McKinsey a étudié 50 constructions d'IA agentique et où elles échouent le plus, et a réduit cela à 6 facteurs clés—essentiels pour les ingénieurs en IA : 1. Ce n'est pas une question d'agent, c'est une question de flux de travail. ne vous obsédez pas à construire des agents "impressionnants". pensez à l'ensemble du système, pas à des jouets amusants. 2. Les agents ne sont pas toujours la réponse. Tous les flux de travail n'ont pas besoin d'un système multi-agents. Les tâches à faible variance et prévisibles sont mieux gérées avec des règles ou du ML, les LLM ajoutent de la complexité. Les grands gains pour les agents proviennent de processus à haute variance et désordonnés (par exemple, extraire des informations financières complexes). 3. Évitez le "AI Slop". (commun) Concentrez-vous sur le développement à long terme des agents, comme vous le feriez pour le développement d'un employé. Oubliez les démos impressionnantes. Renforcez les benchmarks. Les agents doivent recevoir des descriptions de poste claires, être intégrés et recevoir des retours pour s'améliorer régulièrement. 4. Suivez chaque étape, pas seulement les résultats. Augmenter les agents sans visibilité, c'est demander des échecs silencieux. Pensez à surveiller chaque étape du flux de travail. De cette façon, les équipes détectent les erreurs tôt, affinent la logique rapidement et évitent les pannes totales. Lorsque des erreurs se produisent (et elles se produiront), vous pouvez suivre où les choses ont mal tourné et pourquoi. Ne sautez pas cette étape. 5. Réutilisez les agents quand vous le pouvez. De nombreuses entreprises perdent du temps à construire des agents uniques pour chaque tâche. La stratégie plus intelligente consiste à créer des composants d'agents modulaires (ingérer, extraire, vérifier, analyser) qui peuvent être réutilisés pour d'autres flux de travail. Centraliser les outils et les invites validés réduit de 30 à 50 % le travail redondant, ce chiffre n'est pas à prendre à la légère. 6. Les humains restent essentiels, mais dans de nouveaux rôles. Les agents peuvent analyser, automatiser et évoluer. Mais les humains apportent jugement, gestion des cas particuliers et résolution créative de problèmes. L'avenir n'est pas agent contre humain, mais agent + humain. Ce sont les erreurs que les startups et les entreprises établies commettent à grande échelle. Elles causent des dommages massifs à la réputation et aux ressources. Et maintenant, vous savez comment éviter cela.