VentureBeat ngày 6/10 (giờ địa phương) cho biết ngày càng nhiều doanh nghiệp triển khai semantic layer để chuẩn hóa định nghĩa dữ liệu và ngữ cảnh kinh doanh. Tuy nhiên, AI agent trong thực tế vẫn ít sử dụng lớp này như nguồn ngữ cảnh chính.

Theo khảo sát VB Pulse của VentureBeat, tỷ lệ doanh nghiệp cho biết đang vận hành, thử nghiệm hoặc xây dựng semantic layer đã tăng từ 58% vào tháng 6 lên 63% trong tháng 7 và 67% trong tháng 8.

Semantic layer được hiểu là lớp chuẩn hóa các khái niệm dùng trong nội bộ doanh nghiệp, chẳng hạn như cách xác định “doanh thu” hoặc đâu là bản ghi khách hàng mới nhất. Dù vậy, tỷ lệ đơn vị xem semantic layer là nguồn ngữ cảnh chính cho AI agent lại lần lượt chỉ ở mức 21%, 19% và 13%.

Trong khảo sát tháng 8, 64% người tham gia cho biết trong 6 tháng gần đây, nguyên nhân khiến AI agent đưa ra câu trả lời sai nhưng vẫn tỏ ra chắc chắn là do thiếu ngữ cảnh hoặc ngữ cảnh không phù hợp.

Xét theo nguồn ngữ cảnh, tìm kiếm tài liệu đứng đầu với 32%. Xếp sau là truy vấn trực tiếp vào các hệ thống thực thông qua SQL, API hoặc MCP server, đạt 21%, tăng mạnh so với mức 11% của tháng 7. Trong khi đó, phương án nạp khối lượng lớn tài liệu vào mô hình chiếm 19%.

Theo VentureBeat, cả cách truy vấn trực tiếp lẫn cách đưa toàn bộ tài liệu vào mô hình đều thường không bao hàm các định nghĩa thuật ngữ đã được thống nhất trong doanh nghiệp.

Đáng chú ý, nhóm doanh nghiệp đã triển khai semantic layer lại ghi nhận tỷ lệ gặp lỗi cao hơn. Trong khảo sát tháng 8, 78% doanh nghiệp thuộc nhóm này cho biết từng gặp trường hợp AI agent trả lời sai nhưng vẫn thể hiện sự chắc chắn. Ở nhóm đang cân nhắc triển khai hoặc không có kế hoạch triển khai, tỷ lệ này là 37%.

Báo cáo đưa ra hai cách lý giải cho hiện tượng trên. Thứ nhất, semantic layer có thể đóng vai trò như một “đáp án chuẩn”, qua đó giúp doanh nghiệp phát hiện nhiều câu trả lời sai hơn. Thứ hai, những doanh nghiệp từng gặp vấn đề với AI agent trước đó có thể đã chủ động xây dựng semantic layer như một giải pháp khắc phục.

VentureBeat cho biết chỉ dựa trên kết quả khảo sát hiện tại vẫn chưa thể kết luận cách diễn giải nào chính xác hơn.