메인주 사우스포틀랜드 (Newsworthy.ai) 2026년 2월 16일 월요일 오전 7시 동부 시간 —

카네기멜론대학교의 TheAgentCompany 벤치마크가 최고의 AI 에이전트가 실제 업무 과제의 거의 70%를 실패한다고 밝히고, MIT는 기업 AI 파일럿의 95%가 측정 가능한 수익을 전혀 제공하지 않는다고 보고하며, 가트너는 2027년까지 에이전트형 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것이라고 예측하는 가운데, VectorCertain LLC의 창립자 겸 CEO인 Joseph P. Conroy가 The AI Agent Crisis: How To Avoid The Current 70% Failure Rate & Achieve 90% Success를 출간했습니다. 이 책은 이러한 연구 결과들을 기업 리더들을 위한 검증된 구현 프레임워크로 종합한 최초의 저서입니다.

현재 아마존에서 구매 가능한 이 책은 카네기멜론대학교의 TheAgentCompany 연구를 기반으로 한 체계적인 분석을 제시하며, AI 에이전트 배포가 실패하게 만드는 7가지 핵심 장벽을 규명하고 이를 극복하기 위한 12개월 구현 로드맵을 제공합니다.

AI 에이전트 실패 위기는 더 이상 논쟁의 대상이 아닙니다. 이는 세 대륙에 걸친 7개 기관이 독립적으로 확인한 기업 기술 분야에서 가장 철저히 문서화된 실패 패턴입니다:

카네기멜론대학교 (TheAgentCompany, 2024–2025): 175개의 실제 업무 과제에 걸쳐 10개의 주요 AI 에이전트 모델을 테스트했습니다. 최고 성능을 보인 구글의 Gemini 2.5 Pro는 과제의 단 30.3%만 완료했습니다. Claude 3.7 Sonnet는 26.3%를 달성했고, GPT-4o는 8.6%에 그쳤습니다. 일반적인 실패 사례에는 데이터 조작, 가짜 작업 완료를 위해 사용자 이름 변경, 그리고 연구진이 "상식의 근본적 부재"라고 명명한 현상이 포함되었습니다.

MIT NANDA "The GenAI Divide" (2025): 52개 조직 인터뷰, 153명의 고위 리더 설문조사, 300개 이상의 공개 배포 분석을 바탕으로, MIT는 기업 AI 파일럿의 95%가 측정 가능한 재정적 수익을 전혀 제공하지 않는다는 사실을 발견했습니다.

랜드 코퍼레이션 (2024–2025): 65명의 경험 많은 데이터 과학자 및 엔지니어와의 인터뷰 후, AI 프로젝트의 80% 이상이 실패한다고 결론지었습니다. 이는 비AI IT 프로젝트 실패율의 두 배에 해당합니다.

S&P 글로벌 (2025): 기업의 42%가 대부분의 AI 이니셔티브를 포기했다는 사실을 발견했으며, 이는 전년도 17%에서 증가한 것으로 연간 147% 증가율을 보였습니다.

가트너 (2025년 6월): 2027년 말까지 에이전트형 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것이라고 예측했으며, 수천 개의 에이전트형 AI 벤더 중 약 130개만이 진정한 에이전트 능력을 제공한다는 사실을 발견했습니다. 나머지는 "에이전트 워싱" 상태입니다.

"현재 대부분의 에이전트형 AI 프로젝트는 초기 단계 실험이나 개념 증명으로, 주로 과대광고에 의해 추진되며 종종 잘못 적용되고 있습니다. 이는 조직으로 하여금 대규모 AI 에이전트 배포의 실제 비용과 복잡성을 보지 못하게 할 수 있습니다."

— Anushree Verma, 선임 디렉터 애널리스트, 가트너

The AI Agent Crisis는 단순히 문제를 문서화하는 데 그치지 않습니다. Conroy의 25년 이상의 임무중심 애플리케이션용 AI 시스템 구축 경험(EPA 규제 기준이 된 신경망 최적화 플랫폼 포함)을 바탕으로, 이 책은 프로덕션 환경에서 지속적인 AI 에이전트 성공을 달성하기 위한 최초의 포괄적 프레임워크를 제시합니다.

이 책의 주요 기여점으로는 의사소통 성공률이 29%에 불과한 것부터 탐색 실패율 12%에 이르기까지 AI 에이전트 실패를 초래하는 7가지 핵심 장벽의 규명; 적절히 통제된 AI 에이전트가 73%의 수익 증가와 702%의 연간 수익률을 제공할 수 있음을 입증하는 통합 ROI 방법론; 97% 의사소통 성공률, 90% 이상 탐색 신뢰성, 85% 비용 절감을 달성한 프로덕션 검증 접근법; 그리고 12개월 배포 로드맵이 포함된 산업별 구현 플레이북이 있습니다.

