As minhas principais conclusões de @Aish_Reganti e @KiritiBadam sobre como construir produtos de IA empresarial bem-sucedidos: 1. Os produtos de IA diferem do software tradicional em duas maneiras fundamentais: são não determinísticos e você precisa constantemente equilibrar agência vs. controle. Os processos tradicionais de desenvolvimento de produtos falham quando o seu produto dá respostas diferentes para a mesma entrada e pode fazer coisas por conta própria. 2. O equilíbrio entre agência e controle é a decisão de design central em cada produto de IA. Aish e Kiriti enquadram isso como um espectro: em uma extremidade, a IA atua de forma autônoma com mínimas restrições; na outra, o sistema é rigidamente limitado com regras explícitas e portas com intervenção humana. A maioria dos produtos de IA empresarial bem-sucedidos se posiciona em algum lugar no meio, ajustando dinamicamente o controle com base em pontuações de confiança, contexto e risco. 3. A maioria das falhas de produtos de IA resulta de erros de execução, não de limitações do modelo. Aish e Kiriti veem equipes culpando o LLM subjacente quando o verdadeiro problema é um escopo de produto pouco claro, falta de restrições ou um onboarding de usuário deficiente. Um modelo que alucina 5% do tempo ainda pode impulsionar um ótimo produto se você projetar a experiência do usuário para mostrar pontuações de confiança, permitir que os usuários verifiquem as saídas e restrinjam a tarefa. A visão acionável: antes de pedir um modelo melhor, audite o design do seu produto, a cobertura de avaliação e os fluxos de usuários. A disciplina de execução supera o desempenho do modelo na maioria dos casos. 4. O seu produto de IA V1 deve resolver um problema estreito e de alto valor com restrições rigorosas. As equipes falham ao tentar construir um assistente ou agente de propósito geral na primeira tentativa. Escolha um fluxo de trabalho, automatize uma tarefa repetitiva ou responda a uma categoria de perguntas muito bem. Um escopo estreito permite que você colete feedback focado, ajuste o modelo mais rapidamente e prove valor antes de expandir. A amplitude vem depois, depois de você ter dominado o ciclo central. 5. A observabilidade e o registro são mais críticos para produtos de IA do que para software tradicional, porque o comportamento da IA é não determinístico e mais difícil de depurar. Você deve registrar não apenas erros, mas também pontuações de confiança do modelo, características de entrada, correções de usuários e métricas de latência. Quando algo dá errado em produção, esses registros são a única maneira de reconstruir o que o modelo viu e por que tomou uma decisão particular. Invista em infraestrutura de registro desde o início, antes de ter uma crise. 6. As avaliações são necessárias, mas não suficientes. As avaliações ajudam você a medir o desempenho do modelo em casos de teste conhecidos, mas não capturam toda a experiência do produto, casos extremos em produção ou satisfação do usuário. As equipes que dependem exclusivamente de avaliações lançam produtos que têm um bom desempenho nos testes, mas falham no mundo real. Combine avaliações com monitoramento contínuo, ciclos de feedback de usuários e ferramentas de observabilidade para capturar o que os testes automatizados perdem. 7. "Calibração contínua" substitui os ciclos tradicionais de desenvolvimento de produtos iterativos. Como os modelos de IA mudam e as expectativas dos usuários mudam, as equipes devem medir constantemente o desempenho no mundo real e ajustar prompts, restrições ou versões do modelo. Aish e Kiriti recomendam instrumentar seu produto para capturar feedback de usuários e saídas do modelo desde o primeiro dia, e depois revisar esses dados semanalmente. Sem calibração contínua, seu produto de IA se degradará silenciosamente, e os usuários abandonarão antes que você perceba. 8. A implantação contínua para IA significa enviar atualizações de modelo e mudanças de prompt como código, não intervenções manuais. O software tradicional implanta código; produtos de IA implantam código mais pesos de modelo, prompts e lógica de recuperação. Aish e Kiriti defendem tratar prompts e configurações de modelo como artefatos versionados em seu pipeline CI/CD, com testes de regressão automatizados via avaliações. Isso previne o padrão anti-comum de PMs ajustando prompts em uma interface de usuário e quebrando a produção. A vantagem: você pode iterar sobre o comportamento do modelo com segurança e reverter mudanças ruins instantaneamente. 9. Os produtos de IA falham porque as equipes subestimam a importância da qualidade dos dados. Aish e Kiriti veem equipes apressando-se para ajustar modelos ou adicionar recursos sem primeiro auditar se seus dados de treinamento e avaliação realmente refletem o uso no mundo real. Lixo entra, lixo sai se aplica em dobro à IA: se seus dados estão desatualizados, tendenciosos ou desalinhados com as necessidades dos usuários, nenhuma quantidade de engenharia de prompt ou ajuste de modelo irá salvá-lo. Comece organizando sua casa de dados.