شرکت‌ها میلیاردها دلار در عامل‌های هوش مصنوعی و زیرساخت‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند تا فرآیندهای تجاری را متحول کنند. با این حال، ما شاهد موفقیت محدودی در کاربردهای واقعی هستیم، اغلب به دلیل ناتوانی عامل‌ها در درک واقعی داده‌ها، سیاست‌ها و فرآیندهای تجاری. در حالی که ما ادغام‌ها را با فناوری‌هایی مانند مدیریت API، پروتکل زمینه مدل (MCP) و غیره به خوبی مدیریت می‌کنیم، درک واقعی "معنا"ی داده‌ها در زمینه یک کسب‌وکار داستان دیگری است. داده‌های سازمانی عمدتاً در سیستم‌های پراکنده به شکل‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته ذخیره می‌شوند و باید با یک دیدگاه تجاری خاص دامنه تحلیل شوند. به عنوان مثال، اصطلاح "مشتری" ممکن است در یک سیستم CRM فروش به گروهی متفاوت از افراد نسبت به یک سیستم مالی اشاره داشته باشد که ممکن است از این برچسب برای مشتریان پرداخت‌کننده استفاده کند. یک بخش ممکن است "محصول" را به عنوان SKU تعریف کند؛ دیگری آن را به عنوان یک "خانواده محصول" نشان می‌دهد؛ و سومی به عنوان یک بسته بازاریابی. بنابراین، داده‌های مربوط به "فروش محصول" در معنا متفاوت است بدون روابط و تعاریف توافق‌شده. برای اینکه عامل‌ها بتوانند داده‌ها را از چندین سیستم ترکیب کنند، باید نمایش‌های مختلف را درک کنند. عامل‌ها باید بدانند که داده‌ها در چه زمینه‌ای معنا دارند و چگونه داده‌های مناسب را برای فرآیند مناسب پیدا کنند. علاوه بر این، تغییرات طرحواره در سیستم‌ها و مشکلات کیفیت داده‌ها در طول جمع‌آوری می‌تواند منجر به ابهام بیشتر و ناتوانی عامل‌ها در دانستن نحوه عمل در هنگام مواجهه با چنین شرایطی شود. علاوه بر این، طبقه‌بندی داده‌ها...