L'écart entre un prototype rapide et un système prêt pour la production est plus grand que ce que la plupart des équipes imaginent. Les agents de démonstration peuvent montrer des capacités, mais manquent souvent de robustesse, de sécurité et de profondeur d'intégration nécessaires à un usage réel. Les points de défaillance courants incluent une mauvaise connectivité des données, des métriques de succès floues et une sous-estimation du besoin de surveillance et d'itération continues. Les entreprises qui réussissent commencent généralement par des cas d'usage étroits et à forte valeur, investissent dans l'infrastructure de données et traitent les agents comme des produits évolutifs.
Créer un agent IA prend quelques minutes, mais la plupart échouent en production. Cette analyse explore les principaux obstacles.