सात स्वतंत्र अध्ययन पुष्टि करते हैं कि AI एजेंट 70–95% समय विफल होते हैं। VectorCertain के CEO की एक नई पुस्तक बताती है क्यों—और इसके बारे में क्या करें।

साउथ पोर्टलैंड, मेन (Newsworthy.ai) सोमवार 16 फरवरी, 2026 सुबह 7:00 बजे पूर्वी समय —

जैसे-जैसे कार्नेगी मेलन के TheAgentCompany बेंचमार्क से पता चलता है कि सर्वश्रेष्ठ AI एजेंट वास्तविक दुनिया के लगभग 70% कार्यालय कार्यों में विफल हो जाते हैं, MIT की रिपोर्ट बताती है कि 95% एंटरप्राइज AI पायलट शून्य मापनीय रिटर्न देते हैं, और Gartner भविष्यवाणी करता है कि 2027 तक 40% से अधिक एजेंटिक AI प्रोजेक्ट रद्द कर दिए जाएंगे, VectorCertain LLC के संस्थापक और CEO जोसेफ पी. कॉनरॉय ने The AI Agent Crisis: How To Avoid The Current 70% Failure Rate & Achieve 90% Success प्रकाशित की है—यह पहली पुस्तक है जो इन निष्कर्षों को एंटरप्राइज लीडर्स के लिए एक सिद्ध कार्यान्वयन फ्रेमवर्क में संश्लेषित करती है।

अब Amazon पर उपलब्ध, यह पुस्तक कार्नेगी मेलन यूनिवर्सिटी के TheAgentCompany शोध पर आधारित एक व्यवस्थित विश्लेषण प्रस्तुत करती है, जो सात महत्वपूर्ण बाधाओं की पहचान करती है जो AI एजेंट डिप्लॉयमेंट को विफल करती हैं और उन्हें दूर करने के लिए 12 महीने का कार्यान्वयन रोडमैप प्रदान करती है।

संकट: हर प्रमुख शोध संस्थान द्वारा पुष्टि की गई

AI एजेंट विफलता संकट अब कोई बहस नहीं है। यह एंटरप्राइज तकनीक में सबसे अच्छी तरह से प्रलेखित विफलता पैटर्न है, जिसकी तीन महाद्वीपों में सात संस्थानों द्वारा स्वतंत्र रूप से पुष्टि की गई है:

कार्नेगी मेलन यूनिवर्सिटी (TheAgentCompany, 2024–2025): 175 वास्तविक दुनिया के कार्यों में 10 प्रमुख AI एजेंट मॉडल का परीक्षण किया। सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शनकर्ता—Google का Gemini 2.5 Pro—केवल 30.3% कार्य पूरे कर सका। Claude 3.7 Sonnet ने 26.3% हासिल किया। GPT-4o ने केवल 8.6% का प्रबंधन किया। सामान्य विफलताओं में डेटा का निर्माण करना, कार्य पूर्णता को नकली बनाने के लिए उपयोगकर्ताओं का नाम बदलना, और जिसे शोधकर्ताओं ने "सामान्य ज्ञान" की मूलभूत अनुपस्थिति कहा, शामिल था।

MIT NANDA "The GenAI Divide" (2025): 52 संगठनात्मक साक्षात्कारों, 153 वरिष्ठ नेता सर्वेक्षणों, और 300+ सार्वजनिक डिप्लॉयमेंट के विश्लेषण के आधार पर, MIT ने पाया कि 95% एंटरप्राइज AI पायलट शून्य मापनीय वित्तीय रिटर्न देते हैं।

RAND Corporation (2024–2025): 65 अनुभवी डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के साक्षात्कार के बाद निष्कर्ष निकाला कि 80% से अधिक AI प्रोजेक्ट विफल हो जाते हैं—गैर-AI IT प्रोजेक्ट की विफलता दर से दोगुना।

S&P Global (2025): पाया कि 42% कंपनियों ने अपनी अधिकांश AI पहलों को छोड़ दिया, जो पिछले वर्ष के 17% से बढ़कर—साल-दर-साल 147% की वृद्धि।

Gartner (जून 2025): भविष्यवाणी की कि 2027 के अंत तक 40% से अधिक एजेंटिक AI प्रोजेक्ट रद्द कर दिए जाएंगे, और पाया कि हजारों एजेंटिक AI विक्रेताओं में से केवल लगभग 130 वास्तविक एजेंटिक क्षमताएं प्रदान करते हैं—बाकी "एजेंट वॉशिंग" कर रहे हैं।

