La brecha entre un prototipo rápido y un sistema listo para producción es más amplia de lo que la mayoría de los equipos esperan. Los agentes de demostración pueden mostrar capacidades, pero a menudo carecen de la robustez, seguridad y profundidad de integración necesarias para el uso empresarial real. Los puntos de falla comunes incluyen mala conectividad de datos, métricas de éxito poco claras y subestimación de la necesidad de monitoreo e iteración continuos. Las empresas exitosas suelen comenzar con casos de uso estrechos y de alto valor, invierten en infraestructura de datos y tratan a los agentes como productos en evolución.
Construir un agente de IA toma minutos, pero la mayoría no llega a producción. Este análisis explora las principales barreras.