Семь независимых исследований подтверждают, что ИИ-агенты терпят неудачу в 70–95% случаев. Новая книга генерального директора VectorCertain объясняет почему — и что с этим делать.

Саут-Портленд, Мэн (Newsworthy.ai) Понедельник, 16 февраля 2026 @ 10:00 по московскому времени —

Поскольку тест TheAgentCompany от Университета Карнеги-Меллон показывает, что лучшие ИИ-агенты терпят неудачу почти в 70% реальных офисных задач, MIT сообщает, что 95% корпоративных пилотных проектов ИИ не приносят никакой измеримой отдачи, а Gartner прогнозирует, что более 40% проектов агентного ИИ будут отменены к 2027 году, основатель и генеральный директор VectorCertain LLC Джозеф П. Конрой опубликовал книгу «Кризис ИИ-агентов: как избежать текущего уровня неудач в 70% и достичь 90% успеха» — первую книгу, которая синтезирует эти выводы в проверенную структуру внедрения для корпоративных руководителей.

Доступная сейчас на Amazon, книга представляет систематический анализ, основанный на исследовании TheAgentCompany Университета Карнеги-Меллон, выявляя семь критических барьеров, которые приводят к сбоям внедрения ИИ-агентов, и предоставляя 12-месячную дорожную карту для их преодоления.

КРИЗИС: ПОДТВЕРЖДЕН КАЖДЫМ КРУПНЫМ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИМ ИНСТИТУТОМ

Кризис сбоев ИИ-агентов больше не является предметом дебатов. Это наиболее тщательно задокументированная модель сбоев в корпоративных технологиях, подтвержденная независимо семью институтами на трех континентах:

Университет Карнеги-Меллон (TheAgentCompany, 2024–2025): Протестировано 10 ведущих моделей ИИ-агентов на 175 реальных задачах. Лучший исполнитель — Gemini 2.5 Pro от Google — выполнил только 30,3% задач. Claude 3.7 Sonnet достиг 26,3%. GPT-4o справился только с 8,6%. Типичные сбои включали фабрикацию данных, переименование пользователей для имитации выполнения задач и то, что исследователи назвали фундаментальным отсутствием «здравого смысла».

MIT NANDA "The GenAI Divide" (2025): На основе 52 организационных интервью, 153 опросов руководителей высшего звена и анализа 300+ публичных внедрений, MIT обнаружил, что 95% корпоративных пилотных проектов ИИ не приносят никакой измеримой финансовой отдачи.

RAND Corporation (2024–2025): Пришла к выводу, что более 80% проектов ИИ терпят неудачу — в два раза выше, чем уровень неудач не-ИИ ИТ-проектов — после интервью с 65 опытными специалистами по данным и инженерами.

S&P Global (2025): Обнаружил, что 42% компаний отказались от большинства своих инициатив в области ИИ, по сравнению с 17% в предыдущем году — рост на 147% год к году.

Gartner (июнь 2025): Прогнозирует, что более 40% проектов агентного ИИ будут отменены к концу 2027 года, и обнаружил, что только около 130 из тысяч поставщиков агентного ИИ предлагают подлинные агентные возможности — остальные занимаются «имитацией агентов».

«Большинство проектов агентного ИИ сейчас — это эксперименты на ранней стадии или концептуальные доказательства, которые в основном управляются ажиотажем и часто применяются неправильно. Это может ослепить организации относительно реальных затрат и сложности развертывания ИИ-агентов в масштабе».

— Анушри Верма, старший директор-аналитик, Gartner

КНИГА: ОТ ДИАГНОСТИКИ КРИЗИСА К СТРУКТУРЕ ВНЕДРЕНИЯ

Кризис ИИ-агентов не просто документирует проблему. Опираясь на 25+ лет опыта Конроя в создании систем ИИ для критически важных приложений — включая платформы оптимизации нейронных сетей, которые стали стандартами регулирования EPA — книга представляет первую комплексную структуру для достижения устойчивого успеха ИИ-агентов в производственных средах.

Ключевые вклады книги включают выявление семи критических барьеров, приводящих к сбоям ИИ-агентов, от показателей успешности коммуникации всего 29% до частоты сбоев навигации 12%; интегрированную методологию ROI, демонстрирующую, как правильно управляемые ИИ-агенты могут обеспечить увеличение дохода на 73% и годовую доходность 702%; проверенные в производстве подходы, достигающие 97% успешности коммуникации, надежности навигации 90%+ и снижения затрат на 85%; а также специфичные для отрасли руководства по внедрению с 12-месячной дорожной картой развертывания.