"अभी अधिकांश एजेंटिक AI प्रोजेक्ट शुरुआती चरण के प्रयोग या अवधारणा के प्रमाण हैं जो ज्यादातर हाइप द्वारा संचालित हैं और अक्सर गलत तरीके से लागू किए जाते हैं। यह संगठनों को बड़े पैमाने पर AI एजेंटों को तैनात करने की वास्तविक लागत और जटिलता के प्रति अंधा बना सकता है।"

— अनुश्री वर्मा, सीनियर डायरेक्टर एनालिस्ट, Gartner

पुस्तक: संकट निदान से कार्यान्वयन फ्रेमवर्क तक

The AI Agent Crisis केवल समस्या का दस्तावेजीकरण नहीं करती है। मिशन-क्रिटिकल अनुप्रयोगों के लिए AI सिस्टम बनाने में कॉनरॉय के 25+ वर्षों के अनुभव पर आधारित—जिसमें न्यूरल नेटवर्क ऑप्टिमाइजेशन प्लेटफॉर्म शामिल हैं जो EPA नियामक मानक बन गए—यह पुस्तक उत्पादन वातावरण में निरंतर AI एजेंट सफलता प्राप्त करने के लिए पहला व्यापक फ्रेमवर्क प्रस्तुत करती है।

पुस्तक के प्रमुख योगदान में AI एजेंट विफलताओं को बढ़ावा देने वाली सात महत्वपूर्ण बाधाओं की पहचान शामिल है, जिसमें 29% जितनी कम संचार सफलता दर से लेकर 12% नेविगेशन विफलता दर तक शामिल हैं; एक एकीकृत ROI पद्धति यह प्रदर्शित करती है कि कैसे उचित रूप से शासित AI एजेंट 73% राजस्व वृद्धि और 702% वार्षिक रिटर्न दे सकते हैं; उत्पादन-सत्यापित दृष्टिकोण 97% संचार सफलता, 90%+ नेविगेशन विश्वसनीयता, और 85% लागत में कमी प्राप्त कर रहे हैं; और 12 महीने के डिप्लॉयमेंट रोडमैप के साथ उद्योग-विशिष्ट कार्यान्वयन प्लेबुक।

"70% विफलता दर यादृच्छिक नहीं है—यह अनुमानित है। EPA, DOE, और DoD के लिए दो दशकों तक AI सिस्टम बनाने के बाद, मैंने पाया कि विनाशकारी विफलताएं सांख्यिकीय पूंछ घटनाओं में समूहित होती हैं जिन्हें पारंपरिक दृष्टिकोण पूरी तरह से अनदेखा करते हैं। यह पुस्तक उस फ्रेमवर्क को संहिताबद्ध करती है जिसे हल करने के लिए VectorCertain बनाया गया था।"

— जोसेफ पी. कॉनरॉय, संस्थापक और CEO, VectorCertain LLC

अभी क्यों: एक सुरक्षा संकट जो पुस्तक की थीसिस को साबित करता है

पुस्तक के संदेश की तात्कालिकता को जनवरी और फरवरी 2026 में नाटकीय रूप से रेखांकित किया गया, जब AI एजेंट सुरक्षा विफलताओं की एक श्रृंखला ने पुस्तक द्वारा पहचान किए गए शासन अंतराल को ठीक से मान्य किया।

OpenClaw, ओपन-सोर्स AI एजेंट फ्रेमवर्क जिसमें 160,000 से अधिक GitHub स्टार और 10 लाख से अधिक उपयोगकर्ता हैं, 2026 की सबसे महत्वपूर्ण AI सुरक्षा घटना के केंद्र में बन गया। शोधकर्ताओं ने 15 लाख उजागर API प्रमाणीकरण टोकन, 82 देशों में 42,900 कमजोर नियंत्रण पैनल खोजे, और Bitdefender Labs ने पाया कि लगभग 17% सभी OpenClaw कौशल में क्रिप्टो-चोरी मैलवेयर और रिवर्स शेल सहित दुर्भावनापूर्ण व्यवहार प्रदर्शित हुआ।

इस बीच, OpenAI ने एक स्पष्ट स्वीकृति प्रकाशित की कि AI एजेंटों में प्रॉम्प्ट इंजेक्शन "कभी भी पूरी तरह से हल नहीं हो सकता है," और Meta शोध ने पाया कि वेब एजेंटों के खिलाफ 86% मामलों में प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमले आंशिक रूप से सफल हुए। 3 फरवरी, 2026 को, अंतर्राष्ट्रीय AI सुरक्षा रिपोर्ट—ट्यूरिंग अवार्ड विजेता योशुआ बेंगियो की अध्यक्षता में और 30+ देशों द्वारा समर्थित—ने चेतावनी दी कि AI उन्नति और प्रभावी सुरक्षा उपायों के बीच अंतर एक महत्वपूर्ण चुनौती बनी हुई है।

