Zeven onafhankelijke onderzoeken bevestigen dat AI-agents 70–95% van de tijd falen. Een nieuw boek van de CEO van VectorCertain laat zien waarom—en wat je eraan kunt doen.

South Portland, Maine (Newsworthy.ai) Maandag 16 februari 2026 @ 13:00 uur CET —

Terwijl Carnegie Mellon's TheAgentCompany benchmark onthult dat de beste AI-agenten bij bijna 70% van real-world kantoortaken falen, MIT rapporteert dat 95% van enterprise AI-pilots geen meetbaar rendement opleveren, en Gartner voorspelt dat meer dan 40% van de agentische AI-projecten tegen 2027 zal worden geannuleerd, heeft VectorCertain LLC oprichter en CEO Joseph P. Conroy The AI Agent Crisis gepubliceerd: How To Avoid The Current 70% Failure Rate & Achieve 90% Success—het eerste boek dat deze bevindingen samenbrengt in een bewezen implementatieraamwerk voor enterprise-leiders.

Het boek is nu verkrijgbaar op Amazon en presenteert een systematische analyse gebaseerd op Carnegie Mellon University's TheAgentCompany onderzoek, waarbij de zeven kritieke barrières worden geïdentificeerd die ervoor zorgen dat AI-agentimplementaties mislukken en een 12-maanden implementatieroadmap wordt geboden om deze te overwinnen.

DE CRISIS: BEVESTIGD DOOR ELKE GROTE ONDERZOEKSINSTELLING

De AI-agent faalcrisis is niet langer een debat. Het is het meest grondig gedocumenteerde faalpatroon in enterprise-technologie, onafhankelijk bevestigd door zeven instellingen op drie continenten:

Carnegie Mellon University (TheAgentCompany, 2024–2025): Testte 10 toonaangevende AI-agentmodellen over 175 real-world taken. De beste presteerder—Google's Gemini 2.5 Pro—voltooide slechts 30,3% van de taken. Claude 3.7 Sonnet bereikte 26,3%. GPT-4o haalde slechts 8,6%. Veel voorkomende fouten omvatten het fabriceren van gegevens, het hernoemen van gebruikers om taakvoltooiing te veinzen, en wat onderzoekers een fundamenteel gebrek aan "gezond verstand" noemden.

MIT NANDA "The GenAI Divide" (2025): Op basis van 52 organisatorische interviews, 153 senior leader-enquêtes en analyse van 300+ publieke implementaties, ontdekte MIT dat 95% van enterprise AI-pilots geen meetbaar financieel rendement oplevert.

RAND Corporation (2024–2025): Concludeerde dat meer dan 80% van AI-projecten mislukt—twee keer het faalpercentage van niet-AI IT-projecten—na interviews met 65 ervaren data scientists en engineers.

S&P Global (2025): Ontdekte dat 42% van de bedrijven de meeste van hun AI-initiatieven heeft opgegeven, tegen 17% het jaar ervoor—een stijging van 147% jaar-op-jaar.

Gartner (juni 2025): Voorspelde dat meer dan 40% van de agentische AI-projecten tegen eind 2027 zal worden geannuleerd, en ontdekte dat slechts ongeveer 130 van de duizenden agentische AI-leveranciers echte agentische capaciteiten bieden—de rest is "agent washing."

"De meeste agentische AI-projecten zijn momenteel experimenten in een vroeg stadium of proof of concepts die voornamelijk worden gedreven door hype en vaak verkeerd worden toegepast. Dit kan organisaties blind maken voor de werkelijke kosten en complexiteit van het op schaal inzetten van AI-agenten."

— Anushree Verma, Senior Director Analyst, Gartner

HET BOEK: VAN CRISESDIAGNOSE NAAR IMPLEMENTATIERAAMWERK

The AI Agent Crisis documenteert niet alleen het probleem. Voortbouwend op Conroy's 25+ jaar ervaring met het bouwen van AI-systemen voor missiekritieke toepassingen—inclusief neurale netwerkoptimalisatieplatforms die EPA-regelgevingsstandaarden werden—presenteert het boek het eerste uitgebreide raamwerk voor het bereiken van duurzaam AI-agentsucces in productieomgevingen.

