Agentní umělá inteligence se stává skutečností v podnikové praxi, přesto mnoho organizací nerealizuje očekávaný návrat investic. Hlavním důvodem jsou nedostatečná infrastruktura a nekvalitní data, jak ukazuje průzkum realizovaný mezi 300 datovými a technologickými vedoucími. Agentic AI klade nové nároky na podnikové datové systémy: agenti potřebují přístup ke strukturovaným i nestrukturovaným datům z celé organizace, včetně kontextu relevantního pro konkrétní rozhodnutí. Starší datové systémy, běžné v podnicích, nejsou schopny zajistit real-time přístup k operačním datům potřebným pro rozhodování. Podle Gartneru by měli agenti do roku 2027 ovlivňovat nebo automatizovat 50 procent obchodních rozhodnutí. Organizace, které úspěšně zvládly modernizaci svých datových prostředí—nazývané datovými lídry—dosahují s agenty lepších výsledků a čelí menšímu počtu omezení ze strany zastaralých systémů. Jejich zkušenosti ukazují cestu k vytvoření správného datového prostředí pro efektivní nasazení důvěryhodných AI agentů.