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Semiconductor Engineering의 자료는 반도체 설계에서 AI 에이전트의 자율성을 평가하기 위한 5단계 프레임워크를 제시한다. 특정 작업의 최적화에서 시작해 통제된 엔지니어링 범위 내에서 전체 워크플로를 수행하는 단계까지 포함한다. 또한 의사결정의 범위, 검증 메커니즘, 개입에 대한 엔지니어의 책임과 최종 승인 절차를 규정하지 않는 한 자율성 수준만으로는 충분하지 않다고 강조한다.
분석 자료는 인공지능이 개별 도구만 개선할 때가 아니라 도구와 팀 사이의 작업 흐름을 조정할 때 칩 설계 도구에서 가장 큰 가치를 창출할 것이라고 결론짓는다. 그러나 인공지능에 대한 의존은 의미의 연속성, 결정론적 검증, 모든 결과에 대한 감사 가능성이 확보될 때에만 가능하다.
EDA 및 반도체 기업 전문가들의 견해에 따르면 하드웨어와 소프트웨어 개발의 통합은 업무팀과 도구의 차이부터 전체 워크로드를 시뮬레이션하기 어려운 문제까지 조직적·기술적 장애에 직면해 있다. 인공지능은 RTL과 소프트웨어 작성에 도움을 줄 수 있지만, 복잡한 아키텍처 결정을 내리기에는 아직 충분한 맥락을 갖추지 못했다.