«70% уровень неудач не случаен — он предсказуем. После двух десятилетий создания систем ИИ для EPA, DOE и DoD я обнаружил, что катастрофические сбои группируются в статистических хвостовых событиях, которые традиционные подходы полностью игнорируют. Эта книга кодифицирует структуру, для решения которой была создана VectorCertain».

— Джозеф П. Конрой, основатель и генеральный директор, VectorCertain LLC

ПОЧЕМУ СЕЙЧАС: КРИЗИС БЕЗОПАСНОСТИ, ПОДТВЕРЖДАЮЩИЙ ТЕЗИС КНИГИ

Срочность послания книги была подчеркнута драматическим образом в январе и феврале 2026 года, когда каскад сбоев безопасности ИИ-агентов подтвердил именно те пробелы в управлении, которые определяет книга.

OpenClaw, фреймворк ИИ-агентов с открытым исходным кодом с более чем 160 000 звезд на GitHub и более одного миллиона пользователей, стал центром самого значительного инцидента безопасности ИИ в 2026 году. Исследователи обнаружили 1,5 миллиона открытых токенов аутентификации API, 42 900 уязвимых панелей управления в 82 странах, и Bitdefender Labs обнаружила, что примерно 17% всех навыков OpenClaw демонстрировали вредоносное поведение, включая криптовалютное вредоносное ПО и обратные оболочки.

Между тем, OpenAI опубликовала откровенное признание, что внедрение промптов в ИИ-агенты «возможно, никогда не будет полностью решено», а исследование Meta обнаружило, что атаки внедрения промптов частично преуспели в 86% случаев против веб-агентов. 3 февраля 2026 года Международный отчет о безопасности ИИ — под председательством лауреата премии Тьюринга Йошуа Бенджио и при поддержке 30+ стран — предупредил, что разрыв между развитием ИИ и эффективными мерами защиты остается критической проблемой.

«Когда что-то идет не так с агентным ИИ, сбои каскадируются через систему. Введение одной ошибки может распространиться по всей системе, повреждая её».

— Джефф Поллард, главный аналитик, Forrester

Это не гипотетические риски. Это реальные проявления сбоев управления, для решения которых была написана книга «Кризис ИИ-агентов».

ОТ ИССЛЕДОВАНИЙ К ПРОИЗВОДСТВУ: ПРЕДСТАВЛЯЕМ SECUREAGENT

Хотя книга предоставляет диагностическую структуру, VectorCertain не стоит на месте. Компания готовится запустить SecureAgent — платформу безопасности ИИ-агентов с открытым ядром, которая переводит принципы книги в производственную инфраструктуру.

Созданный в результате 22 последовательных спринтов разработки с нулевыми сбоями тестирования в 7 229 автоматизированных тестах, SecureAgent представляет собой одну из наиболее строго валидированных корпоративных программных платформ, когда-либо созданных. Платформа включает 615 исходных модулей, 91 849 строк производственного кода и 123 573 строки тестового кода — соотношение тестового к исходному коду 1,34:1, что превышает отраслевые показатели.

Архитектура SecureAgent напрямую решает каждый режим сбоя, выявленный в книге, включая запатентованный многоуровневый движок управления с четырьмя уровнями валидации; двунаправленную защитную оболочку, которая проверяет каждое действие ИИ-агента перед выполнением; проверку консенсуса нескольких моделей с использованием ансамблевых архитектур, достигающих точности 97%+; криптографические аудиторские следы для полного соответствия нормативным требованиям; и SSO корпоративного уровня, обеспечение SLA и контроль доступа на основе ролей.

«Ценность не приходит от запуска изолированных агентов. 2026 год станет годом, когда мы начнем видеть оркестрованные экосистемы супер-агентов, управляемые от начала до конца надежными системами контроля».

— Свами Чандрасекаран, глобальный руководитель лабораторий ИИ и данных, KPMG (январь 2026)

SecureAgent разработан, чтобы быть такой надежной системой контроля. Подробности о доступности, ценах и раннем доступе будут объявлены в ближайшие недели на vectorcertain.com.

