A VentureBeat Pulse 2026 júniusi felmérése szerint (n=101, szervezetek 100+ alkalmazottal) a vállalatok gyorsan alakítják ki azt az infrastruktúrát, amely AI-ügynökeinek üzleti kontextust szolgáltat — ugyanakkor ez az alapzat még nem mindig megbízható. A lekérdezésen alapuló kiegészített generálás (retrieval-augmented generation, RAG) vált a leggyakoribb kontextusforrássá, miközben a szolgáltatóhoz kötött keresési megoldások (OpenAI file search 40%, Google Vertex AI Search 38%) már megelőzik a dedikált vektoradatbázisokat.
A fő megállapítás: a kontextusrés
A felmérés központi eredménye egy „kontekstusrés”: a különbség aközött, hogy az AI-ügynök mennyire magabiztosan válaszol, és hogy a mögötte lévő kontextus mennyire megbízható. A megkérdezett vállalatok 57%-a számolt be arról, hogy az elmúlt hat hónapban olyan, magabiztos, mégis téves választ kaptak az ügynököktől, amelyet hiányzó vagy következetlen üzleti kontextusra vezettek vissza; ezeknek a többsége ennél többször is előfordult. Csak 28% nem jelzett ilyen hibát, a maradék egy része pedig vagy nem futtat ügynököket vállalati adatokon, vagy nem tudta visszakövetni a hiba okát.
A hiba jellege veszélyes: nem egyszerűen a modell „hallucinál”, hanem a kontextus szegénysége vagy inkonzisztenciája ad autoritatív hangot téves válaszoknak.
RAG uralja a kontextust
A lekérdezés alapú megközelítés a leggyakoribb módja annak, hogy az ügynökök megértsék a vállalati adatokat: 38% jelölte meg elsődleges forrásként. A második legnagyobb kategória a szabályozott szemantikus réteg vagy ontológia (21%), a vegyes megoldások 14%-ot, az élő rendszerek közvetlen lekérdezése 10%-ot, a hosszú kontextus feltöltése 6%-ot tett ki; mindössze 2% hagyatkozik kizárólag a modell általános tudására. A finomhangolás (fine-tuning) gyakorlatilag háttérbe szorult: a vállalatok a futásidejű kontextusinjektálással (RAG, szemantikus réteg) oldják meg az üzleti ismeretek átadását.
Szolgáltató-specifikus keresés vezet a vektoradatbázisok előtt
A gyakorlatban a modelleket szolgáltatók által kínált keresési megoldásokat használják a legtöbben: OpenAI file search 40% és Google Vertex AI Search 38% vezetnek a dedikált vektoradatbázisok előtt. A szakosodott rendszerek közül az Elasticsearch/OpenSearch a leggyakoribb (20%), pgvector 12%, míg a tiszta vektoradatbázisok (Weaviate, Qdrant, Pinecone, Milvus) jellemzően egyjegyű vagy alacsony kétszámjegyű arányban szerepelnek. 13% egyelőre nem futtat éles RAG-megoldást.
A kontraszt: megőrizni a "best-of-breed"-et
Bár a szolgáltatóhoz kötött megoldások terjednek, a vállalatok többségi véleménye nem feltétlenül a konszolidáció felé mutat. 36% tervezi megtartani a legjobb eszközöket különállóan, szemben a 21%-kal, amely konszolidálna egy szolgáltató natív stackjére; 21% kevert megközelítést vár, 9% pedig saját réteget építene. Tehát használatban a szolgáltató-kötött megoldások dominálnak, de a deklarált stratégia gyakran a függetlenség megőrzését preferálja.
A jövő: hibrid lekérdezés és szemantikus réteg
A válaszadók 34%-a várja, hogy 2026 végére a hibrid lekérdezési architektúra (beágyazások + újrarendezés/reranking + hozzáférés-vezérlés) fog dominálni, míg a pusztán vektoros megközelítést csak 11% tartja elegendőnek. A szabályozott szemantikus vagy kontextusréteg építése széles körben folyamatban van: 58% vagy már futtat ilyet (25%), vagy építi/pilótázza (34%), további 17% értékeli. Azaz háromnegyed részt foglalkoznak a szemantikus réteg gondolatával, de többen építik, mint akiknél élesben működik.
Vásárlási és monitoring-prioritások
A beszerzési döntéseknél az operabilitás számít a legtöbbet: az adatbeviteli egyszerűség (36%), késleltetés és teljesítmény (32%) és üzemeltetési egyszerűség (29%) vezetnek — megelőzve a lekérdezési pontosságot és hozzáférés-vezérlést (23% mindkettő). Ha a rendszerek üzemelnek, a figyelem a megbízhatóságra tolódik: a leggyakrabban követett mutatók a válaszok helyessége (42%) és a biztonság/hozzáférés-vezérlés (38%). Az általános elégedettség mérsékelt: ötfokú skálán az átlag 4.0.
Átrendeződés készülődik
A vállalatok 57%-a tervez 12 hónapon belül váltani vagy új szolgáltatót hozzáadni a lekérdezési réteghez; 26% a következő negyedévben tervez lépni. Bár jelenleg a szolgáltató-native megoldások vezetik a használatot, az értékelési listákon megjelennek a vektor-specialisták is (OpenAI 22%, Vertex AI Search 21%, Qdrant 14%, Milvus 13%).
Összegzés: a kontextusréteg a következő harci tér
A felmérés iránymutató: a vállalatok AI-ügynökeit gyorsabban kapcsolják be üzleti folyamatokba, mint ahogy a tápláló kontextusréteget szabályozottan és megbízhatóan kiépítik. A RAG ma a standard, és egyre inkább a modelleket kínáló szolgáltatók kereséseire támaszkodik; ennek következménye, hogy a magabiztosan hangzó, de téves válaszok már jelentős arányban megjelentek. A megoldás iránya ismert — szemantikus réteg, hibrid lekérdezés, újrarendezés és hozzáférés-vezérlés — de többségében még építés alatt áll. Az iparág következő kérdése az, hogy a vállalatok befejezik-e ezt az építkezést, mielőtt a „magabiztos, de hibás” válaszok valós döntésekre is hatással lennének.
Módszertan (röviden)
A felmérés egyetlen Q2 2026 (júniusi) hullámból származik, 101, 100+ alkalmazottal rendelkező szervezet válaszával; a minta mid-market súlyozású (101–250 és 251–1,000 egyaránt 31%). A válaszadók szerepköre menedzserektől a C-suite-ig terjed, és a mintában erős a vásárlói döntési jogosultság. A minta önkiválasztott és iránymutató jellegű, nem valószínűségi minta, ezért az eredmények trendirányokként értelmezendők, nem pontos populációbecslésként.
