Ari Joury, Physiker und Gründer eines Enterprise-AI-Unternehmens, beschreibt in seinem Beitrag ein in der Branche weit verbreitetes Muster: Ein kleines Team baut einen beeindruckenden LLM-Proof-of-Concept, der Budget und Begeisterung sichert – und dann sechs Monate später stillschweigend begraben wird. Als Hauptursache benennt er nicht Modell- oder Datenschwächen, sondern strukturelle „Production Debt" in fünf Kategorien. Erstens „Technical Debt": hardcodierte Prompts und fehlende Fehlerbehandlung in verketteten LLM-Aufrufen führen zu brüchiger Orchestrierung. Lösung: Pydantic-Datenverträge, strukturierte Outputs via OpenAIs JSON-Mode oder Function Calling. Zweitens „Operational Debt": ein Ownership-Vakuum zwischen Data-Science- und DevOps-Teams führt dazu, dass niemand bei 2-Uhr-Ausfällen zuständig ist – Joury fordert RACI-Matrizen und dedizierte On-Call-Rotationen. Drittens „Evaluation Debt": subjektive „Vibe Checks" ersetzen quantifizierbare Metriken wie Reliabilität, Latenz und Token-Kosten; gefordert werden automatisierte Test-Suites mit Golden Datasets. Zwei weitere Debt-Typen (Integration und Compliance) werden im weiteren Artikelverlauf behandelt, sind im vorliegenden Auszug aber nur angedeutet. Der Beitrag richtet sich explizit an Engineering-Teams, die agentische Systeme in Unternehmensumgebungen überführen wollen.