各種規模的公司都在加速採用人工智慧代理，因為它們有望提高效率並降低營運成本。但這場競賽掩蓋了一個鮮為人知的風險：這些項目中相當一部分預計無法存活超過兩年，白白消耗投資卻無法帶來預期的報酬。.
這項警告得到了兩家科技領域權威機構的數據支持。 Gartner預測，到2026年底，40%的企業應用將配備專注於特定任務的人工智慧代理，而2025年這一比例還不到5%。同時，Gartner預測，到2027年底，超過40%的人工智慧代理專案將因成本上升、商業價值不明或風險控制不足而被取消。德勤的一項研究從另一個角度印證了這一觀點：近四分之三的公司計劃在未來兩年內採用人工智慧代理，但只有21%的公司聲稱擁有成熟的代理治理模式。.
系統架構專家、ArcH創始合夥人卡洛斯·皮薩尼表示，這些數據描述了一種他在實踐中早已發現的模式，遠早於任何報告的證實。 「問題幾乎從來都不在於選擇的AI模型，而是將一個自主代理放置在一個從未有過清晰技術規範或經過驗證的架構的系統之上。在這個基礎上添加的每一層都會增加技術債務，而不是解決任何問題。」他說。.
皮薩尼認為，企業行為模式的轉變尚未體現在軟體開發方式。 「市場在商業思維方面已經日趨成熟。對營運效率和財務可持續性的需求日益增長，這一點已毋庸置疑。問題在於，這種成熟尚未體現在系統開發層面。許多公司雖然改進了商業模式，卻仍然沿用舊方法開發軟體，既沒有規範，也沒有架構驗證。這正是技術債務的根源所在，而技術恰恰阻礙了企業所追求的效率。」
根據皮薩尼的分析，德勤的數據從治理的角度證實了這個診斷。 「只有21%的公司擁有成熟的代理治理模型，這並非合規問題，而是架構薄弱的體現。代理治理的前提是存在可供治理的結構。如果系統在創建之初就沒有明確的規範，那麼任何治理框架都無法在後期解決問題。”
為了降低成為那40%被取消專案之一的風險，Pisani認為，技術規格應該被視為商業決策，而不是可以省略的技術步驟。 「在決定使用哪個AI代理之前，正確的問題是底層架構是否能夠應對這一決策。這就是我們所說的規範驅動架構（SDA）：在明確需要解決的問題以及如何長期維持解決方案之前，不應做出任何技術決策。跳過這一步驟的公司並非節省時間，而是推遲了項目被取消的時間。”
