Mientras que el punto de referencia TheAgentCompany de Carnegie Mellon revela que los mejores agentes de IA fallan en casi el 70% de las tareas reales de oficina, el MIT informa que el 95% de los proyectos piloto de IA empresariales no generan ningún retorno medible, y Gartner predice que más del 40% de los proyectos de IA agentiva serán cancelados para 2027, Joseph P. Conroy, fundador y CEO de VectorCertain LLC, ha publicado The AI Agent Crisis: How To Avoid The Current 70% Failure Rate & Achieve 90% Success—el primer libro que sintetiza estos hallazgos en un marco de implementación probado para líderes empresariales.

Disponible ahora en Amazon, el libro presenta un análisis sistemático basado en la investigación TheAgentCompany de la Universidad Carnegie Mellon, identificando las siete barreras críticas que causan el fracaso de las implementaciones de agentes de IA y proporcionando una hoja de ruta de implementación de 12 meses para superarlas.

La crisis de fallos de los agentes de IA ya no es un debate. Es el patrón de fracaso más documentado en la tecnología empresarial, confirmado de forma independiente por siete instituciones en tres continentes:

Universidad Carnegie Mellon (TheAgentCompany, 2024–2025): Probó 10 modelos principales de agentes de IA en 175 tareas del mundo real. El mejor desempeño—Google’s Gemini 2.5 Pro—completó solo el 30.3% de las tareas. Claude 3.7 Sonnet logró un 26.3%. GPT-4o solo manejó un 8.6%. Los fallos comunes incluyeron la fabricación de datos, el cambio de nombre de usuarios para simular la finalización de tareas y lo que los investigadores llamaron una ausencia fundamental de "sentido común".

MIT NANDA “The GenAI Divide” (2025): Basado en 52 entrevistas organizacionales, 153 encuestas a líderes senior y el análisis de más de 300 implementaciones públicas, el MIT encontró que el 95% de los proyectos piloto de IA empresariales no generan ningún retorno financiero medible.

RAND Corporation (2024–2025): Concluyó que más del 80% de los proyectos de IA fracasan—el doble de la tasa de fracaso de los proyectos de TI no relacionados con IA—después de entrevistar a 65 científicos de datos e ingenieros experimentados.

S&P Global (2025): Encontró que el 42% de las empresas abandonaron la mayoría de sus iniciativas de IA, frente al 17% del año anterior—un aumento interanual del 147%.

Gartner (Junio 2025): Predijo que más del 40% de los proyectos de IA agentiva serán cancelados a finales de 2027, y encontró que solo aproximadamente 130 de miles de proveedores de IA agentiva ofrecen capacidades agentivas genuinas—el resto son "lavado de agente".

"La mayoría de los proyectos de IA agentiva en este momento son experimentos en etapa inicial o pruebas de concepto que están impulsadas principalmente por el bombo publicitario y a menudo se aplican incorrectamente. Esto puede cegar a las organizaciones ante el costo real y la complejidad de implementar agentes de IA a escala."

— Anushree Verma, Directora Senior Analista, Gartner

The AI Agent Crisis no solo documenta el problema. Basándose en los más de 25 años de experiencia de Conroy construyendo sistemas de IA para aplicaciones de misión crítica—incluidas plataformas de optimización de redes neuronales que se convirtieron en estándares regulatorios de la EPA—el libro presenta el primer marco integral para lograr un éxito sostenido de los agentes de IA en entornos de producción.

Las contribuciones clave del libro incluyen la identificación de siete barreras críticas que impulsan los fallos de los agentes de IA, desde tasas de éxito en comunicación tan bajas como el 29% hasta tasas de fallo en navegación del 12%; una metodología de ROI integrada que demuestra cómo los agentes de IA debidamente gobernados pueden generar aumentos de ingresos del 73% y retornos anualizados del 702%; enfoques validados en producción que logran un 97% de éxito en comunicación, más del 90% de confiabilidad en navegación y una reducción de costos del 85%; y manuales de implementación específicos de la industria con una hoja de ruta de implementación de 12 meses.

