AIエージェント、レガシーシステムで停滞

この調査はエージェンティックAI対応の大きな二極化を明らかにしている。ほとんどの組織はエージェントが依存するデータ基盤を先に最新化することなく、AIエージェントに投資している。制約はAI自体ではなく、基盤となるシステム—人間の意思決定のために設計され、企業全体で多様でリアルタイムなデータにアクセスする必要のある自律型エージェントには対応していないレガシーデータベースおよびデータアーキテクチャである。データリーダー企業はエージェントが異なるデータ環境を必要としていることを認識している：サプライチェーン、販売時点情報システム、人事プラットフォームからの構造化および非構造化情報が即座にアクセス可能で、適切に文脈化されている環境である。

このギャップが重要な理由は、採用が加速しているからである。Gartnerの2027年までにエージェントが事業上の意思決定の半分に影響を与えるとの予測が緊急性を推し進めているが、ほとんどの企業はデータシステムのボトルネックに先に対処しなければ、その目標を達成する可能性は低い。エージェントへのアクセス権をより広範なデータ資産に迅速に付与し、ガバナンスの改善を通じて信頼を構築する組織は、より高速なスケーリングとより良い意思決定成果を見るだろう。データリーダー企業はすでに制約が劇的に少ないと報告している：レガシーシステムの問題を引き合いに出すのはわずか8%であるのに対し、後進企業は3分の2である。メッセージは明確である：データ基盤の最新化はエージェンティックAI成功のために任意ではなく必須である。