101 kurumsal şirketi kapsayan bir araştırmaya göre, yapay zeka ajanlarına iş bağlamını sağlayan altyapı, güvenilir hale gelmesinden daha hızlı inşa ediliyor. Erişimle Artırılmış Üretim (RAG) zaten varsayılan bağlam kaynağı haline gelmiş durumda ve sağlayıcıya özgü erişim araçları, bu kategorinin temelini oluşturan özel vektör veritabanlarını sessizce geride bıraktı. Ancak şirketlerin çoğunluğu, ajanlarının eksik veya tutarsız bağlamdan kaynaklanan kendinden emin ama yanlış cevaplar ürettiğine zaten tanık oldu. Yönetilen bir anlamsal katman çözüm olarak ortaya çıkıyor, ancak çoğu şirket bunu hâlâ inşa ediyor; alan hibrit erişimde birleşiyor ve sağlayıcıya özgü araçlar pratikte önde olmasına rağmen, çoğunluk en iyi tür bağımsız araçları kullanmayı sürdürmeyi planlıyor. Sonuç, bir bağlam açığı: otoriter görünen ajanlar, sahiplerinin henüz tam olarak güvenmediği bir temel üzerinde çalışıyor.
Bu VentureBeat Pulse Araştırması dalgası, kurumsal RAG ve bağlam katmanını inceliyor: yapay zeka ajanlarına iş bağlamını neyin sağladığı, şirketlerin hangi erişim sistemlerini çalıştırdığı, bunları nasıl satın alıp ölçtükleri, mimarinin nereye gittiği ve en önemlisi, bu bağlamın ne sıklıkla başarısız olduğu.
Araştırmanın temel bulgusu bir bağlam açığı: kurumsal ajanların ne kadar güvenle cevap verdiği ile altlarındaki bağlamın gerçekte ne kadar güvenilir olduğu arasındaki mesafe. Şirketlerin çoğunluğu (yüzde 57), son altı ayda yapay zeka ajanlarının eksik veya tutarsız iş bağlamına dayanan kendinden emin ama yanlış cevaplar ürettiğini bildirdi ve bunların yarısından fazlası bunun birden fazla kez olduğunu söyledi. Bu, uç bir başarısızlık değil: erişim, şirketlerin yüzde 38'i için birincil bağlam kaynağı ve diğer tüm yaklaşımlardan daha yaygın. Dolayısıyla erişim zayıf veya tutarsız olduğunda, ürettiği hatalar ajanın otoritesini taşıyor. Çözüm için altyapı inşa ediliyor — yüzde 58'i zaten yönetilen bir anlamsal katman çalıştırıyor veya inşa ediyor — ancak çoğu için henüz üretimde değil.
Alt tarafta, pazar şaşırtıcı bir yönde konsolide oluyor. Sağlayıcıya özgü erişim — OpenAI'ın dosya araması (yüzde 40) ve Google'ın Vertex AI Search'ü (yüzde 38) — şimdiden her özel vektör veritabanını geride bıraktı ve şirketler 2026 sonuna kadar hibrit erişimin baskın hale gelmesini bekliyor (yüzde 34). Ancak çoğunluk (yüzde 36), sağlayıcının yerel bağlam yığınına geçmek yerine en iyi tür bağımsız araçları kullanmayı sürdürmeyi planladığını söylüyor ve çoğunluk (yüzde 57) bir yıl içinde sağlayıcı değiştirmeyi veya eklemeyi planlıyor. Beyan edilen tercih ile fiili kullanım ters yönlerde çekiyor — pazar sağlayıcıya özgü araçları satın alırken bağımsızlık istediğinde ısrar ediyor.
Metodoloji
VentureBeat bu anketi devam eden Pulse Araştırma serisinin bir parçası olarak gerçekleştirdi. Anket, kurumsal RAG altyapısı ve bağlam katmanına — yapay zeka ajanlarını besleyen erişim sistemleri, anlamsal katmanlar ve bağlam kaynakları — odaklandı. Yanıtlar, 100'den fazla çalışanı olan kuruluşlarla sınırlandırıldı (n=101); anket 100 veya daha az çalışanı olan kuruluşlardan yanıt almadı, bu nedenle tüm örneklem bu kritere uyuyor. Tüm yanıtlar tek bir 2026 ikinci çeyrek (Haziran) dalgasından alındı, bu nedenle rapor kesitsel olarak okunmalı ve aylık eğilimler çıkarmamalıdır. Bazı sorular çoktan seçmeliydi, bu nedenle paylar yüzde 100'ün üzerine çıkabilir.
