McKinsey ha studiato 50 costruzioni di AI agentiche e dove falliscono di più, riducendole a 6 fattori chiave—essenziali per gli ingegneri AI: 1. Non si tratta dell'agente, ma del flusso di lavoro. non ossessionarti nel costruire agenti "impressionanti". pensa all'intero sistema, non a giocattoli divertenti. 2. Gli agenti non sono sempre la risposta. Non ogni flusso di lavoro ha bisogno di un sistema multi-agente. I compiti a bassa varianza e prevedibili sono meglio gestiti con regole o ML, gli LLM aggiungono complessità. I grandi successi per gli agenti arrivano in processi ad alta varianza e disordinati (ad es. estrarre informazioni finanziarie complesse). 3. Evita "AI Slop". (comune) Concentrati sullo sviluppo a lungo termine degli agenti, come faresti con lo sviluppo di un dipendente. Dimentica le dimostrazioni impressionanti. Raddoppia sui benchmark. Gli agenti dovrebbero avere descrizioni di lavoro chiare, essere integrati e ricevere feedback in modo da migliorare regolarmente. 4. Monitora ogni passaggio, non solo i risultati. Scalare gli agenti senza visibilità significa chiedere fallimenti silenziosi. Pensa a monitorare ogni fase del flusso di lavoro. In questo modo i team possono rilevare errori precocemente, affinare rapidamente la logica e evitare rotture totali. Quando si verificano errori (e si verificheranno), puoi tracciare dove le cose sono andate male e perché. Non saltare questo. 5. Riutilizza gli agenti quando puoi. Molte aziende perdono tempo a costruire agenti una tantum per ogni compito. La mossa più intelligente è creare componenti agenti modulari (ingestione, estrazione, verifica, analisi) che possono essere riutilizzati per altri flussi di lavoro. Centralizzare strumenti e prompt convalidati riduce del 30–50% il lavoro ridondante, questo numero non è uno scherzo. 6. Gli esseri umani rimangono essenziali, ma in nuovi ruoli. Gli agenti possono analizzare, automatizzare e scalare. Ma gli esseri umani forniscono giudizio, gestione dei casi limite e problem-solving creativo. Il futuro non è agente contro umano, ma agente + umano. Questi sono gli errori che le startup e le aziende consolidate fanno su larga scala. Causano danni enormi alla reputazione e alle risorse. E ora sai come evitarlo.