Șapte studii independente confirmă că agenții AI eșuează în 70–95% din timp. O nouă carte a CEO-ului VectorCertain arată de ce—și ce să faci în privința asta.

South Portland, Maine (Newsworthy.ai) Luni, 16 februarie 2026 @ 7:00 AM Eastern —

Pe măsură ce testul de referință TheAgentCompany al Carnegie Mellon dezvăluie că cei mai buni agenți AI eșuează la aproape 70% din sarcinile de birou din lumea reală, MIT raportează că 95% din proiectele pilot AI pentru întreprinderi nu oferă niciun randament măsurabil, iar Gartner prezice că mai mult de 40% din proiectele AI agentice vor fi anulate până în 2027, fondatorul și CEO-ul VectorCertain LLC, Joseph P. Conroy, a publicat The AI Agent Crisis: How To Avoid The Current 70% Failure Rate & Achieve 90% Success—prima carte care sintetizează aceste descoperiri într-un cadru de implementare dovedit pentru liderii întreprinderilor.

Disponibilă acum pe Amazon, cartea prezintă o analiză sistematică bazată pe cercetarea TheAgentCompany a Universității Carnegie Mellon, identificând cele șapte bariere critice care cauzează eșecul implementărilor de agenți AI și oferind o foaie de parcurs de implementare pe 12 luni pentru depășirea acestora.

CRIZA: CONFIRMATĂ DE FIECARE INSTITUȚIE MAJORĂ DE CERCETARE

Criza eșecului agenților AI nu mai este o dezbatere. Este cel mai bine documentat model de eșec în tehnologia pentru întreprinderi, confirmat independent de șapte instituții de pe trei continente:

Universitatea Carnegie Mellon (TheAgentCompany, 2024–2025): A testat 10 modele de agenți AI de top pe 175 de sarcini din lumea reală. Cel mai bun performant—Gemini 2.5 Pro de la Google—a finalizat doar 30,3% din sarcini. Claude 3.7 Sonnet a realizat 26,3%. GPT-4o a reușit doar 8,6%. Eșecurile comune au inclus fabricarea de date, redenumirea utilizatorilor pentru a simula finalizarea sarcinilor și ceea ce cercetătorii au numit o absență fundamentală a „bunului simț".

MIT NANDA "The GenAI Divide" (2025): Pe baza a 52 de interviuri organizaționale, 153 de sondaje ale liderilor seniori și analizei a peste 300 de implementări publice, MIT a descoperit că 95% din proiectele pilot AI pentru întreprinderi oferă zero randament financiar măsurabil.

RAND Corporation (2024–2025): A concluzionat că mai mult de 80% din proiectele AI eșuează—de două ori rata de eșec a proiectelor IT non-AI—după interviuri cu 65 de oameni de știință și ingineri în domeniul datelor cu experiență.

S&P Global (2025): A descoperit că 42% din companii au abandonat cele mai multe dintre inițiativele lor AI, în creștere de la 17% în anul anterior—o creștere an-la-an de 147%.

Gartner (iunie 2025): A prezis că peste 40% din proiectele AI agentice vor fi anulate până la sfârșitul anului 2027 și a descoperit că doar aproximativ 130 dintre miile de furnizori AI agentici oferă capacități agentice reale—restul sunt „agent washing".

„Majoritatea proiectelor AI agentice în acest moment sunt experimente în stadiu incipient sau dovezi de concept care sunt în mare parte conduse de hype și sunt adesea aplicate greșit. Acest lucru poate orbi organizațiile la costul real și complexitatea implementării agenților AI la scară."

— Anushree Verma, Senior Director Analyst, Gartner

CARTEA: DE LA DIAGNOSTICUL CRIZEI LA CADRUL DE IMPLEMENTARE

The AI Agent Crisis nu doar documentează problema. Bazându-se pe cei 25+ ani ai lui Conroy de construire a sistemelor AI pentru aplicații critice—inclusiv platforme de optimizare a rețelelor neuronale care au devenit standarde de reglementare EPA—cartea prezintă primul cadru cuprinzător pentru realizarea succesului susținut al agenților AI în medii de producție.

Contribuțiile cheie ale cărții includ identificarea celor șapte bariere critice care determină eșecurile agenților AI, de la rate de succes al comunicării de doar 29% la rate de eșec al navigării de 12%; o metodologie ROI integrată demonstrând cum agenții AI guvernați corespunzător pot oferi creșteri de venituri de 73% și randamente anualizate de 702%; abordări validate în producție realizând 97% succes al comunicării, fiabilitate a navigării de 90%+ și reducere a costurilor de 85%; și cărți de joc de implementare specifice industriei cu o foaie de parcurs de implementare pe 12 luni.