"जब एजेंटिक AI के साथ कुछ गलत हो जाता है, तो विफलताएं पूरे सिस्टम में व्यापक हो जाती हैं। एक त्रुटि की शुरुआत पूरे सिस्टम में फैल सकती है, इसे भ्रष्ट कर सकती है।"

— जेफ पोलार्ड, प्रिंसिपल एनालिस्ट, Forrester

ये काल्पनिक जोखिम नहीं हैं। ये शासन विफलताओं की वास्तविक दुनिया की अभिव्यक्तियाँ हैं जिन्हें संबोधित करने के लिए The AI Agent Crisis लिखी गई थी।

शोध से उत्पादन तक: SecureAgent का परिचय

जबकि पुस्तक निदान फ्रेमवर्क प्रदान करती है, VectorCertain स्थिर नहीं है। कंपनी SecureAgent लॉन्च करने की तैयारी कर रही है—एक ओपन-कोर AI एजेंट सुरक्षा प्लेटफॉर्म जो पुस्तक के सिद्धांतों को उत्पादन-ग्रेड इंफ्रास्ट्रक्चर में अनुवादित करता है।

7,229 स्वचालित परीक्षणों में शून्य परीक्षण विफलताओं के साथ 22 लगातार विकास स्प्रिंट के माध्यम से निर्मित, SecureAgent अब तक निर्मित सबसे कठोर रूप से सत्यापित एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म में से एक का प्रतिनिधित्व करता है। प्लेटफॉर्म में 615 स्रोत मॉड्यूल, 91,849 लाइनों का उत्पादन कोड, और 123,573 लाइनों का परीक्षण कोड शामिल है—1.34:1 का एक परीक्षण-से-स्रोत अनुपात जो उद्योग बेंचमार्क से अधिक है।

SecureAgent की वास्तुकला पुस्तक में पहचानी गई प्रत्येक विफलता मोड को सीधे संबोधित करती है, जिसमें चार सत्यापन स्तरों के साथ एक पेटेंट मल्टी-लेयर शासन इंजन शामिल है; एक द्विदिशात्मक सुरक्षा लिफाफा जो निष्पादन से पहले प्रत्येक AI एजेंट क्रिया का निरीक्षण करता है; 97%+ सटीकता प्राप्त करने वाली ensemble वास्तुकला का उपयोग करते हुए मल्टी-मॉडल आम सहमति सत्यापन; पूर्ण नियामक अनुपालन के लिए क्रिप्टोग्राफिक ऑडिट ट्रेल; और एंटरप्राइज-ग्रेड SSO, SLA प्रवर्तन, और भूमिका-आधारित पहुंच नियंत्रण।

"मूल्य अलग-अलग एजेंटों को लॉन्च करने से नहीं आता है। 2026 वह वर्ष होगा जब हम मजबूत नियंत्रण प्रणालियों द्वारा एंड-टू-एंड शासित, ऑर्केस्ट्रेटेड सुपर-एजेंट इकोसिस्टम देखना शुरू करेंगे।"

— स्वामी चंद्रशेखरन, ग्लोबल हेड ऑफ AI एंड डेटा लैब्स, KPMG (जनवरी 2026)

SecureAgent को उस मजबूत नियंत्रण प्रणाली के रूप में डिजाइन किया गया है। उपलब्धता, मूल्य निर्धारण, और प्रारंभिक पहुंच पर विवरण आने वाले हफ्तों में vectorcertain.com पर घोषित किए जाएंगे।

बाजार सत्यापन: श्रेणी आ गई है

एंटरप्राइज बाजार ने AI एजेंट शासन की मांग के बारे में स्पष्ट रूप से बात की है। Cisco ने फरवरी 2026 में लगभग $400 मिलियन में AI सुरक्षा कंपनी Robust Intelligence का अधिग्रहण किया और अपनी AI Defense उत्पाद लाइन का विस्तार किया। F5 Networks ने $180 मिलियन में CalypsoAI का अधिग्रहण किया और F5 AI Guardrails लॉन्च किया। WitnessAI ने जनवरी 2026 में विशेष रूप से AI एजेंट सुरक्षा के लिए $58 मिलियन जुटाए। और Galileo AI, जिसने 2025 में 834% राजस्व वृद्धि हासिल की, ने एक समर्पित Agent Reliability Platform लॉन्च किया।