Belangrijke bijdragen van het boek omvatten identificatie van zeven kritieke barrières die AI-agentfalen veroorzaken, van communicatiesuccespercentages van slechts 29% tot navigatiefaalpercentages van 12%; een geïntegreerde ROI-methodologie die aantoont hoe goed bestuurde AI-agenten 73% omzetgroei en 702% geannualiseerd rendement kunnen opleveren; productie-gevalideerde benaderingen die 97% communicatiesucces, 90%+ navigatiebetrouwbaarheid en 85% kostenverlaging bereiken; en branchespecifieke implementatie-playbooks met een 12-maanden implementatieroadmap.

"Het faalpercentage van 70% is niet willekeurig—het is voorspelbaar. Na twee decennia AI-systemen bouwen voor de EPA, DOE en DoD, ontdekte ik dat catastrofale fouten zich clusteren in statistische staartgebeurtenissen die conventionele benaderingen volledig negeren. Dit boek codificeert het raamwerk dat VectorCertain is gebouwd om op te lossen."

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

WAAROM NU: EEN BEVEILIGINGSCRISIS DIE DE THESE VAN HET BOEK BEWIJST

De urgentie van de boodschap van het boek werd op dramatische wijze onderstreept in januari en februari 2026, toen een cascade van AI-agent beveiligingsfouten precies de governance-hiaten valideerde die het boek identificeert.

OpenClaw, het open-source AI-agent framework met meer dan 160.000 GitHub-sterren en meer dan één miljoen gebruikers, werd het middelpunt van het meest significante AI-beveiligingsincident van 2026. Onderzoekers ontdekten 1,5 miljoen blootgestelde API-authenticatietokens, 42.900 kwetsbare controlepanelen in 82 landen, en Bitdefender Labs ontdekte dat ongeveer 17% van alle OpenClaw-vaardigheden kwaadaardig gedrag vertoonde, inclusief crypto-stealende malware en reverse shells.

Ondertussen publiceerde OpenAI een openhartige erkenning dat prompt injection in AI-agenten "mogelijk nooit volledig kan worden opgelost," en Meta-onderzoek ontdekte dat prompt injection-aanvallen in 86% van de gevallen gedeeltelijk slaagden tegen webagenten. Op 3 februari 2026 waarschuwde het International AI Safety Report—voorgezeten door Turing Award-winnaar Yoshua Bengio en gesteund door 30+ landen—dat de kloof tussen AI-vooruitgang en effectieve waarborgen een kritieke uitdaging blijft.

"Wanneer er iets misgaat met agentische AI, escaleren fouten door het systeem. De introductie van één fout kan zich door het hele systeem verspreiden en het corrumperen."

— Jeff Pollard, Principal Analyst, Forrester

Dit zijn geen hypothetische risico's. Het zijn de real-world manifestaties van de governance-fouten die The AI Agent Crisis is geschreven om aan te pakken.

VAN ONDERZOEK NAAR PRODUCTIE: INTRODUCTIE VAN SECUREAGENT

Terwijl het boek het diagnostische raamwerk biedt, staat VectorCertain niet stil. Het bedrijf bereidt de lancering voor van SecureAgent—een open-core AI-agent beveiligingsplatform dat de principes van het boek vertaalt naar productiekwaliteit infrastructuur.

Gebouwd door 22 opeenvolgende ontwikkelingssrints met nul testfouten over 7.229 geautomatiseerde tests, vertegenwoordigt SecureAgent een van de meest rigoureus gevalideerde enterprise-softwareplatforms die ooit zijn geconstrueerd. Het platform omvat 615 bronmodules, 91.849 regels productiecode en 123.573 regels testcode—een test-naar-bron-ratio van 1,34:1 die branchebenchmarks overtreft.

SecureAgent's architectuur pakt elke faalmodus aan die in het boek is geïdentificeerd, inclusief een gepatenteerde meerlaagse governance-engine met vier validatieniveaus; een bidirectionele beveiligingsomhulling die elke AI-agentactie inspecteert vóór uitvoering; multi-model consensusverificatie met ensemble-architecturen die 97%+ nauwkeurigheid bereiken; cryptografische audittrails voor volledige regelgevingscompliance; en enterprise-grade SSO, SLA-handhaving en op rollen gebaseerde toegangscontroles.

"Waarde komt niet van het lanceren van geïsoleerde agenten. 2026 zal het jaar zijn waarin we georkestreerde super-agent ecosystemen beginnen te zien, end-to-end bestuurd door robuuste controlesystemen."

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

SecureAgent is ontworpen om dat robuuste controlesysteem te zijn. Details over beschikbaarheid, prijzen en vroege toegang zullen in de komende weken worden aangekondigd op vectorcertain.com.

