A Microsoft lançou a infraestrutura que torna o Model Context Protocol (MCP) do Azure útil em produção, com o Azure MCP Server 2.0 e SQL MCP Server agora estáveis. Isso permite que agentes de IA se conectem a sistemas empresariais, marcando o MCP como a forma padrão para tal integração.
O artigo discute a lacuna entre o hype dos agentes de IA e a realidade da sua implantação em produção, citando dados de 2026 que mostram baixas taxas de sucesso. Apesar das grandes previsões de valor econômico, apenas uma pequena percentagem de projetos de agentes de IA alcança a produção e menos ainda geram ROI positivo.
91% dos agentes de IA falham na produção, apesar das demonstrações impressionantes, e a causa raramente é o modelo. O problema reside na negligência da engenharia de sistemas e do MLOps, que são cruciais para a operação bem-sucedida a longo prazo.
Ferramentas de construção de IA são excelentes para desenvolvimento rápido, mas enfrentam desafios significativos ao implantar aplicativos em produção. A experiência fluida no construtor oculta a infraestrutura, propriedade de dados e falta de CI/CD, resultando em problemas como erros de banco de dados e variáveis ausentes em implantações reais.