企業人工智能面臨一個無人願意提及的生產難題：缺乏上下文層
AI缺乏對企業數據意義的理解
當前企業人工智能系統普遍無法理解數據的實際意義與業務背景，導致其產生的結論缺乏可信度與實用性。這種「缺乏上下文層」的問題，使得AI即使能處理大量資料，也無法將資訊與實際業務情境連結，進而影響決策品質。
上下文工程成為AI工程的核心
根據InfoQ報導，由於企業多不發展基礎模型，僅開發垂直領域的小型模型（如分析模型或局部圖像識別），因此「上下文工程」成為實現AI工程能力的關鍵。專家指出，上下文工程能有效提升AI對業務情境的理解與適應能力。
企業AI應用面臨流程僵化與脫節問題
MIT報告指出，許多企業AI項目失敗的原因在於工作流程僵化、缺乏情境化學習能力，以及與日常運營脫節。這顯示企業在整合AI時，若未建立與實際業務流程的連結，將難以發揮實際效益。
產業界對AI應用的現實挑戰
企業在部署AI時，仍面臨如環境適配、上下文長度、性能延遲與安全性等技術難題。這些問題反映出，即使技術進步，AI仍需與實際業務環境深度整合，才能真正發揮價值。