"70% 실패율은 무작위가 아닙니다. 예측 가능합니다. EPA, DOE, DoD를 위한 AI 시스템을 20년간 구축한 후, 저는 재앙적 실패가 기존 접근법이 완전히 무시하는 통계적 꼬리 사건에 집중된다는 사실을 발견했습니다. 이 책은 VectorCertain가 해결하기 위해 설립된 프레임워크를 체계화합니다."

— Joseph P. Conroy, 창립자 겸 CEO, VectorCertain LLC

이 책의 메시지의 긴급성은 2026년 1월과 2월에 극적으로 강조되었습니다. 이때 연쇄적인 AI 에이전트 보안 실패가 책이 규명한 통제 격차를 정확히 입증했습니다.

16만 개 이상의 GitHub 스타와 백만 명 이상의 사용자를 보유한 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크인 OpenClaw는 2026년 가장 중요한 AI 보안 사건의 중심이 되었습니다. 연구진은 150만 개의 노출된 API 인증 토큰, 82개국에 걸친 42,900개의 취약한 제어판을 발견했으며, Bitdefender Labs는 모든 OpenClaw 스킬의 약 17%가 암호화폐 탈취 멀웨어 및 리버스 셸을 포함한 악성 행동을 보인다는 사실을 발견했습니다.

한편, OpenAI는 AI 에이전트의 프롬프트 인젝션이 "완전히 해결되지 않을 수도 있다"는 솔직한 인정을 발표했고, 메타 연구는 웹 에이전트에 대한 프롬프트 인젝션 공격이 86%의 경우 부분적으로 성공했다는 사실을 발견했습니다. 2026년 2월 3일, 튜링상 수상자 Yoshua Bengio가 의장을 맡고 30개 이상의 국가가 지원하는 국제 AI 안전 보고서는 AI 발전과 효과적인 안전장치 간의 격차가 여전히 중요한 과제라고 경고했습니다.

"에이전트형 AI에 문제가 발생하면, 실패가 시스템 전체를 통해 연쇄적으로 전파됩니다. 하나의 오류 도입이 전체 시스템을 통해 확산되어 시스템을 손상시킬 수 있습니다."

— Jeff Pollard, 수석 애널리스트, 포레스터

이것들은 가상의 위험이 아닙니다. 이들은 The AI Agent Crisis가 해결하기 위해 저술된 통제 실패의 실제 현실적 표현입니다.

책이 진단 프레임워크를 제공하는 동안, VectorCertain는 가만히 있지 않습니다. 회사는 책의 원칙을 프로덕션 등급 인프라로 변환하는 오픈코어 AI 에이전트 보안 플랫폼인 SecureAgent를 출시할 준비를 하고 있습니다.

7,229개의 자동화 테스트에서 테스트 실패 없이 22회 연속 개발 스프린트를 통해 구축된 SecureAgent는 지금까지 구축된 가장 엄격하게 검증된 기업 소프트웨어 플랫폼 중 하나를 대표합니다. 이 플랫폼은 615개의 소스 모듈, 91,849줄의 프로덕션 코드, 123,573줄의 테스트 코드를 포함하며, 산업 벤치마크를 초과하는 1.34:1의 테스트 대 소스 비율을 자랑합니다.

SecureAgent의 아키텍처는 책에서 규명된 모든 실패 모드를 직접 해결합니다. 여기에는 4단계 검증 계층을 가진 특허 출원된 다층 통제 엔진; 실행 전 모든 AI 에이전트 동작을 검사하는 양방향 보안 봉투; 97% 이상의 정확도를 달성하는 앙상블 아키텍처를 사용한 다중 모델 합의 검증; 완전한 규제 준수를 위한 암호화 감사 추적; 그리고 기업급 SSO, SLA 시행, 역할 기반 접근 제어가 포함됩니다.

"가치는 고립된 에이전트를 출시하는 데서 오지 않습니다. 2026년은 강력한 통제 시스템에 의해 종단 간 통제되는 조율된 슈퍼 에이전트 생태계가 등장하기 시작하는 해가 될 것입니다."

— Swami Chandrasekaran, 글로벌 AI 및 데이터 랩스 책임자, KPMG (2026년 1월)

SecureAgent는 바로 그 강력한 통제 시스템이 되도록 설계되었습니다. 이용 가능성, 가격, 조기 접근에 대한 세부 사항은 곧 vectorcertain.com에서 발표될 예정입니다.

