Die Rolle der Retrieval-Augmented Generation (RAG) in der KI steht im Vorfeld des Jahres 2026 zunehmend in der Kritik, da viele Anbieter davon ausgehen, dass ihre ursprüngliche Architektur veraltet ist. Dieser Wandel markiert einen bedeutenden Moment in der Entwicklung der Dateninfrastruktur, die durch die agentische KI einen beispiellosen Wandel erfährt.

Jahrzehntelang dominierten relationale Datenbanken wie Oracle die Datenlandschaft und organisierten Informationen in strukturierter Form. Der Aufstieg von NoSQL-Dokumentenspeichern, Graphdatenbanken und in jüngerer Zeit vektorbasierter Systeme hat diese Stabilität jedoch gestört. Laut vielen Experten auf diesem Gebiet sind die Einschränkungen der ursprünglichen RAG-Pipeline, die im Wesentlichen wie eine einfache Suche funktioniert, die Ergebnisse für bestimmte Abfragen zu bestimmten Zeiten liefert, der Grund für diese Veränderung. Diese Pipelines waren oft auf einzelne Datenquellen beschränkt, eine Einschränkung, die vor Juni 2025 immer deutlicher wurde.

Das Hauptproblem bei frühen RAG-Implementierungen liegt in ihrem begrenzten Umfang und ihren Echtzeitbeschränkungen. Die Unfähigkeit der ursprünglichen RAG-Architektur, sich an mehrere Datenquellen und sich ändernde Informationsbedürfnisse anzupassen, hat die Wahrnehmung verstärkt, dass sie sich dem Ende zuneigt.

Da Daten im Zeitalter der KI immer wichtiger werden, ist der Bedarf an einer ausgefeilteren und anpassungsfähigeren Dateninfrastruktur von grösster Bedeutung. Die Debatte um die Zukunft von RAG spiegelt einen breiteren Trend hin zu dynamischeren und integrierten Datenlösungen wider. Die Entwicklung der Dateninfrastruktur vollzieht sich schneller als je zuvor, angetrieben durch die Anforderungen der agentischen KI. Diese rasante Entwicklung unterstreicht die entscheidende Bedeutung von Daten für die Gestaltung der Zukunft der KI und ihrer Anwendungen.