70% dintre echipele de producție AI folosesc modele open source. 72,5% conectează agenții la baze de date, nu la interfețe de chat. Asta livrează de fapt 375 de constructori tehnici – și nu seamănă deloc cu AI-ul Twitter. 70% dintre echipe folosesc modele open source într-o anumită măsură. 48% descriu strategia lor ca fiind în mare parte deschisă. 22% se angajează doar să deschidă. Doar 11% rămân exclusiv proprietari. Agenții de pe teren sunt operatori de sistem, nu interfețe de chat. Credeam că agenții vor suna în principal API-uri. În schimb, 72,5% se conectează la baze de date. 61% la căutarea pe internet. 56% către sisteme de memorie și sisteme de fișiere. 47% către interpreți de cod. Centrul de greutate este data și execuția, nu conversația. Echipe sofisticate construiesc MCP-uri pentru a accesa propriile sisteme interne (58%) și API-uri externe (54%). Datele sintetice influențează evaluarea mai mult decât antrenamentul. 65% folosesc date sintetice pentru generarea evaluărilor, comparativ cu 24% pentru reglaje fine. Acest lucru indică o creștere pe termen scurt a piețelor de date de evaluare, bibliotecilor de scenarii și corpusurilor în moduri de eșec înainte ca datele sintetice de antrenament să se extindă. Momentul arată încotro se îndreaptă stiful. Echipele trebuie să verifice corectitudinea înainte de a putea scala producția. 88% folosesc metode automate pentru îmbunătățirea contextului. Totuși, rămâne punctul de durere #1 în implementarea produselor AI. Această diferență între adoptarea uneltelor și rezolvarea problemelor indică o provocare fundamentală. Uneltele există. Problema este mai dificilă decât poate rezolva o recuperare mai bună sau o bucătărie mai inteligentă. Echipele au nevoie de sisteme care să verifice corectitudinea înainte de a putea scala producția. Uneltele există. Problema este mai greu decât poate rezolva o recuperare mai bună. Contextul rămâne adevărata provocare și cea mai mare oportunitate pentru următoarea generație de infrastructură AI. Explorează setul complet de date interactiv aici: sau citește analiza completă a lui Lauren: