Siedem niezależnych badań potwierdza, że agenci AI zawodzą w 70–95% przypadków. Nowa książka CEO VectorCertain pokazuje dlaczego — i co z tym zrobić.

South Portland, Maine (Newsworthy.ai) Poniedziałek 16 lutego 2026 @ 13:00 czasu środkowoeuropejskiego —

Gdy benchmark TheAgentCompany Carnegie Mellon ujawnia, że najlepsze agenty AI zawodzą w prawie 70% rzeczywistych zadań biurowych, MIT donosi, że 95% pilotażowych wdrożeń AI w przedsiębiorstwach nie przynosi żadnego mierzalnego zwrotu, a Gartner przewiduje, że ponad 40% projektów agentowych AI zostanie anulowanych do 2027 roku, założyciel i CEO VectorCertain LLC, Joseph P. Conroy, opublikował The AI Agent Crisis: How To Avoid The Current 70% Failure Rate & Achieve 90% Success – pierwszą książkę syntetyzującą te odkrycia w sprawdzone ramy wdrożeniowe dla liderów przedsiębiorstw.

Dostępna już na Amazon książka przedstawia systematyczną analizę opartą na badaniach TheAgentCompany Uniwersytetu Carnegie Mellon, identyfikując siedem krytycznych barier powodujących niepowodzenia wdrożeń agentów AI oraz dostarczając 12-miesięczny plan wdrożeniowy umożliwiający ich pokonanie.

KRYZYS: POTWIERDZONY PRZEZ WSZYSTKIE GŁÓWNE INSTYTUCJE BADAWCZE

Kryzys związany z niepowodzeniami agentów AI nie jest już przedmiotem debaty. Jest to najbardziej dokładnie udokumentowany wzorzec niepowodzeń w technologii przedsiębiorstw, potwierdzony niezależnie przez siedem instytucji z trzech kontynentów:

Carnegie Mellon University (TheAgentCompany, 2024–2025): Przetestowano 10 wiodących modeli agentów AI w 175 rzeczywistych zadaniach. Najlepszy wykonawca – Gemini 2.5 Pro od Google – ukończył zaledwie 30,3% zadań. Claude 3.7 Sonnet osiągnął 26,3%. GPT-4o poradził sobie tylko z 8,6%. Typowe niepowodzenia obejmowały fałszowanie danych, zmianę nazw użytkowników w celu symulowania ukończenia zadań oraz to, co naukowcy nazwali fundamentalnym brakiem „zdrowego rozsądku".

MIT NANDA "The GenAI Divide" (2025): Na podstawie 52 wywiadów organizacyjnych, 153 ankiet przeprowadzonych wśród kadry kierowniczej wyższego szczebla oraz analizy ponad 300 publicznych wdrożeń, MIT stwierdził, że 95% pilotażowych wdrożeń AI w przedsiębiorstwach nie przynosi żadnego mierzalnego zwrotu finansowego.

RAND Corporation (2024–2025): Doszedł do wniosku, że ponad 80% projektów AI kończy się niepowodzeniem – dwukrotnie więcej niż wskaźnik niepowodzeń projektów IT niezwiązanych z AI – po wywiadach z 65 doświadczonymi naukowcami zajmującymi się danymi i inżynierami.

S&P Global (2025): Ustalił, że 42% firm porzuciło większość swoich inicjatyw AI, wzrost z 17% w poprzednim roku – co oznacza 147% wzrost rok do roku.

Gartner (czerwiec 2025): Przewidział, że ponad 40% projektów agentowych AI zostanie anulowanych do końca 2027 roku i stwierdził, że tylko około 130 z tysięcy dostawców agentowych AI oferuje prawdziwe możliwości agentowe – reszta to „agent washing".

„Większość projektów agentowych AI to obecnie eksperymenty na wczesnym etapie lub dowody koncepcji, które są głównie napędzane szumem i często niewłaściwie stosowane. Może to zaślepić organizacje na rzeczywisty koszt i złożoność wdrażania agentów AI na dużą skalę."

— Anushree Verma, Starszy Dyrektor Analityk, Gartner

KSIĄŻKA: OD DIAGNOZY KRYZYSU DO RAM WDROŻENIOWYCH

The AI Agent Crisis nie tylko dokumentuje problem. Czerpiąc z ponad 25-letniego doświadczenia Conroy'a w budowaniu systemów AI dla aplikacji o krytycznym znaczeniu – w tym platform optymalizacji sieci neuronowych, które stały się standardami regulacyjnymi EPA – książka przedstawia pierwsze kompleksowe ramy osiągania trwałego sukcesu agentów AI w środowiskach produkcyjnych.

Kluczowe wkłady książki obejmują identyfikację siedmiu krytycznych barier napędzających niepowodzenia agentów AI, od wskaźników sukcesu komunikacji wynoszących zaledwie 29% do wskaźników niepowodzeń nawigacji wynoszących 12%; zintegrowaną metodologię ROI wykazującą, jak właściwie zarządzane agenty AI mogą przynieść 73% wzrost przychodów i 702% rocznego zwrotu; podejścia zweryfikowane w produkcji osiągające 97% sukcesu komunikacji, ponad 90% niezawodności nawigacji i 85% redukcji kosztów; oraz branżowe playbooki wdrożeniowe z 12-miesięcznym planem działania.

„70% wskaźnik niepowodzeń nie jest przypadkowy – jest przewidywalny. Po dwóch dekadach budowania systemów AI dla EPA, DOE i DoD odkryłem, że katastrofalne niepowodzenia grupują się w statystycznych zdarzeniach ogonowych, które konwencjonalne podejścia całkowicie ignorują. Ta książka kodyfikuje ramy, które VectorCertain został stworzony, aby rozwiązać."

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

DLACZEGO TERAZ: KRYZYS BEZPIECZEŃSTWA POTWIERDZAJĄCY TEZĘ KSIĄŻKI

Pilność przesłania książki została dramatycznie podkreślona w styczniu i lutym 2026 roku, kiedy kaskada niepowodzeń bezpieczeństwa agentów AI potwierdziła dokładnie te luki w zarządzaniu, które książka identyfikuje.

OpenClaw, otwartoźródłowy framework agentów AI z ponad 160 000 gwiazdek na GitHub i ponad milionem użytkowników, stał się centrum najważniejszego incydentu bezpieczeństwa AI w 2026 roku. Naukowcy odkryli 1,5 miliona odsłoniętych tokenów uwierzytelniania API, 42 900 podatnych paneli kontrolnych w 82 krajach, a Bitdefender Labs stwierdził, że około 17% wszystkich umiejętności OpenClaw wykazywało złośliwe zachowanie, w tym złośliwe oprogramowanie kradnące kryptowaluty i odwrotne powłoki.

Tymczasem OpenAI opublikował szczere uznanie, że wstrzykiwanie promptów w agentach AI „może nigdy nie zostać w pełni rozwiązane", a badania Meta wykazały, że ataki typu prompt injection częściowo udały się w 86% przypadków przeciwko agentom webowym. 3 lutego 2026 roku Międzynarodowy Raport Bezpieczeństwa AI – pod przewodnictwem laureata nagrody Turinga Yoshua Bengio i wspierany przez ponad 30 krajów – ostrzegł, że luka między postępem AI a skutecznymi zabezpieczeniami pozostaje krytycznym wyzwaniem.

„Gdy coś idzie nie tak z agentowym AI, niepowodzenia kaskadują przez system. Wprowadzenie jednego błędu może rozprzestrzenić się na cały system, korumpując go."

— Jeff Pollard, Główny Analityk, Forrester

To nie są hipotetyczne ryzyka. To rzeczywiste manifestacje niepowodzeń w zarządzaniu, które The AI Agent Crisis został napisany, aby rozwiązać.

OD BADAŃ DO PRODUKCJI: PRZEDSTAWIAMY SECUREAGENT

Podczas gdy książka dostarcza ram diagnostycznych, VectorCertain nie stoi w miejscu. Firma przygotowuje się do uruchomienia SecureAgent – platformy bezpieczeństwa agentów AI typu open-core, która przekłada zasady książki na infrastrukturę klasy produkcyjnej.

Zbudowany przez 22 kolejne sprinty deweloperskie bez żadnych niepowodzeń testowych w 7 229 automatycznych testach, SecureAgent reprezentuje jedną z najbardziej rygorystycznie zweryfikowanych platform oprogramowania dla przedsiębiorstw, jakie kiedykolwiek skonstruowano. Platforma obejmuje 615 modułów źródłowych, 91 849 linii kodu produkcyjnego i 123 573 linie kodu testowego – stosunek testu do źródła wynoszący 1,34:1, który przewyższa benchmarki branżowe.

Architektura SecureAgent bezpośrednio odnosi się do każdego trybu niepowodzenia zidentyfikowanego w książce, w tym opatentowanego wielowarstwowego silnika zarządzania z czterema poziomami walidacji; dwukierunkowej otoczki bezpieczeństwa, która sprawdza każdą akcję agenta AI przed wykonaniem; weryfikacji konsensusu wielu modeli przy użyciu architektur zespołowych osiągających ponad 97% dokładności; kryptograficznych ścieżek audytu dla pełnej zgodności regulacyjnej; oraz SSO klasy korporacyjnej, egzekwowania SLA i kontroli dostępu opartej na rolach.

„Wartość nie pochodzi z uruchamiania izolowanych agentów. 2026 rok będzie rokiem, w którym zaczniemy widzieć zorkiestrowane ekosystemy super-agentów, zarządzane end-to-end przez solidne systemy kontroli."

— Swami Chandrasekaran, Globalny Szef AI i Laboratoriów Danych, KPMG (styczeń 2026)

SecureAgent został zaprojektowany, aby być tym solidnym systemem kontroli. Szczegóły dotyczące dostępności, cen i wczesnego dostępu zostaną ogłoszone w nadchodzących tygodniach na vectorcertain.com.

