企業は、適切な管理なしに意図的にAIエージェントを展開しています。現在、これらのシステムの後付けに取り組んでおり、5つの制御レイヤーにわたるベンダー変更のために予算を割り当てています。これらのレイヤーには、エージェントID、出力評価、コストテレメトリ、コンテキスト管理、オーケストレーションが含まれます。企業はすでに結果に直面しており、過半数がエージェントのセキュリティインシデントまたはニアミスを経験しています。多くはまた、請求書を受け取った後にのみコストを把握するなど、エージェントの支出に対して受動的な制御を示しています。重要な発見は、自社でGPUを実行している企業の86％が、利用率が50％未満であると報告していることです。さらに、AIコンピューティングコストとリターンを厳密に追跡しているのは44％だけで、ほとんどはまだ見積もりを行っています。展開されている「エージェント」の多くは基本的なシングルプロンプトチャットボットであり、複雑な多段階タスクを実行できません。これは、より単純なツールが真のエージェントとして誤ってラベル付けされている、一般的な「エージェントウォッシング」の傾向を浮き彫りにしています。企業の3分の2は、これらのシステムを完全に信頼しているのがわずか5％であるにもかかわらず、自動評価に基づいてAIエージェントが本番環境に変更をプッシュすることを許可しています。企業の半数は、内部評価を通過した後、顧客 facing の障害を引き起こしたエージェントを出荷しています。かなりの69％の企業がエージェントの資格情報の共有を許可しており、セキュリティインシデントの発生率が大幅に高くなっています。企業の57％は、誤ったメトリックや古い定義など、欠落または一貫性のないビジネスコンテキストに誤ったエージェントの回答をトレースしています。AIエージェントの「ポータビリティ」の必要性が優先事項として浮上しており、企業はハイブリッドオーケストレーション制御プレーンを予測しています。単一のベンダーが、5つの重要な制御レイヤーのいずれにおいても支配的な地位を確立していません。企業は主に、ガードレールとソリューションのために、既存のクラウドおよびモデルプロバイダーによって提供される組み込みツールにデフォルト設定しています。今後の調査では、これらの計画された予算配分が、エージェントのセキュリティ、評価の厳密さ、GPU利用率、およびセマンティックレイヤーの実装の改善につながるかどうかを追跡します。