I miei principali insegnamenti da @Aish_Reganti e @KiritiBadam su come costruire prodotti AI aziendali di successo: 1. I prodotti AI si differenziano dai software tradizionali in due modi fondamentali: sono non deterministici e devi costantemente bilanciare agenzia e controllo. I processi di sviluppo del prodotto tradizionali si rompono quando il tuo prodotto fornisce risposte diverse allo stesso input e può fare cose da solo. 2. Il bilanciamento tra agenzia e controllo è la decisione di design centrale in ogni prodotto AI. Aish e Kiriti inquadrano questo come uno spettro: da un lato, l'AI agisce in modo autonomo con minimi vincoli; dall'altro, il sistema è strettamente vincolato con regole esplicite e porte con intervento umano. La maggior parte dei prodotti AI aziendali di successo si colloca da qualche parte nel mezzo, regolando dinamicamente il controllo in base ai punteggi di fiducia, al contesto e al rischio. 3. La maggior parte dei fallimenti dei prodotti AI deriva da errori di esecuzione, non da limitazioni del modello. Aish e Kiriti vedono i team incolpare il LLM sottostante quando il vero problema è un ambito di prodotto poco chiaro, vincoli mancanti o una scarsa onboarding degli utenti. Un modello che allucina il 5% delle volte può comunque alimentare un ottimo prodotto se progetti l'UX per far emergere i punteggi di fiducia, consentire agli utenti di verificare le uscite e vincolare il compito. L'insight pratico: prima di chiedere un modello migliore, controlla il design del tuo prodotto, la copertura della valutazione e i flussi degli utenti. La disciplina di esecuzione supera le prestazioni del modello nella maggior parte dei casi. 4. Il tuo prodotto AI V1 dovrebbe risolvere un problema ristretto e di alto valore con vincoli rigorosi. I team falliscono cercando di costruire un assistente o un agente di uso generale al primo tentativo. Scegli un flusso di lavoro, automatizza un compito ripetitivo o rispondi a una categoria di domande molto bene. Un ambito ristretto ti consente di raccogliere feedback mirati, ottimizzare il modello più rapidamente e dimostrare valore prima di espanderti. La varietà arriva dopo, dopo aver perfezionato il ciclo centrale. 5. L'osservabilità e il logging sono più critici per i prodotti AI rispetto al software tradizionale, perché il comportamento dell'AI è non deterministico e più difficile da debug. Dovresti registrare non solo gli errori ma anche i punteggi di fiducia del modello, le caratteristiche degli input, le correzioni degli utenti e le metriche di latenza. Quando qualcosa va storto in produzione, questi log sono l'unico modo per ricostruire cosa ha visto il modello e perché ha preso una particolare decisione. Investi in un'infrastruttura di logging fin dall'inizio, prima di avere una crisi. 6. Le valutazioni sono necessarie ma non sufficienti. Le valutazioni ti aiutano a misurare le prestazioni del modello su casi di test noti, ma non catturano l'intera esperienza del prodotto, i casi limite in produzione o la soddisfazione degli utenti. I team che si affidano esclusivamente alle valutazioni lanciano prodotti che ottengono buoni punteggi nei test ma falliscono nel mondo reale. Combina le valutazioni con il monitoraggio continuo, i loop di feedback degli utenti e gli strumenti di osservabilità per catturare ciò che i test automatizzati mancano. 7. La "calibrazione continua" sostituisce i tradizionali cicli di sviluppo del prodotto iterativi. Poiché i modelli AI si spostano e le aspettative degli utenti cambiano, i team devono costantemente misurare le prestazioni nel mondo reale e regolare i prompt, i vincoli o le versioni del modello. Aish e Kiriti raccomandano di strumentare il tuo prodotto per catturare il feedback degli utenti e le uscite del modello fin dal primo giorno, quindi rivedere quei dati settimanalmente. Senza calibrazione continua, il tuo prodotto AI degraderà silenziosamente e gli utenti abbandoneranno prima che tu te ne accorga. 8. Il deployment continuo per l'AI significa spedire aggiornamenti del modello e modifiche ai prompt come codice, non interventi manuali. Il software tradizionale distribuisce codice; i prodotti AI distribuiscono codice più pesi del modello, prompt e logica di recupero. Aish e Kiriti sostengono di trattare i prompt e le configurazioni del modello come artefatti versionati nella tua pipeline CI/CD, con test di regressione automatizzati tramite valutazioni. Questo previene il comune anti-pattern dei PM che modificano i prompt in un'interfaccia utente e rompono la produzione. Il vantaggio: puoi iterare sul comportamento del modello in modo sicuro e ripristinare istantaneamente modifiche sbagliate. 9. I prodotti AI falliscono perché i team sottovalutano l'importanza della qualità dei dati. Aish e Kiriti vedono i team affrettarsi a ottimizzare i modelli o aggiungere funzionalità senza prima controllare se i loro dati di addestramento e valutazione riflettono effettivamente l'uso nel mondo reale. "Spazzatura dentro, spazzatura fuori" si applica doppiamente all'AI: se i tuoi dati sono obsoleti, distorti o non allineati con le esigenze degli utenti, nessuna quantità di ingegneria dei prompt o ottimizzazione del modello ti salverà. Inizia mettendo in ordine la tua casa dei dati.