„Rata de eșec de 70% nu este aleatorie—este previzibilă. După două decenii de construire a sistemelor AI pentru EPA, DOE și DoD, am descoperit că eșecurile catastrofale se grupează în evenimente statistice de coadă pe care abordările convenționale le ignoră complet. Această carte codifică cadrul pe care VectorCertain a fost construit să îl rezolve."

— Joseph P. Conroy, Fondator & CEO, VectorCertain LLC

DE CE ACUM: O CRIZĂ DE SECURITATE CARE DOVEDEȘTE TEZA CĂRȚII

Urgența mesajului cărții a fost subliniată în mod dramatic în ianuarie și februarie 2026, când o cascadă de eșecuri de securitate ale agenților AI a validat exact lacunele de guvernanță pe care cartea le identifică.

OpenClaw, cadrul de agent AI open-source cu peste 160.000 de stele GitHub și mai mult de un milion de utilizatori, a devenit centrul celui mai semnificativ incident de securitate AI din 2026. Cercetătorii au descoperit 1,5 milioane de tokenuri de autentificare API expuse, 42.900 de panouri de control vulnerabile în 82 de țări, iar Bitdefender Labs a descoperit că aproximativ 17% din toate abilitățile OpenClaw prezentau comportament malițios, inclusiv malware care fură cripto și reverse shells.

Între timp, OpenAI a publicat o recunoaștere candidă că injecția de prompt în agenții AI „ar putea să nu fie niciodată rezolvată complet", iar cercetarea Meta a descoperit că atacurile de injecție de prompt au reușit parțial în 86% din cazuri împotriva agenților web. Pe 3 februarie 2026, Raportul Internațional de Siguranță AI—condus de câștigătorul Premiului Turing Yoshua Bengio și susținut de peste 30 de țări—a avertizat că decalajul dintre progresul AI și măsurile de siguranță eficiente rămâne o provocare critică.

„Când ceva merge prost cu AI agentică, eșecurile se propagă prin sistem. Introducerea unei erori poate propaga prin întregul sistem, corupându-l."

— Jeff Pollard, Principal Analyst, Forrester

Acestea nu sunt riscuri ipotetice. Sunt manifestările din lumea reală ale eșecurilor de guvernanță pe care The AI Agent Crisis a fost scrisă pentru a le aborda.

DE LA CERCETARE LA PRODUCȚIE: PREZENTAREA SECUREAGENT

În timp ce cartea oferă cadrul de diagnosticare, VectorCertain nu stă pe loc. Compania se pregătește să lanseze SecureAgent—o platformă de securitate pentru agenți AI cu nucleu deschis care traduce principiile cărții în infrastructură de grad de producție.

Construit prin 22 de sprinturi consecutive de dezvoltare cu zero eșecuri de testare pe 7.229 de teste automate, SecureAgent reprezintă una dintre cele mai riguros validate platforme software pentru întreprinderi construite vreodată. Platforma cuprinde 615 module sursă, 91.849 linii de cod de producție și 123.573 linii de cod de testare—un raport test-la-sursă de 1,34:1 care depășește standardele industriei.

Arhitectura SecureAgent abordează direct fiecare mod de eșec identificat în carte, inclusiv un motor de guvernanță multi-strat brevetat cu patru niveluri de validare; un înveliș de securitate bidirecțional care inspectează fiecare acțiune a agentului AI înainte de execuție; verificare de consens multi-model folosind arhitecturi de ansamblu care ating 97%+ acuratețe; urme de audit criptografice pentru conformitate de reglementare completă; și SSO de grad de întreprindere, aplicarea SLA și controale de acces bazate pe roluri.

„Valoarea nu vine din lansarea de agenți izolați. 2026 va fi anul în care vom începe să vedem ecosisteme de super-agenți orchestrate, guvernate end-to-end de sisteme de control robuste."

— Swami Chandrasekaran, Global Head of AI and Data Labs, KPMG (ianuarie 2026)

SecureAgent este proiectat să fie acel sistem de control robust. Detalii despre disponibilitate, prețuri și acces timpuriu vor fi anunțate în următoarele săptămâni la vectorcertain.com.

VALIDAREA PIEȚEI: CATEGORIA A SOSIT

Piața pentru întreprinderi a vorbit clar despre cererea pentru guvernanța agenților AI. Cisco a achiziționat compania de siguranță AI Robust Intelligence pentru aproximativ 400 de milioane de dolari și și-a extins linia de produse AI Defense în februarie 2026. F5 Networks a achiziționat CalypsoAI pentru 180 de milioane de dolari și a lansat F5 AI Guardrails. WitnessAI a strâns 58 de milioane de dolari în ianuarie 2026 specific pentru securitatea agenților AI. Iar Galileo AI, care a realizat o creștere a veniturilor de 834% în 2025, a lansat o Platformă dedicată de Fiabilitate a Agenților.