Kuruluş büyüklüğüne göre örneklem orta pazarda yoğunlaşıyor: 251–1.000 çalışan (yüzde 31) ve 101–250 (yüzde 31) başı çekerken, 1.001–5.000 (yüzde 20), 5.001–10.000 (yüzde 12) ve 10.001+ (yüzde 7) üstlerinde yer alıyor. Rollere göre yöneticiler (yüzde 39), bireysel katkıda bulunanlar (yüzde 27), üst düzey yöneticiler (yüzde 16) ve başkan yardımcıları ile direktörler (yüzde 14) yer alıyor; satın alma yetkisi açısından yüzde 46'sı nihai karar verici, yüzde 26'sı ise öneride bulunan veya etkileyen konumunda. Teknoloji/Yazılım yüzde 20 ile en büyük sektör olurken, onu Sağlık/Yaşam Bilimleri (yüzde 11) takip ediyor ve perakende, ulaştırma, finansal hizmetler, imalat ve eğitim geniş bir yelpazeye yayılıyor.
101 katılımcıyla bu mütevazı bir örneklemdir ve kesin bir ölçümden ziyade yönlendirici bir sinyal olarak okunmalıdır; kendi kendine seçilmiştir ve olasılıklı bir örneklem değildir. En iyi, en büyük operatörlerden ziyade RAG ve bağlam altyapısını aktif olarak kuran kuruluşların görüşü olarak okunur.
Bulgular 1: Kendinden emin ve yanlış
Yarıdan fazlası ajan hatalarını kötü bağlama bağladı
Şirketlere, son altı ayda kendinden emin ama yanlış bir ajan cevabını eksik veya tutarsız iş bağlamına bağlayıp bağlamadıklarını sorduk. Çoğunluk bağlamıştı.
Bu, raporun tanımlayıcı rakamı. Şirketlerin çoğunluğu (yüzde 57), yapay zeka ajanlarının kötü bağlama dayanan kendinden emin ama yanlış bir cevap ürettiğini gördü — yanlış metrikler, güncel olmayan tanımlar veya eksik belgeler — ve bunların yarısından fazlası bunun birden fazla kez olduğunu gördü. Sadece yüzde 28'i böyle bir başarısızlık bildirmedi ve küçük bir kalan ya kurumsal veriler üzerinde ajan çalıştırmıyor ya da temel nedeni yeterince yakından takip etmiyor.
Başarısızlık türü spesifik ve tehlikeli: model açıkça halüsinasyon görmüyor; onu besleyen bağlam zayıf veya tutarsız olduğu için kendinden emin bir şekilde yanlış. Bu rapordaki diğer her şey — şirketlerin neyi eriştiği, nasıl yönettiği ve ne inşa etmeyi planladığı — bu sorunun bir sonucudur.
Yüzde 31: Yapay zeka ajanlarının kötü bağlama dayanan kendinden emin, yanlış bir cevap ürettiğini birden fazla kez söylüyor — tekrarlayan bir başarısızlık.
Yüzde 27: Bunun bir kez olduğunu söylüyor.
Yüzde 28: Böyle bir başarısızlık tespit edilmediğini bildiriyor.
Yüzde 10: Henüz kurumsal veriler üzerinde ajan çalıştırmıyor; ayrıca yüzde 5'i temel nedeni bu düzeyde takip etmiyor.
Bulgular 2: RAG varsayılan bağlam kaynağı
Erişim, diğer tüm yöntemlerden daha fazla ajanı besliyor
Şirketlere, yapay zeka ajanlarının verilerini anlamak için öncelikle neyi kullandığını sorduk. Erişim açık ara önde.
Erişim, kurumsal bağlamın omurgasıdır. Kuruluşların yüzde 38'i için belgeler veya bir vektör indeksi üzerinden RAG, ajanların işi anlamasının birincil yoludur — bu, bir sonraki yaklaşım olan yönetilen anlamsal katman veya ontolojinin (yüzde 21) neredeyse iki katıdır. Karma yaklaşımlar (yüzde 14), doğrudan canlı sistem sorguları (yüzde 10) ve uzun bağlam yükleme (yüzde 6) geri kalanı oluşturur ve sadece yüzde 2'si ajanların yalnızca modelin genel bilgisi üzerinde çalışmasına izin verir. Bu yoğunlaşma, Bulgular 1 ışığında önemlidir: kurumsal bağlamın büyük kısmı erişim yoluyla aktığı için, erişimin kalitesi cevabın kalitesidir. RAG varsayılan kaynak olduğunda, zayıf erişim bir uç durum değil — ana başarısızlık yüzeyidir.
