科技產業近期展現出既模仿過去大規模變革（如雲端運算初期的失控成本），又前所未見的野性（伴隨巨額營收與大規模裁員）。Box 創辦人亞倫·利維（Aaron Levie）指出，執行長特別容易陷入「AI 精神病」，因為他們距離產生 AI 價值的最後一哩路工作過於遙遠。執行長們通常只體驗 AI 的順利路徑，卻忽略了後續十到二十個關鍵步驟，導致他們誤信代理程式能完成實際工作，卻無法承擔審查程式碼、發現錯誤或識別幻覺庫等責任。利維強調，他並非反對 AI，而是積極支援 AI 開發，但他認為執行長缺乏對自動化邊界的真實認知。
資料顯示，2026 年前五個月，科技產業已有 115,430 人被裁，涉及 152 家公司，僅次於 2025 年全年的 124,636 人裁員數，且多歸因於 AI。儘管部分公司如 ClickUp 的執行長澤布·伊萬斯（Zeb Evans）宣稱裁員是為了建立由管理 AI 代理組成的高效組織，但學術研究對此持保留態度。加州大學柏克萊分校管理評論期刊於 2026 年 10 月發表的元分析發現，AI 採用與整體生產力提升之間沒有強相關。國家經濟研究局的研究也指出存在「生產力悖論」，即感知到的生產力增長遠大於實際測量值。麻省理工學院的研究預測，基於目前大型語言模型（LLM）的改善速度，到 2029 年，模型在文字相關任務上的成功率平均將達到 80% 至 95%，達到最低足夠品質水平，但代理程式仍需數年才能超越人類。哈佛商業評論的研究則警告，當所有人使用 AI 生產更多內容時，瓶頸將轉移至必須授權所有內容的執行長。若執行長未做好準備，這種持續的 AI 迷思將導致組織混亂。