WALIDACJA RYNKOWA: KATEGORIA NADESZŁA

Rynek przedsiębiorstw jasno wyraził zapotrzebowanie na zarządzanie agentami AI. Cisco nabył firmę zajmującą się bezpieczeństwem AI Robust Intelligence za około 400 milionów dolarów i rozszerzył swoją linię produktów AI Defense w lutym 2026 roku. F5 Networks nabył CalypsoAI za 180 milionów dolarów i uruchomił F5 AI Guardrails. WitnessAI zebrał 58 milionów dolarów w styczniu 2026 roku specjalnie na bezpieczeństwo agentów AI. A Galileo AI, który osiągnął 834% wzrost przychodów w 2025 roku, uruchomił dedykowaną platformę Agent Reliability Platform.

Gartner prognozuje, że 40% aplikacji korporacyjnych zintegruje agentów AI specyficznych dla zadań do końca 2026 roku – wzrost z mniej niż 5% w 2025 roku. Jednak badanie Deloitte 2026 State of AI wykazało, że tylko 21% przedsiębiorstw posiada dojrzały model zarządzania agentami. Ta luka – między szybkością wdrożeń a gotowością zarządzania – to dokładnie ten rynek, dla którego VectorCertain został stworzony.

ZEGAR REGULACYJNY TYKA

Pełne egzekwowanie wymagań dotyczących systemów AI wysokiego ryzyka w ramach ustawy AI UE rozpoczyna się 2 sierpnia 2026 roku, z karami do 35 milionów euro lub 7% globalnych przychodów. W Stanach Zjednoczonych 38 stanów uchwaliło przepisy dotyczące AI w 2025 roku, a przepisy Kalifornii, Teksasu i Kolorado weszły w życie 1 stycznia 2026 roku. NIST opublikował swój pierwszy wniosek w Federalnym Rejestrze specjalnie ukierunkowany na bezpieczeństwo agentów AI w styczniu 2026 roku.

Forrester przewiduje, że wdrożenie agentowego AI spowoduje publicznie ujawnione naruszenie danych w 2026 roku. Pytanie dla przedsiębiorstw nie brzmi, czy zarządzanie agentami AI jest konieczne, ale czy będą je mieć na miejscu przed nieuniknionym incydentem.

O AUTORZE

Joseph P. Conroy jest założycielem i CEO VectorCertain LLC, korporacji Delaware rozwijającej technologię bezpieczeństwa i zarządzania AI dla aplikacji o krytycznym znaczeniu. Z ponad 25-letnim doświadczeniem w budowaniu systemów AI dla agencji federalnych, w tym EPA, DOE, DoD i NIH, Conroy był pionierem systemu predykcyjnego monitorowania emisji ENVAPEMS, który został skodyfikowany w przepisach EPA. On i jego zespół byli również pierwszymi, którzy użyli AI do przewidywania kontraktów terminowych na energię elektryczną na NYMEX w 2001 roku. Posiada ponad 19 tymczasowych wniosków patentowych dotyczących systemów zespołowych AI i technologii konsensusu wielu modeli oraz opracował architekturę Micro-Recursive Model VectorCertain, umożliwiającą pokrycie bezpieczeństwa w statystycznych ogonach, gdzie występują katastrofalne zdarzenia.

Conroy jest dostępny na wystąpienia i komentarze eksperckie dotyczące niezawodności agentów AI, bezpieczeństwa AI i zarządzania AI w przedsiębiorstwach.

O VECTORCERTAIN LLC

VectorCertain LLC to firma technologiczna zajmująca się bezpieczeństwem i zarządzaniem AI z siedzibą w Maine. Misją firmy jest uczynienie systemów AI matematycznie dowodliwymi dla aplikacji o krytycznym znaczeniu w regulowanych branżach, w tym usług finansowych, opieki zdrowotnej, pojazdów autonomicznych, obrony i energii. Oczekująca na patent architektura VectorCertain łączy ultra-kompaktowe modele Micro-Recursive (modele 71–1 500 bajtów działające z opóźnieniem poniżej milisekundy), weryfikację konsensusu wielu modeli oraz nadchodzącą platformę zarządzania korporacyjnego SecureAgent.

Dowiedz się więcej na vectorcertain.com.

SZCZEGÓŁY KSIĄŻKI

Tytuł: 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

Wydawca: VectorCertain LLC

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

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

DLA MEDIÓW

Egzemplarze recenzenckie, wywiady z kadrą kierowniczą, arkusze danych i zdjęcia autora w wysokiej rozdzielczości dostępne na życzenie. Kontakt: [email protected].

To komunikat prasowy jest dystrybuowany przez Newsworthy.ai Press Release Newswire – News Marketing Platform. Referencyjny adres URL dla tego komunikatu prasowego znajduje się tutaj 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..

Wpis 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. pojawił się najpierw na citybuzz.