Bir yaklaşım bu yanıtlarda dikkat çekici bir şekilde yok: model ağırlıklarını özelleştirme, yani ince ayar. İş bağlamının her önde gelen kaynağı çalışma zamanında enjekte edilir. İnce ayarın en son doğrudan ölçümümüz, Nisan-Mayıs anket dalgamızdan (ayrı bir anket, n=136) geliyor ve burada ince ayar yetenekleri, model seçiminde altı faktör arasında yüzde 5 ile son sırada yer aldı — aynı örneklemin yüzde 26'sı hâlâ ince ayar ve özelleştirmenin büyümesini bekledikleri bir yatırım olduğunu söylese bile. İnce ayar, birincil seçim konuşmasının dışına düştü; bağlam enjeksiyonu, şirketlerin ajanları işleri hakkında bilgili hale getirme şeklidir.
Yüzde 38: Belgeler veya bir vektör indeksi üzerinden erişime (RAG) güveniyor — baskın kaynak.
Yüzde 21: Yönetilen bir anlamsal katman veya ontoloji kullanıyor — paylaşılan iş tanımları ve ilişkiler.
Yüzde 14: Kullanım durumuna göre değişen bir karma kullanıyor.
Yüzde 10: Canlı sistemlere doğrudan sorgular kullanıyor (SQL, API'ler, MCP); yüzde 6'sı uzun bağlam yükleme kullanıyor ve yüzde 2'si modelin genel bilgisine güveniyor.
Yüzde 10: Henüz kurumsal veriler üzerinde çalışan ajanları yok.
Bulgular 3: Sağlayıcıya özgü erişim şimdiden vektör veritabanlarını geride bıraktı
OpenAI dosya araması ve Vertex AI Search özel araçların önünde
Şirketlere bugün üretimde hangi erişim sistemlerini çalıştırdıklarını sorduk. Cevap, model sağlayıcıları ve hiper ölçekleyicileri uzmanların önüne koyuyor.
Yüzde 40: OpenAI dosya araması (File Search) kullanıyor.
Yüzde 38: Google Vertex AI Search kullanıyor.
Yüzde 33: LangChain veya LlamaIndex gibi çerçeveler kullanıyor.
Yüzde 30: Pinecone gibi özel vektör veritabanları kullanıyor.
Yüzde 27: Azure AI Search kullanıyor.
Yüzde 26: Amazon Bedrock Knowledge Bases kullanıyor.
Yüzde 22: Milvus, Weaviate veya Qdrant gibi açık kaynak veya kendi kendine barındırılan vektör veritabanları kullanıyor.
Yüzde 20: Elasticsearch veya OpenSearch gibi geleneksel arama motorları kullanıyor.
Yüzde 17: Diğer araçlar kullanıyor.
Sağlayıcıya özgü erişim — OpenAI'ın dosya araması (yüzde 40) ve Google'ın Vertex AI Search'ü (yüzde 38) — her özel vektör veritabanını geride bıraktı. LangChain ve LlamaIndex gibi çerçeveler yüzde 33 ile üçüncü sırada yer alırken, Pinecone yüzde 30 ile dördüncü sırada. Azure AI Search (yüzde 27), Amazon Bedrock Knowledge Bases (yüzde 26) ve açık kaynak vektör veritabanları (yüzde 22) takip ediyor. Geleneksel arama motorları yüzde 20 ile listede yer alıyor.
Bu, pazarın sağlayıcıya özgü araçlara doğru kaydığını gösteriyor, ancak şirketler bağımsızlık istediklerini söylüyor. Yüzde 36'sı en iyi tür bağımsız araçları kullanmayı sürdürmeyi planlarken, yüzde 57'si bir yıl içinde sağlayıcı değiştirmeyi veya eklemeyi planlıyor. Bu, beyan edilen tercih ile fiili kullanım arasında bir çelişki yaratıyor.
