The Missing Piece in Enterprise Agentic AI Is the Data Foundation

AI agents don't wait for people to review dashboards or verify reports. They retrieve information, make decisions, and execute workflows using the data available to them. That changes the role enterprise data infrastructure plays in AI adoption.

Most enterprise AI failures will not happen because the underlying models are not capable enough. They will happen because organisations are asking AI agents to work with fragmented, outdated, and poorly governed data.

As agents take on more autonomous tasks, organizations need a trusted data foundation that keeps information fresh, complete, and governed. Without it, even capable AI systems can produce unreliable outputs or execute workflows using information that no longer reflects the business.

“Scaling agentic AI takes more than a capable model. It requires fresh, traceable, and governed data that agents can trust when they make decisions and take action. Without that foundation, agents can move bad information through business workflows faster than people can catch it,” according to Remy Thellier, Senior Manager, AI/ML DCP Partners at Snowflake.

This is where the data infrastructure behind those systems becomes critical. At Fivetran, we provide the data foundation for AI, moving, managing, and transforming data across the systems a business runs on into a secure, reliable foundation for analytics, operations, and AI.

Our Agentic AI Readiness Index 2026 found that while 41% of enterprises already have agentic AI running in production and nearly 60% report investing millions of dollars in the technology, only 15% consider themselves fully prepared to support it at scale.

Data quality and lineage rank as the biggest obstacles, followed by governance, regulatory compliance, and security. Taken together, the findings show that 85% of enterprises still lack the underlying data architecture needed for agentic AI to deliver consistent business value.

AI Is Outpacing Data Infrastructure

Fivetran’s Enterprise Data Infrastructure Benchmark Report 2026, based on a survey of more than 500 senior data and technology leaders, found that organisations spend an average of $29.3 million annually on data programs. Yet despite that investment, 73% report that their data initiatives fail to meet expectations.

Companies are investing heavily, but a growing share of that investment is consumed by maintaining pipelines instead of supporting analytics and AI. Enterprises spend an average of $2.2 million each year maintaining data pipelines, while engineering teams devote 53% of their time to keeping those pipelines running. 

The average enterprise now manages 328 pipelines, creating a maintenance burden that grows with every new application, cloud platform, and AI initiative.

As environments become more complex, the consequences become harder to ignore. Legacy and DIY integration approaches experience significantly more pipeline failures than managed alternatives, contributing to more than 60 hours of downtime each month on average. Beyond operational disruption, unreliable pipelines delay analytics initiatives and slow AI projects before they reach production.

Many organisations are scaling AI on data architectures that were originally built for reporting and analytics rather than autonomous systems.

Why AI Agents Need Shared, Governed Context

For decades, enterprise data infrastructure was optimized primarily for human consumption: dashboards, reports, and analyst queries. When a dashboard looks unusual, someone investigates. When a report contains unexpected numbers, analysts validate the data before making decisions.

AI agents work differently. They retrieve information, execute tasks, and trigger downstream actions based on the data available to them. They do not question whether a field is outdated, whether a pipeline failed overnight, or whether conflicting definitions exist across systems. If the underlying data is incomplete or unreliable, agents simply execute against it at machine speed.

Organizations reporting the strongest confidence in agentic AI ROI share several data capabilities. They automate data movement to keep information current, maintain end-to-end lineage, enable interoperability across systems, and apply governance consistently so AI agents work within clearly defined boundaries.

Those capabilities improve the quality and consistency of the information the model relies on.

The difference is reflected in our findings. Nearly all organizations that describe themselves as fully prepared for agentic AI also express confidence in achieving return on investment, while confidence drops sharply among organizations that have yet to build those data capabilities.

From the Modern Data Stack to Open Data Infrastructure

Many enterprise data architectures were built to support reporting and analytics. The Modern Data Stack transformed enterprise analytics by enabling cloud warehouses, best-of-breed tooling, and self-service access to data. Agentic AI introduces a different set of requirements.

Instead of serving periodic dashboards, data infrastructure must continuously supply current, consistent, and governed information to autonomous systems working across multiple business functions. That requires an architecture capable of supporting flexibility without sacrificing reliability.

Enterprises also need a foundation that keeps their data open and portable while maintaining control over where it is stored and how it is used.

Open Data Infrastructure provides that foundation. It separates storage, compute, and tooling while storing enterprise data once in open formats. Analytics platforms, machine learning systems, and AI agents can access the same trusted source of truth without creating duplicate datasets or introducing additional complexity.

This approach gives organisations greater flexibility as technology evolves while helping reduce operational overhead. Open standards make it easier to adopt new tools, storage remains independent of compute, and governance policies can be applied consistently across systems.

The benchmark also found that organisations using fully managed, automated data integration are nearly twice as likely to exceed their ROI targets compared with those relying on legacy or DIY integration approaches. Modernising data infrastructure is not simply about lowering maintenance costs. It creates the conditions needed for AI initiatives to scale beyond isolated pilots.

As agentic AI becomes part of everyday business operations, data architecture will increasingly determine whether those systems scale reliably or remain confined to isolated deployments. Organisations that invest in modern, reliable data infrastructure today will be better positioned to realise long-term value from AI.

[This article is part of the Brand Content initiative at AIM.]