70% das equipes de IA de produção usam modelos open source. 72,5% conectam agentes a bancos de dados, não interfaces de chat. É isso que 375 construtores técnicos realmente entregam – e não se parece em nada com a IA do Twitter. 70% das equipes usam modelos open source de alguma forma. 48% descrevem sua estratégia como majoritariamente aberta. 22% se comprometem a abrir apenas o jogo. Apenas 11% permanecem puramente proprietários. Agentes no campo são operadores de sistemas, não interfaces de chat. Achamos que os agentes iriam ligar principalmente para APIs. Em vez disso, 72,5% se conectam a bancos de dados. 61% para busca na web. 56% para sistemas de memória e sistemas de arquivos. 47% para interpretadores de código. O centro de gravidade é dados e execução, não conversa. Equipes sofisticadas constroem MCPs para acessar seus próprios sistemas internos (58%) e APIs externas (54%). Dados sintéticos alimentam a avaliação mais do que o treinamento. 65% utilizam dados sintéticos para geração de avaliações contra 24% para ajustes finos. Isso aponta para um aumento de curto prazo em mercados de dados de avaliação, bibliotecas de cenários e corpora em modo de falha antes que os dados sintéticos de treinamento aumentem. O tempo revela para onde a pilha está indo. As equipes precisam verificar a correção antes de poderem escalar a produção. 88% utilizam métodos automatizados para melhorar o contexto. Ainda assim, continua sendo o ponto crítico #1 na implantação de produtos de IA. Essa lacuna entre a adoção das ferramentas e a resolução de problemas aponta para um desafio fundamental. As ferramentas existem. O problema é mais difícil do que uma recuperação melhor ou um chunking mais inteligente podem resolver. As equipes precisam de sistemas que verifiquem a correção antes de poderem escalar a produção. As ferramentas existem. O problema é mais difícil do que uma recuperação melhor pode resolver. O contexto continua sendo o verdadeiro desafio e a maior oportunidade para a próxima geração de infraestrutura de IA. Explore o conjunto de dados interativo completo aqui: ou leia a análise completa da Lauren: