comprobando.
Qué significa esto para las empresas
Esto es lo que esto significa para las empresas que construyen sobre esta capa.
La recuperación por sí sola no cerrará la brecha contextual. RAG sigue siendo la fuente de contexto predeterminada y casi una de cada cinco empresas ejecuta agentes con carga de contexto prolongado o sin ninguna capa de contexto estructurada. Más documentos o un índice más grande no solucionan una definición que significa dos cosas diferentes en dos sistemas diferentes.
El presupuesto avanza más rápido de lo que se envía la infraestructura. El sesenta y tres por ciento de las empresas ya están creando o ejecutando una capa de contexto gobernada. Sólo el 32% ha conseguido poner uno en producción. Esa brecha es hacia donde se dirige el gasto, no hacia donde se ha resuelto el problema.
Un historial de fracasos limpio es una señal de alerta, no verde. El 22% de las empresas que no reportan ningún fallo contextual no son el grupo mejor gobernado. Son el grupo con menos probabilidades de estar controlando. Los datos de tamaño respaldan esto directamente. Las empresas más grandes reportan fallas recurrentes a una tasa de casi el doble que sus pares del mercado medio, a pesar de tener menos probabilidades de tener una capa gobernada en la producción, no más.
Nadie tiene previsto entregar la capa a un único proveedor. El setenta y nueve por ciento de las empresas tiene la intención de mantener al menos parte de la capa de contexto fuera de la pila de cualquier proveedor, dividida entre las mejores herramientas y una combinación explícita. Sólo el 12% planea consolidarse en la pila de contexto nativo de un único proveedor.
El hallazgo de que es poco probable que las organizaciones entreguen el control a un solo proveedor es un tema que VentureBeat ha informado consistentemente este año. Michael Ni, analista de Constellation Research, ponlo sin rodeos a principios de este año, cuando aterrizó por primera vez la capa de contexto de DataHub.
«Quien controle el contexto del tiempo de ejecución, controla la capa de decisión de la IA para los datos empresariales», afirmó Ni.
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