Post by Sciensa

Toda vez que um piloto de IA não consegue chegar em produção, o primeiro reflexo é mexer no modelo, e na maioria dos casos que acompanhamos o modelo nunca foi o problema, ele só estava levando a culpa. Em homologação tudo funciona, porque ali o ambiente é controlado e ninguém cobra nada. A história muda quando esse mesmo piloto precisa conversar com sistemas críticos, respeitar quem aprova cada ação, deixar uma trilha que o regulador consiga abrir depois e ainda custar um valor previsível por operação. Nenhuma dessas exigências se resolve trocando de LLM. Quem dá conta delas é o harness, a camada de orquestração, governança, auditoria e custo que existe em volta do modelo. É justamente essa camada que falta quando 88% dos projetos de agentes enterprise não chegam em produção, quase nunca por causa do modelo. O mercado já batizou essa barreira de Enterprise Deployment Gap. E nenhuma troca de modelo derruba essa barreira, porque o que sustenta um agente em produção regulada é a camada em volta, que também é a que mais pesa na conta final. Veja no artigo abaixo os 8 controles que uma operação enterprise precisa cobrir e como o Banco do Brasil chegou a 800 agentes em produção sob o Bacen.