"La tasa de fracaso del 70% no es aleatoria—es predecible. Después de dos décadas construyendo sistemas de IA para la EPA, el DOE y el DoD, descubrí que los fallos catastróficos se agrupan en eventos de cola estadística que los enfoques convencionales ignoran por completo. Este libro codifica el marco para el que se construyó VectorCertain."

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

La urgencia del mensaje del libro se subrayó de manera dramática en enero y febrero de 2026, cuando una cascada de fallos de seguridad de agentes de IA validó precisamente las brechas de gobernanza que el libro identifica.

OpenClaw, el marco de agente de IA de código abierto con más de 160,000 estrellas en GitHub y más de un millón de usuarios, se convirtió en el centro del incidente de seguridad de IA más significativo de 2026. Los investigadores descubrieron 1.5 millones de tokens de autenticación API expuestos, 42,900 paneles de control vulnerables en 82 países, y Bitdefender Labs encontró que aproximadamente el 17% de todas las habilidades de OpenClaw exhibían comportamiento malicioso, incluido malware para robar criptomonedas y shells inversos.

Mientras tanto, OpenAI publicó un reconocimiento sincero de que la inyección de instrucciones en agentes de IA "puede que nunca se resuelva por completo", y la investigación de Meta encontró que los ataques de inyección de instrucciones tuvieron éxito parcialmente en el 86% de los casos contra agentes web. El 3 de febrero de 2026, el Informe Internacional de Seguridad de IA—presidido por el ganador del Premio Turing Yoshua Bengio y respaldado por más de 30 países—advirtió que la brecha entre el avance de la IA y las salvaguardas efectivas sigue siendo un desafío crítico.

"Cuando algo sale mal con la IA agentiva, los fallos se propagan en cascada a través del sistema. La introducción de un error puede propagarse a través de todo el sistema, corrompiéndolo."

— Jeff Pollard, Analista Principal, Forrester

Estos no son riesgos hipotéticos. Son las manifestaciones en el mundo real de los fallos de gobernanza que The AI Agent Crisis fue escrito para abordar.

Mientras que el libro proporciona el marco de diagnóstico, VectorCertain no se queda quieto. La empresa se está preparando para lanzar SecureAgent—una plataforma de seguridad de agentes de IA de núcleo abierto que traduce los principios del libro en infraestructura de grado de producción.

Construida a través de 22 sprints de desarrollo consecutivos con cero fallos en pruebas en 7,229 pruebas automatizadas, SecureAgent representa una de las plataformas de software empresarial más rigurosamente validadas jamás construidas. La plataforma abarca 615 módulos fuente, 91,849 líneas de código de producción y 123,573 líneas de código de prueba—una relación prueba-fuente de 1.34:1 que supera los puntos de referencia de la industria.

La arquitectura de SecureAgent aborda directamente cada modo de fallo identificado en el libro, incluido un motor de gobernanza multicapa patentado con cuatro niveles de validación; un sobre de seguridad bidireccional que inspecciona cada acción del agente de IA antes de la ejecución; verificación de consenso multimodelo utilizando arquitecturas de conjunto que logran una precisión superior al 97%; rastros de auditoría criptográfica para el cumplimiento regulatorio total; y SSO de grado empresarial, aplicación de SLA y controles de acceso basados en roles.

"El valor no proviene de lanzar agentes aislados. 2026 será el año en que comencemos a ver ecosistemas de superagentes orquestados, gobernados de extremo a extremo por sistemas de control robustos."

— Swami Chandrasekaran, Director Global de IA y Laboratorios de Datos, KPMG (Enero 2026)

SecureAgent está diseñado para ser ese sistema de control robusto. Los detalles sobre disponibilidad, precios y acceso anticipado se anunciarán en las próximas semanas en vectorcertain.com.