Gartner का अनुमान है कि 2026 के अंत तक 40% एंटरप्राइज एप्लिकेशन कार्य-विशिष्ट AI एजेंटों को एकीकृत करेंगे—2025 में 5% से कम से बढ़कर। फिर भी Deloitte के 2026 State of AI सर्वेक्षण में पाया गया कि केवल 21% एंटरप्राइज में एजेंट शासन के लिए एक परिपक्व मॉडल है। वह अंतराल—डिप्लॉयमेंट वेग और शासन तत्परता के बीच—वह सटीक बाजार है जिसे सेवा देने के लिए VectorCertain बनाया गया था।

नियामक घड़ी टिक रही है

EU AI Act का उच्च-जोखिम AI सिस्टम आवश्यकताओं का पूर्ण प्रवर्तन 2 अगस्त, 2026 को शुरू होता है, जिसमें €35 मिलियन या वैश्विक राजस्व के 7% तक का जुर्माना है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, 2025 में 38 राज्यों ने AI कानून पारित किया, कैलिफोर्निया, टेक्सास, और कोलोराडो कानून 1 जनवरी, 2026 से प्रभावी हो रहे हैं। NIST ने जनवरी 2026 में विशेष रूप से AI एजेंट सुरक्षा को लक्षित करते हुए अपना पहला Federal Register अनुरोध प्रकाशित किया।

Forrester भविष्यवाणी करता है कि एक एजेंटिक AI डिप्लॉयमेंट 2026 में सार्वजनिक रूप से प्रकट डेटा उल्लंघन का कारण बनेगा। एंटरप्राइज के लिए सवाल यह नहीं है कि AI एजेंट शासन आवश्यक है या नहीं, बल्कि यह है कि क्या वे अपरिहार्य घटना से पहले इसे लागू कर पाएंगे।

लेखक के बारे में

जोसेफ पी. कॉनरॉय VectorCertain LLC के संस्थापक और CEO हैं, एक डेलावेयर निगम जो मिशन-क्रिटिकल अनुप्रयोगों के लिए AI सुरक्षा और शासन प्रौद्योगिकी विकसित कर रहा है। EPA, DOE, DoD, और NIH सहित संघीय एजेंसियों के लिए AI सिस्टम बनाने में 25+ वर्षों के अनुभव के साथ, कॉनरॉय ने ENVAPEMS भविष्यवाणी उत्सर्जन निगरानी प्रणाली का अग्रणी कार्य किया जो EPA नियमों में संहिताबद्ध हो गई। उन्होंने और उनकी टीम ने 2001 में NYMEX पर बिजली के वायदा की भविष्यवाणी करने के लिए AI का उपयोग करने वाले पहले व्यक्ति भी थे। उनके पास AI ensemble सिस्टम और मल्टी-मॉडल आम सहमति प्रौद्योगिकियों में 19+ अस्थायी पेटेंट आवेदन हैं, और उन्होंने VectorCertain की Micro-Recursive Model वास्तुकला विकसित की जो सांख्यिकीय पूंछ में सुरक्षा कवरेज सक्षम करती है जहाँ विनाशकारी घटनाएं होती हैं।

कॉनरॉय AI एजेंट विश्वसनीयता, AI सुरक्षा, और एंटरप्राइज AI शासन पर भाषण कार्यक्रमों और विशेषज्ञ टिप्पणी के लिए उपलब्ध हैं।

VectorCertain LLC के बारे में

VectorCertain LLC एक AI सुरक्षा और शासन प्रौद्योगिकी कंपनी है जिसका मुख्यालय मेन में है। कंपनी का मिशन वित्तीय सेवाओं, स्वास्थ्य सेवा, स्वायत्त वाहनों, रक्षा, और ऊर्जा सहित विनियमित उद्योगों में मिशन-क्रिटिकल अनुप्रयोगों के लिए AI सिस्टम को गणितीय रूप से सिद्ध करने योग्य बनाना है। VectorCertain की पेटेंट-लंबित वास्तुकला अल्ट्रा-कॉम्पैक्ट Micro-Recursive Models (71–1,500 बाइट मॉडल जो सब-मिलीसेकंड लेटेंसी पर संचालित होते हैं), मल्टी-मॉडल आम सहमति सत्यापन, और आगामी SecureAgent एंटरप्राइज शासन प्लेटफॉर्म को जोड़ती है।

vectorcertain.com पर अधिक जानें।

पुस्तक विवरण

शीर्षक: 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

लेखक: Joseph P. Conroy

प्रकाशक: VectorCertain LLC

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

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

मीडिया के लिए

समीक्षा प्रतियां, कार्यकारी साक्षात्कार, डेटा फैक्ट शीट, और उच्च-रिज़ॉल्यूशन लेखक फोटो अनुरोध पर उपलब्ध हैं। press@vectorcertain.com से संपर्क करें।

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पोस्ट 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. सबसे पहले citybuzz पर प्रकाशित हुई।