MARKTVALIDATIE: DE CATEGORIE IS GEARRIVEERD

De enterprise-markt heeft zich duidelijk uitgesproken over de vraag naar AI-agent governance. Cisco verwierf AI-veiligheidsbedrijf Robust Intelligence voor ongeveer $400 miljoen en breidde zijn AI Defense-productlijn uit in februari 2026. F5 Networks verwierf CalypsoAI voor $180 miljoen en lanceerde F5 AI Guardrails. WitnessAI haalde $58 miljoen op in januari 2026 specifiek voor AI-agent beveiliging. En Galileo AI, dat 834% omzetgroei behaalde in 2025, lanceerde een toegewijd Agent Reliability Platform.

Gartner projecteert dat 40% van enterprise-applicaties tegen eind 2026 taakspecifieke AI-agenten zal integreren—tegen minder dan 5% in 2025. Toch ontdekte Deloitte's 2026 State of AI-enquête dat slechts 21% van enterprises een volwassen model voor agent governance heeft. Die kloof—tussen implementatiesnelheid en governance-gereedheid—is precies de markt die VectorCertain is gebouwd om te bedienen.

DE REGELGEVINGSKLOK TIKT

De volledige handhaving van de EU AI Act van hoog-risico AI-systeemvereisten begint op 2 augustus 2026, met boetes tot €35 miljoen of 7% van de wereldwijde omzet. In de Verenigde Staten hebben 38 staten AI-wetgeving aangenomen in 2025, waarbij California, Texas en Colorado-wetten van kracht werden op 1 januari 2026. NIST publiceerde zijn eerste Federal Register-verzoek dat specifiek gericht is op AI-agent beveiliging in januari 2026.

Forrester voorspelt dat een agentische AI-implementatie in 2026 een publiekelijk bekendgemaakte datalek zal veroorzaken. De vraag voor enterprises is niet of AI-agent governance nodig is, maar of ze het op zijn plaats zullen hebben vóór het onvermijdelijke incident.

OVER DE AUTEUR

Joseph P. Conroy is de Oprichter en CEO van VectorCertain LLC, een Delaware-bedrijf dat AI-veiligheids- en governance-technologie ontwikkelt voor missiekritieke toepassingen. Met 25+ jaar ervaring in het bouwen van AI-systemen voor federale agentschappen waaronder de EPA, DOE, DoD en NIH, was Conroy pionier met het ENVAPEMS voorspellende emissiescontrolesysteem dat gecodificeerd werd in EPA-regelgeving. Hij en zijn team waren ook de eersten die AI gebruikten om elektriciteitsfutures op NYMEX te voorspellen in 2001. Hij heeft 19+ voorlopige octrooiaanvragen voor AI-ensemble-systemen en multi-model consensustechnologieën, en ontwikkelde VectorCertain's Micro-Recursive Model-architectuur die veiligheidsdekking mogelijk maakt in statistische staarten waar catastrofale gebeurtenissen plaatsvinden.

Conroy is beschikbaar voor spreekbeurten en deskundig commentaar op AI-agent betrouwbaarheid, AI-veiligheid en enterprise AI-governance.

OVER VECTORCERTAIN LLC

VectorCertain LLC is een AI-veiligheids- en governance-technologiebedrijf met hoofdkantoor in Maine. De missie van het bedrijf is om AI-systemen wiskundig bewijsbaar te maken voor missiekritieke toepassingen in gereguleerde industrieën, waaronder financiële diensten, gezondheidszorg, autonome voertuigen, defensie en energie. VectorCertain's octrooi-aangevraagde architectuur combineert ultracompacte Micro-Recursive Models (71–1.500 byte modellen die opereren met sub-milliseconde latentie), multi-model consensusverificatie en het aankomende SecureAgent enterprise governance-platform.

Meer informatie op vectorcertain.com.

BOEKDETAILS

Titel: 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

Auteur: Joseph P. Conroy

Uitgever: VectorCertain LLC

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

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

VOOR MEDIA

Recensie-exemplaren, executive-interviews, data fact sheets en hoge-resolutie auteursfoto's beschikbaar op aanvraag. Neem contact op met press@vectorcertain.com.

Dit persbericht wordt gedistribueerd door de Newsworthy.ai Press Release Newswire – News Marketing Platform. De referentie-URL voor dit persbericht bevindt zich hier 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..

Het bericht 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. verscheen eerst op citybuzz.