Suurimmat opit @Aish_Reganti ja @KiritiBadam menestyksekkäiden yritysten tekoälytuotteiden rakentamisesta: 1. Tekoälytuotteet eroavat perinteisestä ohjelmistosta kahdella perustavanlaatuisella tavalla: ne ovat epädeterministisiä ja sinun täytyy jatkuvasti vaihtaa toimijuuden ja kontrollin välillä. Perinteiset tuotekehitysprosessit rikkoutuvat, kun tuotteesi antaa eri vastauksia samaan syötteeseen ja pystyy toimimaan itsenäisesti. 2. Viraston ja kontrollin välinen kompromissi on jokaisen tekoälytuotteen keskeinen suunnittelupäätös. Aish ja Kiriti kehystävät tämän spektriksi: toisessa päässä tekoäly toimii itsenäisesti minimaalisilla suojakaiteilla; toisaalta järjestelmä on tiukasti rajoitettu eksplisiittisiin sääntöihin ja ihmisen silmukkaan -portteihin. Useimmat menestyneet yritys-AI-tuotteet sijoittuvat jonnekin keskivaiheille, säätäen ohjausta dynaamisesti luottamuspisteiden, kontekstin ja riskin perusteella. 3. Suurin osa tekoälytuotteiden epäonnistumisista johtuu suoritusvirheistä, eivät mallin rajoituksista. Aish ja Kiriti saavat tiimit syyttävän taustalla olevaa LLM:ää, kun todellinen ongelma on epäselvä tuotelaajuus, puuttuvat suojakaiteet tai huono käyttäjäperehdytys. Malli, joka näkee hallusinaatioita 5 % ajasta, voi silti tuottaa loistavan tuotteen, jos suunnittelet käyttökokemuksen niin, että saat luotettavuuspisteitä, käyttäjät voivat tarkistaa tuloksia ja rajoittaa tehtävää. Käytännön oivallus: ennen kuin pyydät parempaa mallia, tarkasta tuotesuunnittelusi, arviointikattavuus ja käyttäjävirrat. Suorituskurinalaisuus voittaa useimmissa tapauksissa mallin suorituskyvyn. 4. V1 AI -tuotteesi pitäisi ratkaista kapea ja arvokas ongelma tiukoilla kaiteilla. Tiimit epäonnistuvat yrittäessään rakentaa yleiskäyttöisen avustajan tai agentin ensimmäisellä yrittämällä. Valitse yksi työnkulku, automatisoi yksi toistuva tehtävä tai vastaa yhteen kysymyskategoriaan todella hyvin. Kapea näkökulma antaa mahdollisuuden kerätä tarkkaa palautetta, säätää mallia nopeammin ja osoittaa arvoa ennen laajentamista. Laajuus tulee myöhemmin, kun olet saanut ydinsilmukan kiinni. 5. Havaittavuus ja lokitus ovat tärkeämpiä tekoälytuotteille kuin perinteisille ohjelmistoille, koska tekoälyn käyttäytyminen on epädeterminististä ja vaikeampaa debugata. Sinun tulisi kirjata paitsi virheet myös mallin luottamuspisteet, syötteen ominaisuudet, käyttäjäkorjaukset ja viivemittarit. Kun tuotannossa menee pieleen, nämä lokit ovat ainoa tapa rekonstruoida, mitä malli näki ja miksi se teki tietyn päätöksen. Sijoita metsätalousinfrastruktuuriin ajoissa, ennen kuin tulee kriisi. 6. Arvioinnit ovat välttämättömiä, mutta eivät riittäviä. Arvioinnit auttavat mittaamaan mallin suorituskykyä tunnetuissa testitapauksissa, mutta ne eivät kata koko tuotekokemusta, tuotannon etutapauksia tai käyttäjätyytyväisyyttä. Joukkueet, jotka luottavat pelkästään arviointeihin, esittävät tuotteita, jotka menestyvät testeissä, mutta epäonnistuvat luonnossa. Yhdistä arvioinnit jatkuvaan seurantaan, käyttäjäpalautesilmukoihin ja havaittavuustyökaluihin, jotta voidaan havaita, mitä automatisoidut testit jättävät huomaamatta. 7. "Jatkuva kalibrointi" korvaa perinteiset iteratiiviset tuotekehityssyklit. Koska tekoälymallit vaihtelevat ja käyttäjien odotukset muuttuvat, tiimien on jatkuvasti mitattava todellista suorituskykyä ja säädettävä kehotuksia, suojakaiteita tai malliversioita. Aish ja Kiriti suosittelevat tuotteen instrumentointia käyttäjäpalautteen keräämiseksi ja mallintamistulosten keräämiseksi ensimmäisestä päivästä lähtien, ja sitten tarkistamaan tiedot viikoittain. Ilman jatkuvaa kalibrointia tekoälytuotteesi heikkenee hiljaa, ja käyttäjät alkavat vaihtaa aikaa ennen kuin huomaat. 8. Jatkuva käyttöönotto tekoälylle tarkoittaa mallipäivitysten ja nopeiden muutosten lähettämistä koodina, ei manuaalisina interventioina. Perinteinen ohjelmisto ottaa käyttöön koodin; Tekoälytuotteet ottavat käyttöön koodia sekä mallipainoja, kehotuksia ja hakulogiikkaa. Aish ja Kiriti kannattavat kehotteiden ja mallikonfiguraatioiden käsittelyä versioitetuina artefakteina CI/CD-putkessasi, automatisoiduilla regressiotesteillä arviointien avulla. Tämä estää yleisen vastakaavan, jossa PM:t säätävät kehotuksia käyttöliittymässä ja rikkovat tuotannon. Hyvä puoli: voit iteroida mallin käyttäytymistä turvallisesti ja peruuttaa huonot muutokset välittömästi. 9. Tekoälytuotteet epäonnistuvat, koska tiimit aliarvioivat datan laadun merkityksen. Aish ja Kiriti näkevät, kuinka tiimit kiirehtivät hienosäätämään malleja tai lisäämään ominaisuuksia ilman, että he ensin tarkistavat, heijastavatko heidän koulutus- ja arviointidatansa todellista käyttöä. Roska sisään, roska ulos pätee kaksinkertaisesti tekoälyyn: jos datasi on vanhentunutta, puolueellista tai käyttäjän tarpeiden kanssa ristiriidassa, mikään nopea suunnittelu tai mallin säätö ei pelasta sinua. Aloita laittamalla datatalosi kuntoon.