Mina största insikter från @Aish_Reganti och @KiritiBadam om att bygga framgångsrika AI-produkter för företag: 1. AI-produkter skiljer sig från traditionell mjukvara på två grundläggande sätt: de är icke-deterministiska, och du måste ständigt väga mellan handlingskraft och kontroll. Traditionella produktutvecklingsprocesser bryts när din produkt ger olika svar på samma input och kan göra saker på egen hand. 2. Avvägningen mellan myndighet och kontroll är det centrala designbeslutet i varje AI-produkt. Aish och Kiriti ramar in detta som ett spektrum: i ena änden agerar AI:n autonomt med minimala skyddsräcken; å andra sidan är systemet strikt begränsat med explicita regler och grindar där människan är i loopen. De flesta framgångsrika AI-produkter för företag hamnar någonstans mitt emellan och justerar kontrollen dynamiskt baserat på förtroendepoäng, kontext och risk. 3. De flesta AI-produktfel beror på fel utförande, inte modellbegränsningar. Aish och Kiriti ser att team skyller på den underliggande LLM:n när det verkliga problemet är oklart produktomfång, saknade skyddsräcken eller dålig användarintroduktion. En modell som hallucinerar 5 % av gångerna kan fortfarande driva en bra produkt om du designar användarupplevelsen för att framhäva konfidenspoäng, låta användare verifiera utdata och begränsa uppgiften. Den handlingsbara insikten: innan du ber om en bättre modell, granska din produktdesign, utvärderingstäckning och användarflöden. Exekveringsdisciplin slår modellens prestanda i de flesta fall. 4. Din V1 AI-produkt bör lösa ett smalt, högvärdigt problem med strikta skyddsräcken. Team misslyckas genom att försöka bygga en allmän assistent eller agent på första försöket. Välj ett arbetsflöde, automatisera en repetitiv uppgift eller svara på en kategori av frågor riktigt bra. Narrow scope låter dig samla in fokuserad feedback, finjustera modellen snabbare och bevisa värde innan du expanderar. Bredden kommer senare, efter att du har klarat kärnloopen. 5. Observerbarhet och loggning är viktigare för AI-produkter än för traditionell mjukvara, eftersom AI-beteende är icke-deterministiskt och svårare att felsöka. Du bör inte bara logga fel utan även modellera konfidenspoäng, indata, användarkorrigeringar och latensmått. När något går fel i produktionen är dessa loggar det enda sättet att rekonstruera vad modellen såg och varför den fattade ett visst beslut. Investera i skogsinfrastruktur tidigt, innan du får en kris. 6. Utvärderingar är nödvändiga men inte tillräckliga. Utvärderingar hjälper dig att mäta modellprestanda på kända testfall, men de fångar inte hela produktupplevelsen, produktionsgränsfallen eller användarnöjdhet. Lag som enbart förlitar sig på utvärderingar skickar produkter som presterar bra i tester men misslyckas i det vilda. Kombinera utvärderingar med kontinuerlig övervakning, användarfeedbackslingor och observabilitetsverktyg för att upptäcka vad automatiserade tester missar. 7. "Kontinuerlig kalibrering" ersätter traditionella iterativa produktutvecklingscykler. Eftersom AI-modeller avviker och användarnas förväntningar förändras måste team ständigt mäta verklig prestanda och justera prompts, räcken eller modellversioner. Aish och Kiriti rekommenderar att du instrumenterar din produkt för att samla in användarfeedback och modellera resultat från dag ett, och sedan granska den datan varje vecka. Utan kontinuerlig kalibrering kommer din AI-produkt att försämras tyst, och användarna kommer att störa innan du märker det. 8. Kontinuerlig distribution för AI innebär att modelluppdateringar och promptändringar levereras som kod, inte manuella ingrepp. Traditionell programvara distribuerar kod; AI-produkter distribuerar kod samt modellvikter, prompts och hämtningslogik. Aish och Kiriti förespråkar att man ska behandla prompts och modellkonfigurationer som versionerade artefakter i din CI/CD-pipeline, med automatiserade regressionstester via utvärderingar. Detta förhindrar det vanliga anti-mönstret där projektledare justerar promptar i ett gränssnitt och bryter produktionen. Fördelen: du kan iterera modellbeteendet säkert och omedelbart rulla tillbaka dåliga förändringar. 9. AI-produkter misslyckas eftersom team underskattar vikten av datakvalitet. Aish och Kiriti ser att team skyndar sig att finjustera modeller eller lägga till funktioner utan att först granska om deras tränings- och utvärderingsdata faktiskt speglar verklig användning. Garbage in, garbage out gäller dubbelt för AI: om din data är inaktuell, partisk eller felanpassad till användarnas behov, kommer ingen mängd prompt-engineering eller modelljustering att rädda dig. Börja med att få ordning på ditt datahus.