Boomiは、2026年の企業AIの失敗原因はモデルの誤りやエージェントの推論能力不足ではなく、データが断片化され、ラベル付けが不統一であり、多数のアプリケーションに分散していることだと指摘しています。この問題を解決し、AIシステムに高品質なデータを供給するための「データ活性化」が、あらゆるAI導入において欠かせないステップであると主張しています。