Mine viktigste erfaringer fra @Aish_Reganti og @KiritiBadam om å bygge vellykkede AI-produkter for bedrifter: 1. AI-produkter skiller seg fra tradisjonell programvare på to grunnleggende måter: de er ikke-deterministiske, og du må stadig veie mellom handlekraft og kontroll. Tradisjonelle produktutviklingsprosesser bryter sammen når produktet ditt gir forskjellige svar på samme input og kan gjøre ting på egenhånd. 2. Avveiningen mellom byrå og kontroll er kjernen i design i alle AI-produkter. Aish og Kiriti rammer dette inn som et spekter: i den ene enden handler AI-en autonomt med minimale sikkerhetsmekanismer; på den andre siden er systemet strengt begrenset med eksplisitte regler og menneske-i-løkken-porter. De fleste vellykkede bedrifts-AI-produkter havner et sted midt imellom, og justerer dynamisk kontrollen basert på tillitsscore, kontekst og risiko. 3. De fleste feiltrinn i AI-produkter skyldes feil i utførelsen, ikke modellbegrensninger. Aish og Kiriti ser teamene skylde på den underliggende LLM-en når det egentlige problemet er uklart produktomfang, manglende rekkverk eller dårlig brukeronboarding. En modell som hallusinerer 5 % av gangene kan fortsatt drive et flott produkt hvis du designer brukeropplevelsen slik at den fremhever konfidenspoeng, lar brukere verifisere resultater og begrenser oppgaven. Den konkrete innsikten: før du ber om en bedre modell, gå gjennom produktdesign, evalueringsdekning og brukerflyt. Utførelsesdisiplin slår modellens ytelse i de fleste tilfeller. 4. Ditt V1 AI-produkt bør løse et smalt, verdifullt problem med stramme rekkverk. Team mislykkes ved å prøve å bygge en allsidig assistent eller agent på første forsøk. Velg én arbeidsflyt, automatiser én repeterende oppgave, eller svar på én kategori av spørsmål veldig godt. Smalt omfang lar deg samle fokusert tilbakemelding, justere modellen raskere og bevise verdi før du utvider. Bredde kommer senere, etter at du har mestret kjerne-løkken. 5. Observabilitet og logging er viktigere for AI-produkter enn for tradisjonell programvare, fordi AI-atferd er ikke-deterministisk og vanskeligere å feilsøke. Du bør ikke bare logge feil, men også modellkonfidenspoeng, inndatakarakteristikker, brukerkorrigeringer og latensmål. Når noe går galt i produksjonen, er disse loggene den eneste måten å rekonstruere hva modellen så og hvorfor den tok en bestemt beslutning. Invester i tømmerinfrastruktur tidlig, før du får en krise. 6. Evalueringer er nødvendige, men ikke tilstrekkelige. Evalueringer hjelper deg å måle modellytelse på kjente testtilfeller, men de fanger ikke opp hele produktopplevelsen, kanttilfeller i produksjon eller brukertilfredshet. Lag som kun baserer seg på evalueringer, sender produkter som gjør gode resultater i testing, men som feiler i naturen. Kombiner evalueringer med kontinuerlig overvåking, brukertilbakemeldingssløyfer og observabilitetsverktøy for å fange opp det automatiserte tester overser. 7. "Kontinuerlig kalibrering" erstatter tradisjonelle iterative produktutviklingssykluser. Fordi AI-modeller avviker og brukerforventninger endres, må teamene kontinuerlig måle ytelsen i den virkelige verden og justere prompts, sikkerhetsrekkverk eller modellversjoner. Aish og Kiriti anbefaler å instrumentere produktet ditt slik at det fanger brukertilbakemeldinger og modellresultater fra dag én, og deretter gjennomgår disse dataene ukentlig. Uten kontinuerlig kalibrering vil AI-produktet ditt forringes lydløst, og brukerne vil gå i gang før du merker det. 8. Kontinuerlig utrulling for AI betyr å levere modelloppdateringer og promptendringer som kode, ikke manuelle inngrep. Tradisjonell programvare distribuerer kode; AI-produkter distribuerer kode pluss modellvekter, prompts og hentelogikk. Aish og Kiriti anbefaler å behandle prompts og modellkonfigurasjoner som versjonerte artefakter i din CI/CD-pipeline, med automatiserte regresjonstester via evalueringer. Dette forhindrer det vanlige anti-mønsteret der PM-er justerer prompts i et brukergrensesnitt og bryter produksjonen. Fordelen: du kan iterere på modellens oppførsel trygt og rulle tilbake dårlige endringer umiddelbart. 9. KI-produkter feiler fordi team undervurderer viktigheten av datakvalitet. Aish og Kiriti ser teamene skynde seg å finjustere modeller eller legge til funksjoner uten først å revidere om trenings- og evalueringsdataene faktisk gjenspeiler reell bruk. Garbage in, garbage out gjelder dobbelt for AI: hvis dataene dine er utdaterte, partiske eller ikke i samsvar med brukerens behov, vil ingen mengde prompt-engineering eller modelljustering redde deg. Start med å få orden på datahuset ditt.