A McKinsey estudou 50 construções de IA agentiva e onde elas falham mais, reduzindo a questão a 6 fatores-chave—essenciais para engenheiros de IA: 1. Não se trata do agente, mas do fluxo de trabalho. não se obceque em construir agentes "impressionantes". pense no sistema como um todo, não em brinquedos divertidos. 2. Agentes nem sempre são a resposta. Nem todo fluxo de trabalho precisa de um sistema multi-agente. Tarefas de baixa variância e previsíveis são melhor tratadas com regras ou ML, LLMs adicionam complexidade. As grandes vitórias para agentes vêm de processos de alta variância e bagunçados (por exemplo, extrair informações financeiras complexas). 3. Evite "AI Slop". (comum) Concentre-se no desenvolvimento a longo prazo de agentes, assim como faria com o desenvolvimento de um funcionário. Esqueça demonstrações impressionantes. Aprofunde-se em benchmarks. Os agentes devem receber descrições de trabalho claras, serem integrados e receber feedback para que melhorem regularmente. 4. Rastreie cada passo, não apenas os resultados. Escalar agentes sem visibilidade é pedir por falhas silenciosas. Pense em monitorar cada etapa do fluxo de trabalho. Dessa forma, as equipes detectam erros cedo, refinam a lógica rapidamente e evitam colapsos totais. Quando os erros acontecem (e eles acontecerão), você pode rastrear onde as coisas deram errado e por quê. Não pule isso. 5. Reutilize agentes quando puder. Muitas empresas perdem tempo construindo agentes únicos para cada tarefa. A jogada mais inteligente é criar componentes de agente modulares (ingerir, extrair, verificar, analisar) que podem ser reutilizados para outros fluxos de trabalho. Centralizar ferramentas e prompts validados reduz 30–50% do trabalho redundante, esse número não é brincadeira. 6. Os humanos continuam sendo essenciais, mas em novos papéis. Agentes podem analisar, automatizar e escalar. 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 grande escala. Eles causam danos massivos à reputação e aos recursos. E agora você sabe como evitar isso.