隨著人工智慧（AI）從提升生產力逐步邁向企業內的自主決策，其能否可靠地做出判斷，關鍵在於對「情境」（Context）的理解，而非僅是表面的「相關性」（Relevance）。若缺乏對特定情境的深入掌握，AI如同盲人，將無法有效運作，進而影響決策品質。這項將AI與特定背景資訊整合的過程，在技術上稱為「情境化」（Contextualization）。

《Communications of the ACM》指出，大型語言模型（LLM）主要透過公共資料進行訓練，這限制了它們在特定產業和企業環境中的應用成效。Dawiso 的企業資料架構師 Martin Nevický 強調：「沒有情境，AI就是盲的。」他解釋，模型大多基於其訓練的全球資料來預測下一個 Token（指詞彙、字元或次詞元等最小處理單元），但若能提供企業專屬的正確資訊，AI的回答將更為精準且有根據，將原本的「猜測」轉化為近乎「事實」的判斷。這意味著更高的可靠性、更少的「幻覺」（指AI產生看似合理但實際上錯誤或虛構的資訊），以及對模型決策的更高信任度。

Forrester 首席分析師 Bernhard Schaffrik 表示，企業全面導入AI的主要障礙在於內部各自為政的資料孤島，以及需要將AI深度整合到營運模式中。要克服這些挑戰，AI需要透徹了解企業的實際運作方式。處理程序智慧（Process Intelligence）數據能提供這種洞察，當與生成式AI結合時，即可為AI提供必要的營運情境，使其產生可靠、相關且與營運模式一致的結果。

Celonis 企業AI首席科學家 Devavrat Shah 指出，AI模型雖然可能理論上了解發票或供應鏈運作方式，卻不清楚特定企業獨有的審批規則、營運依賴關係，或哪些例外情況合理、哪些不合理。若AI缺乏這種營運理解，將只能依賴通用模式進行「有根據的猜測」，這對企業而言代價高昂。他強調：「AI缺乏的並非更多智慧，而是情境。」當AI能實時理解企業運作時，便能正確推論、可靠執行，並獲企業信任以支援及自動化角色，而非僅僅提供建議。

然而，「情境化」的應用並非易事，它受制於不同情境、語言、文化和地區等多重因素。即便如此，具備情境層的LLM仍無法完全避免幻覺的產生，因為這些模型的設計基於相似性搜索而非確定性邏輯，無法確保結果完全可重複。此外，情境本身也可能被惡意利用，例如透過「情境炸彈」（Context Bombing）技術進行網路攻擊。Martin Nevický提醒，即使有情境層，模型也非預設安全，且若客戶端的AI聊天機器人資料映射不當，敏感資訊可能意外洩露，導致法規、聲譽與法律問題。

鑑於監管、資金與客戶信任面臨風險，以循序漸進的方式應用情境成為正確之舉。透過確保資料妥善記錄、持續驗證情境的有效性，並避免讓AI在未經檢查的原始資料上運作，企業才能讓AI擺脫猜測，真正根據業務的實際情況進行推論。