El mercado empresarial ha hablado claramente sobre la demanda de gobernanza de agentes de IA. Cisco adquirió la empresa de seguridad de IA Robust Intelligence por aproximadamente $400 millones y expandió su línea de productos AI Defense en febrero de 2026. F5 Networks adquirió CalypsoAI por $180 millones y lanzó F5 AI Guardrails. WitnessAI recaudó $58 millones en enero de 2026 específicamente para la seguridad de agentes de IA. Y Galileo AI, que logró un crecimiento de ingresos del 834% en 2025, lanzó una Plataforma de Confiabilidad de Agentes dedicada.

Gartner proyecta que el 40% de las aplicaciones empresariales integrarán agentes de IA específicos para tareas a finales de 2026—frente a menos del 5% en 2025. Sin embargo, la encuesta State of AI 2026 de Deloitte encontró que solo el 21% de las empresas tienen un modelo maduro para la gobernanza de agentes. Esa brecha—entre la velocidad de implementación y la preparación para la gobernanza—es precisamente el mercado para el que se construyó VectorCertain.

La aplicación completa de los requisitos de sistemas de IA de alto riesgo de la Ley de IA de la UE comienza el 2 de agosto de 2026, con sanciones de hasta €35 millones o el 7% de los ingresos globales. En los Estados Unidos, 38 estados aprobaron legislación sobre IA en 2025, con leyes de California, Texas y Colorado que entran en vigor el 1 de enero de 2026. NIST publicó su primera solicitud en el Registro Federal dirigida específicamente a la seguridad de los agentes de IA en enero de 2026.

Forrester predice que una implementación de IA agentiva causará una violación de datos divulgada públicamente en 2026. La pregunta para las empresas no es si la gobernanza de agentes de IA es necesaria, sino si la tendrán implementada antes del incidente inevitable.

Joseph P. Conroy es el Fundador y CEO de VectorCertain LLC, una corporación de Delaware que desarrolla tecnología de seguridad y gobernanza de IA para aplicaciones de misión crítica. Con más de 25 años construyendo sistemas de IA para agencias federales como la EPA, DOE, DoD y NIH, Conroy fue pionero en el sistema de monitoreo predictivo de emisiones ENVAPEMS que se codificó en las regulaciones de la EPA. Él y su equipo también fueron los primeros en usar IA para predecir futuros de electricidad en NYMEX en 2001. Posee más de 19 solicitudes de patente provisional en sistemas de conjunto de IA y tecnologías de consenso multimodelo, y desarrolló la arquitectura de Modelo Micro-Recursivo de VectorCertain que permite la cobertura de seguridad en las colas estadísticas donde ocurren eventos catastróficos.

Conroy está disponible para conferencias y comentarios de expertos sobre confiabilidad de agentes de IA, seguridad de IA y gobernanza de IA empresarial.

VectorCertain LLC es una empresa de tecnología de seguridad y gobernanza de IA con sede en Maine. La misión de la empresa es hacer que los sistemas de IA sean matemáticamente demostrables para aplicaciones de misión crítica en industrias reguladas, incluidos servicios financieros, atención médica, vehículos autónomos, defensa y energía. La arquitectura con patente pendiente de VectorCertain combina Modelos Micro-Recursivos ultracompactos (modelos de 71–1,500 bytes que operan con latencia submilisegundo), verificación de consenso multimodelo y la próxima plataforma de gobernanza empresarial SecureAgent.

Obtenga más información en vectorcertain.com.

DETALLES DEL LIBRO

Título: 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

Editorial: VectorCertain LLC

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

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

PARA MEDIOS

Copias para reseña, entrevistas ejecutivas, hojas de datos y fotos del autor en alta resolución disponibles bajo petición. Contacto: press@vectorcertain.com.

Descargo de responsabilidad: Esta traducción ha sido generada automáticamente por NewsRamp™ para Newsworthy.ai (colectivamente referidos como "LAS EMPRESAS") utilizando plataformas de inteligencia artificial generativas de acceso público. LAS EMPRESAS no garantizan la exactitud ni la integridad de esta traducción y no serán responsables por ningún error, omisión o inexactitud. La confianza en esta traducción es bajo su propio riesgo. LAS EMPRESAS no son responsables por ningún daño o pérdida resultante de tal confianza. La versión oficial y autoritativa de este comunicado de prensa es la versión en inglés.