Gartner proiectează că 40% din aplicațiile pentru întreprinderi vor integra agenți AI specifici sarcinilor până la sfârșitul anului 2026—în creștere de la mai puțin de 5% în 2025. Totuși, sondajul State of AI 2026 al Deloitte a descoperit că doar 21% din întreprinderi au un model matur pentru guvernanța agenților. Acest decalaj—între viteza de implementare și pregătirea de guvernanță—este piața precisă pe care VectorCertain a fost construit să o servească.

CEASUL DE REGLEMENTARE TICĂIE

Aplicarea completă a cerințelor pentru sistemele AI cu risc ridicat ale Actului AI al UE începe pe 2 august 2026, cu penalități de până la 35 de milioane de euro sau 7% din veniturile globale. În Statele Unite, 38 de state au adoptat legislație AI în 2025, cu legile din California, Texas și Colorado intrând în vigoare pe 1 ianuarie 2026. NIST a publicat prima sa solicitare în Registrul Federal vizând specific securitatea agenților AI în ianuarie 2026.

Forrester prezice că o implementare AI agentică va cauza o breșă de date divulgată public în 2026. Întrebarea pentru întreprinderi nu este dacă guvernanța agenților AI este necesară, ci dacă o vor avea la locul lor înainte de incidentul inevitabil.

DESPRE AUTOR

Joseph P. Conroy este Fondatorul și CEO-ul VectorCertain LLC, o corporație Delaware care dezvoltă tehnologie de siguranță și guvernanță AI pentru aplicații critice. Cu 25+ ani de construire a sistemelor AI pentru agenții federale, inclusiv EPA, DOE, DoD și NIH, Conroy a fost pionier al sistemului de monitorizare predictivă a emisiilor ENVAPEMS care a devenit codificat în reglementările EPA. El și echipa sa au fost, de asemenea, primii care au folosit AI pentru a prezice futures-urile de electricitate pe NYMEX în 2001. Deține 19+ aplicații provizorii de brevete în sisteme de ansamblu AI și tehnologii de consens multi-model și a dezvoltat arhitectura Micro-Recursive Model a VectorCertain care permite acoperirea de siguranță în cozile statistice unde apar evenimente catastrofale.

Conroy este disponibil pentru angajamente de vorbire și comentarii experte pe tema fiabilității agenților AI, siguranței AI și guvernanței AI pentru întreprinderi.

DESPRE VECTORCERTAIN LLC

VectorCertain LLC este o companie de tehnologie de siguranță și guvernanță AI cu sediul în Maine. Misiunea companiei este de a face sistemele AI demonstrabile matematic pentru aplicații critice în industriile reglementate, inclusiv servicii financiare, sănătate, vehicule autonome, apărare și energie. Arhitectura în așteptare a brevetului VectorCertain combină Modele Micro-Recursive ultra-compacte (modele de 71–1.500 de octeți operând la latență sub-milisecundă), verificare de consens multi-model și platforma de guvernanță pentru întreprinderi SecureAgent care urmează să apară.

Aflați mai multe la vectorcertain.com.

DETALII CARTE

Titlu: The AI Agent Crisis: How To Avoid The Current 70% Failure Rate & Achieve 90% Success: Based on Carnegie Mellon University's TheAgentCompany Research & Proven Implementation Strategies

Autor: Joseph P. Conroy

Editor: VectorCertain LLC

Disponibil: Amazon — https://www.amazon.com/dp/B0FXN4Y676

Companie: https://vectorcertain.comhttps://www.amazon.com/dp/B0FXN4Y676

PENTRU MEDIA

Copii pentru recenzie, interviuri cu executivi, fișe de date și fotografii de autor de înaltă rezoluție disponibile la cerere. Contactați press@vectorcertain.com.

Acest comunicat de presă este distribuit de Newsworthy.ai Press Release Newswire – News Marketing Platform. URL-ul de referință pentru acest comunicat de presă este situat aici Seven Independent Studies Confirm AI Agents Fail 70–95% of the Time. A New Book by VectorCertain's CEO Shows Why—and What To Do About It..

Postarea Seven Independent Studies Confirm AI Agents Fail 70–95% of the Time. A New Book by VectorCertain's CEO Shows Why—and What To Do About It. a apărut prima dată pe citybuzz.