A McKinsey estudou 50 builds de IA agenciais e onde elas mais falham, e resumiu em 6 fatores-chave – essenciais para engenheiros de IA: 1. Não é sobre o agente, é sobre o fluxo de trabalho. Não fique obcecado em construir agentes "impressionantes". Pense em todo o sistema, não em brinquedos divertidos. 2. Os agentes nem sempre são a resposta. Nem todo fluxo de trabalho precisa de um sistema multiagente. Tarefas previsíveis e de baixa variação são melhor tratadas com regras ou ML, LLMs adicionam complexidade. As grandes vitórias para os agentes vêm em processos confusos e de alta variação (por exemplo, extrair informações financeiras complexas) 3. Evite "AI Slop". (comum) Concentre-se no desenvolvimento de agentes a longo prazo, como faria com o desenvolvimento de um funcionário. Esqueça as demonstrações impressionantes. Dobre os benchmarks. Os agentes devem receber descrições claras de cargos, integração e feedback para que melhorem regularmente. 4. Acompanhe cada etapa, não apenas os resultados. Escalar agentes sem visibilidade é pedir falhas silenciosas. Pense em monitorar todas as etapas do fluxo de trabalho. Dessa forma, as equipes detectam erros antecipadamente, refinam a lógica rapidamente e evitam falhas totais. Quando erros acontecem (e eles acontecerão), você pode acompanhar onde as coisas deram errado e por quê. Não pule isso. 5. Reutilize agentes quando puder. Muitas empresas perdem tempo criando agentes únicos para cada tarefa. A jogada mais inteligente é criar componentes modulares do agente (ingerir, extrair, verificar, analisar) que podem ser reutilizados para outros fluxos de trabalho. A centralização de ferramentas e prompts validados reduz de 30 a 50% do trabalho redundante, esse número não é brincadeira. 6. Os humanos continuam sendo essenciais, mas em novos papéis. Os agentes podem analisar, automatizar e dimensionar. Mas os humanos fornecem julgamento, tratamento de casos extremos e resolução criativa de problemas. O futuro não é agente vs. humano, mas agente + humano. Esses são os erros que startups e empresas estabelecidas cometem em escala. Eles causam danos massivos à reputação e aos recursos. E agora você sabe como evitar isso.