McKinsey hat 50 agentische KI-Entwicklungen untersucht und herausgefunden, wo sie am häufigsten scheitern, und auf 6 Schlüsselfaktoren reduziert – entscheidend für KI-Ingenieure: 1. Es geht nicht um den Agenten, es geht um den Workflow. Besessen Sie sich nicht damit, "beeindruckende" Agenten zu bauen. Denken Sie an das gesamte System, nicht an lustige Spielzeuge. 2. Agenten sind nicht immer die Antwort. Nicht jeder Workflow benötigt ein Multi-Agenten-System. Aufgaben mit geringer Varianz und Vorhersehbarkeit werden am besten mit Regeln oder ML bearbeitet, LLMs fügen Komplexität hinzu. Die großen Gewinne für Agenten kommen in hochvariablen, chaotischen Prozessen (z. B. komplexe Finanzinformationen extrahieren). 3. Vermeiden Sie "AI Slop". (häufig) Konzentrieren Sie sich auf die langfristige Entwicklung von Agenten, wie Sie es bei der Entwicklung eines Mitarbeiters tun würden. Vergessen Sie beeindruckende Demos. Verdoppeln Sie die Benchmarks. Agenten sollten klare Stellenbeschreibungen erhalten, eingearbeitet werden und Feedback erhalten, damit sie sich regelmäßig verbessern. 4. Verfolgen Sie jeden Schritt, nicht nur die Ergebnisse. Agenten ohne Sichtbarkeit zu skalieren, ist eine Einladung zu stillen Fehlern. Denken Sie daran, jede Phase des Workflows zu überwachen. Auf diese Weise können Teams Fehler frühzeitig erkennen, Logik schnell verfeinern und totale Zusammenbrüche vermeiden. Wenn Fehler passieren (und das werden sie), können Sie nachverfolgen, wo etwas schiefgelaufen ist und warum. Überspringen Sie das nicht. 5. Wiederverwenden Sie Agenten, wenn Sie können. Viele Unternehmen verschwenden Zeit mit dem Bau von Einmal-Agenten für jede Aufgabe. Der klügere Ansatz besteht darin, modulare Agentenkomponenten (eingeben, extrahieren, überprüfen, analysieren) zu erstellen, die für andere Workflows wiederverwendet werden können. Die Zentralisierung validierter Werkzeuge und Eingabeaufforderungen reduziert 30–50 % redundante Arbeit, diese Zahl ist kein Scherz. 6. Menschen bleiben unerlässlich, aber in neuen Rollen. Agenten können analysieren, automatisieren und skalieren. Aber Menschen bieten Urteilsvermögen, Umgang mit Randfällen und kreatives Problemlösen. Die Zukunft ist nicht Agent gegen Mensch, sondern Agent + Mensch. Dies sind die Fehler, die Startups und etablierte Unternehmen im großen Maßstab machen. Sie verursachen massive Schäden an Ruf und Ressourcen. Und jetzt wissen Sie, wie Sie dies vermeiden können.