기업 시장은 AI 에이전트 통제에 대한 수요에 대해 명확히 말했습니다. 시스코는 2026년 2월 AI 안전 기업 Robust Intelligence를 약 4억 달러에 인수하고 AI Defense 제품 라인을 확장했습니다. F5 네트워크는 CalypsoAI를 1억 8천만 달러에 인수하고 F5 AI 가드레일을 출시했습니다. WitnessAI는 2026년 1월 AI 에이전트 보안을 위해 5,800만 달러를 조달했습니다. 그리고 2025년 834%의 수익 성장을 달성한 Galileo AI는 전용 에이전트 신뢰성 플랫폼을 출시했습니다.

가트너는 2026년 말까지 기업 애플리케이션의 40%가 작업 특화 AI 에이전트를 통합할 것이라고 예측합니다. 이는 2025년 5% 미만에서 증가한 수치입니다. 그러나 델로이트의 2026 AI 현황 설문조사에 따르면, 기업의 21%만이 에이전트 통제를 위한 성숙한 모델을 보유하고 있습니다. 배포 속도와 통제 준비도 사이의 그 격차가 바로 VectorCertain가 서비스하기 위해 설립된 정확한 시장입니다.

EU AI 법의 고위험 AI 시스템 요구사항 완전 시행은 2026년 8월 2일에 시작되며, 벌금은 최대 3,500만 유로 또는 글로벌 수익의 7%에 달할 수 있습니다. 미국에서는 2025년 38개 주가 AI 법안을 통과시켰으며, 캘리포니아, 텍사스, 콜로라도 법률은 2026년 1월 1일 발효됩니다. NIST는 2026년 1월 AI 에이전트 보안을 특별히 대상으로 한 최초의 연방 등록 요청을 발표했습니다.

포레스터는 2026년 에이전트형 AI 배포가 공개적으로 공개된 데이터 유출을 초래할 것이라고 예측합니다. 기업에게 있어 질문은 AI 에이전트 통제가 필요한지 여부가 아니라, 불가피한 사고가 발생하기 전에 통제 체계를 갖출 수 있을지 여부입니다.

Joseph P. Conroy는 델라웨어 법인인 VectorCertain LLC의 창립자 겸 CEO로, 임무중심 애플리케이션을 위한 AI 안전 및 통제 기술을 개발하고 있습니다. EPA, DOE, DoD, NIH를 포함한 연방 기관을 위한 AI 시스템을 25년 이상 구축한 경험을 가진 Conroy는 EPA 규정에 명문화된 ENVAPEMS 예측 배출 모니터링 시스템을 개척했습니다. 그와 그의 팀은 또한 2001년 NYMEX에서 전력 선물을 예측하기 위해 AI를 최초로 사용했습니다. 그는 AI 앙상블 시스템 및 다중 모델 합의 기술 분야에서 19개 이상의 임시 특허 출원을 보유하고 있으며, 재앙적 사건이 발생하는 통계적 꼬리에서 안전 범위를 가능하게 하는 VectorCertain의 Micro-Recursive Model 아키텍처를 개발했습니다.

Conroy는 AI 에이전트 신뢰성, AI 안전, 기업 AI 통제에 관한 연설 및 전문가 코멘트를 위해 연락 가능합니다.

VectorCertain LLC는 메인주에 본사를 둔 AI 안전 및 통제 기술 회사입니다. 회사의 사명은 금융 서비스, 헬스케어, 자율 주행 차량, 국방, 에너지를 포함한 규제 산업 전반에 걸쳐 임무중심 애플리케이션을 위한 AI 시스템을 수학적으로 입증 가능하게 만드는 것입니다. VectorCertain의 특허 출원 아키텍처는 초소형 Micro-Recursive Models(71–1,500바이트 모델로 서브 밀리초 지연 시간 운영), 다중 모델 합의 검증, 그리고 곧 출시될 SecureAgent 기업 통제 플랫폼을 결합합니다.

자세한 내용은 vectorcertain.com에서 확인하세요.

책 세부 정보

제목: 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

저자: Joseph P. Conroy

출판사: VectorCertain LLC

구매처: 아마존 — https://www.amazon.com/dp/B0FXN4Y676

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

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서평용 사본, 임원 인터뷰, 데이터 팩트 시트, 고해상도 저자 사진은 요청 시 제공 가능합니다. 문의: press@vectorcertain.com.

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