Cele mai importante concluzii ale mele din @Aish_Reganti și @KiritiBadam despre construirea de produse AI enterprise de succes: 1. Produsele AI diferă de software-ul tradițional în două moduri fundamentale: sunt nedeterministe și trebuie să faci constant un schimb între agenție și control. Procesele tradiționale de dezvoltare a produsului se strică atunci când produsul tău oferă răspunsuri diferite la același input și poate face lucruri de unul singur. 2. Compromisul agenție-control-control este decizia principală de design în orice produs AI. Aish și Kiriti încadrează acest aspect ca pe un spectru: la un capăt, AI-ul acționează autonom, cu margini minime; pe de altă parte, sistemul este strict constrâns de reguli explicite și porți umane în buclă. Majoritatea produselor AI enterprise de succes se situează undeva la mijloc, ajustând dinamic controlul în funcție de scorurile de încredere, context și risc. 3. Majoritatea eșecurilor produselor AI provin din greșeli în execuție, nu din limitări ale modelului. Aish și Kiriti văd echipele care dau vina pe LLM-ul de bază atunci când adevărata problemă este amploarea neclară a produsului, lipsa de protecții sau integrarea slabă a utilizatorilor. Un model care halucinează 5% din timp poate totuși alimenta un produs excelent dacă proiectezi UX pentru a evidenția scorurile de încredere, permiți utilizatorilor să verifice rezultatele și restricționezi sarcina. Perspectiva practică: înainte de a cere un model mai bun, auditează designul produsului, acoperirea evaluărilor și fluxurile de utilizatori. Disciplina execuției învinge performanța modelului în majoritatea cazurilor. 4. Produsul tău AI V1 ar trebui să rezolve o problemă îngustă, de mare valoare, cu balustrade stricte. Echipele eșuează încercând să construiască un asistent sau agent general din prima încercare. Alege un flux de lucru, automatizează o sarcină repetitivă sau răspunde foarte bine la o categorie de întrebări. Domeniul îngust îți permite să aduni feedback concentrat, să ajustezi modelul mai rapid și să demonstrezi valoarea înainte de a extinde. Lățimea vine mai târziu, după ce ai nimerit bucla de nucleu. 5. Observabilitatea și jurnalizarea sunt mai critice pentru produsele AI decât pentru software-ul tradițional, deoarece comportamentul AI este nedeterminist și mai greu de depanat. Ar trebui să înregistrezi nu doar erorile, ci și scorurile de încredere ale modelului, caracteristicile de input, corecțiile utilizatorului și metricile de latență. Când ceva merge prost în producție, aceste jurnale sunt singura modalitate de a reconstrui ce a văzut modelul și de ce a luat o anumită decizie. Investește devreme în infrastructura de exploatare forestieră, înainte să ai o criză. 6. Evaluările sunt necesare, dar nu suficiente. Evaluările te ajută să măsori performanța modelului pe cazuri de testare cunoscute, dar nu surprind întreaga experiență a produsului, cazurile excepționale în producție sau satisfacția utilizatorului. Echipele care se bazează exclusiv pe evaluări livrează produse care obțin rezultate bune la testare, dar eșuează în teren real. Combină evaluările cu monitorizarea continuă, buclele de feedback ale utilizatorilor și unelte de observabilitate pentru a detecta ce testele automate ratează. 7. "Calibrarea continuă" înlocuiește ciclurile tradiționale iterative de dezvoltare a produsului. Deoarece modelele AI se deplasează și așteptările utilizatorilor se schimbă, echipele trebuie să măsoare constant performanța din lumea reală și să ajusteze comenzile, balierele de protecție sau versiunile modelului. Aish și Kiriti recomandă să instrumentezi produsul pentru a colecta feedback-ul utilizatorilor și rezultatele modelului încă din prima zi, apoi să revizuiești acele date săptămânal. Fără o calibrare continuă, produsul tău AI se va degrada silențios, iar utilizatorii vor începe să se învârtă înainte să observi. 8. Implementarea continuă pentru AI înseamnă livrarea actualizărilor modelului și modificărilor prompte ca cod, nu intervenții manuale. Software-ul tradițional implementează cod; Produsele AI implementează cod plus greutăți de model, prompturi și logică de recuperare. Aish și Kiriti susțin tratarea prompturilor și configurațiilor modelelor ca artefacte versionate în pipeline-ul CI/CD, cu teste automate de regresie prin evaluări. Aceasta previne anti-pattern-ul comun al PM-ilor care modifică prompturile într-o interfață și strică producția. Partea bună: poți itera comportamentul modelului în siguranță și poți anula instantaneu schimbările negative. 9. Produsele AI eșuează pentru că echipele subestimează importanța calității datelor. Aish și Kiriti văd echipe grăbite să ajusteze modelele sau să adauge funcționalități fără să auditeze mai întâi dacă datele lor de antrenament și evaluare reflectă cu adevărat utilizarea din lumea reală. Garbage in, garbage out se aplică dublu AI-ului: dacă datele tale sunt învechite, părtinitoare sau nealiniate cu nevoile utilizatorilor, niciun fel de inginerie prompt sau ajustare a modelului nu te va salva. Începe prin a-ți pune casa de date în ordine.