РЫНОЧНАЯ ВАЛИДАЦИЯ: КАТЕГОРИЯ ПРИБЫЛА

Корпоративный рынок четко высказался о спросе на управление ИИ-агентами. Cisco приобрела компанию по безопасности ИИ Robust Intelligence примерно за 400 миллионов $ и расширила свою линейку продуктов AI Defense в феврале 2026 года. F5 Networks приобрела CalypsoAI за 180 миллионов $ и запустила F5 AI Guardrails. WitnessAI привлекла 58 миллионов $ в январе 2026 года специально для безопасности ИИ-агентов. А Galileo AI, которая достигла роста выручки на 834% в 2025 году, запустила специализированную платформу надежности агентов.

Gartner прогнозирует, что 40% корпоративных приложений интегрируют специализированные ИИ-агенты к концу 2026 года — по сравнению с менее чем 5% в 2025 году. Тем не менее, опрос Deloitte «Состояние ИИ 2026» показал, что только 21% предприятий имеют зрелую модель управления агентами. Этот разрыв — между скоростью развертывания и готовностью управления — это именно тот рынок, для обслуживания которого была создана VectorCertain.

РЕГУЛЯТОРНЫЕ ЧАСЫ ТИКАЮТ

Полное применение требований к высокорисковым системам ИИ в соответствии с законом ЕС об ИИ начинается 2 августа 2026 года, со штрафами до 35 миллионов € или 7% мировой выручки. В Соединенных Штатах 38 штатов приняли законодательство об ИИ в 2025 году, при этом законы Калифорнии, Техаса и Колорадо вступили в силу 1 января 2026 года. NIST опубликовал свой первый запрос в Федеральном реестре, специально нацеленный на безопасность ИИ-агентов в январе 2026 года.

Forrester прогнозирует, что развертывание агентного ИИ вызовет публично раскрытую утечку данных в 2026 году. Вопрос для предприятий не в том, необходимо ли управление ИИ-агентами, а в том, будет ли оно на месте до неизбежного инцидента.

ОБ АВТОРЕ

Джозеф П. Конрой — основатель и генеральный директор VectorCertain LLC, корпорации штата Делавэр, разрабатывающей технологии безопасности и управления ИИ для критически важных приложений. Обладая более чем 25-летним опытом создания систем ИИ для федеральных агентств, включая EPA, DOE, DoD и NIH, Конрой стал пионером системы мониторинга прогнозируемых выбросов ENVAPEMS, которая была кодифицирована в правилах EPA. Он и его команда также были первыми, кто использовал ИИ для прогнозирования фьючерсов на электроэнергию на NYMEX в 2001 году. Он имеет 19+ предварительных патентных заявок на ансамблевые системы ИИ и технологии консенсуса нескольких моделей, и разработал архитектуру микрорекурсивных моделей VectorCertain, обеспечивающую охват безопасности в статистических хвостах, где происходят катастрофические события.

Конрой доступен для выступлений и экспертных комментариев по надежности ИИ-агентов, безопасности ИИ и корпоративному управлению ИИ.

О VECTORCERTAIN LLC

VectorCertain LLC — технологическая компания по безопасности и управлению ИИ со штаб-квартирой в Мэне. Миссия компании — сделать системы ИИ математически доказуемыми для критически важных приложений в регулируемых отраслях, включая финансовые услуги, здравоохранение, автономные транспортные средства, оборону и энергетику. Архитектура VectorCertain, находящаяся на стадии патентования, сочетает ультракомпактные микрорекурсивные модели (модели размером 71–1 500 байт, работающие с задержкой менее миллисекунды), проверку консенсуса нескольких моделей и предстоящую платформу корпоративного управления SecureAgent.

Узнайте больше на vectorcertain.com.

ИНФОРМАЦИЯ О КНИГЕ

Название: 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

Автор: Джозеф П. Конрой

Издатель: VectorCertain LLC

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

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

ДЛЯ СМИ

Рецензионные экземпляры, интервью с руководителями, информационные листы с данными и фотографии автора в высоком разрешении доступны по запросу. Обращайтесь [e-mail].

Этот пресс-релиз распространяется Newsworthy.ai Press Release Newswire – News Marketing Platform. Справочный URL для этого пресс-релиза находится здесь Семь независимых исследований подтверждают, что ИИ-агенты терпят неудачу в 70–95% случаев. Новая книга генерального директора VectorCertain показывает почему — и что с этим делать.

Пост Семь независимых исследований подтверждают, что ИИ-агенты терпят неудачу в 70–95% случаев. Новая книга генерального директора VectorCertain показывает почему — и что с этим делать. впервые появился на citybuzz.