Существует компания стоимостью 800 миллионов долларов, потому что оценки были настолько неэффективными, что основателю пришлось создать один и тот же внутренний инструмент дважды, в двух разных компаниях, прежде чем кто-то согласился за него заплатить. Сначала в его собственном стартапе. Затем снова, возглавляя команду ИИ в Figma. Одна и та же проблема оба раза: команды, разрабатывающие функции ИИ, не имели структурированного способа узнать, улучшаются ли результаты или ухудшаются. Они просто проверяли интуицию. Вручную читали результаты. Догадывались. > Так начался BrainTrust. А теперь Vercel, Replit, Ramp, Zapier, Notion и Airtable все используют его. Число, которое меняет восприятие: компании, чьи ИИ-продукты действительно работают, проводят 12.8 экспериментов по оценке в день. Подумайте об этом ритме. Большинство команд ИИ, с которыми я общаюсь, не проводят 12.8 в месяц. Рамка проще, чем люди ожидают. Каждая оценка состоит из трех вещей: набора входных данных, которые обрабатывает ваш продукт, задачи, которая генерирует результаты, и функции оценки, которая выдает число от 0 до 1. В этом эпизоде мы создали одну с нуля на камеру. Оценка увеличилась с 0 до 0.75 менее чем за 20 минут. Оценки становятся новым PRD. PM, которые строят инфраструктуру оценок сейчас, будут увеличивать качество продукта таким образом, как PM, которые продолжают проверять интуицию, просто не могут сопоставить. Разрыв уже открывается.