Mis 5 principales conclusiones sobre la creación de agentes de IA útiles de @akothari y @_ryannystrom (cofundador de Notion y líder de ingeniería de IA): 1. Enfoca la IA en automatizar el trabajo pesado El punto de inflexión fue "cuando decidimos dejar de crear aplicaciones de juguetes que parecían basura de IA y, en cambio, centrarnos en ayudarlo a hacer su trabajo". No persigas las brillantes tendencias de la IA: resuelve las molestas tareas manuales que los usuarios odian hacer. 2. Asigna trabajo a agentes de IA usando tu voz De Akshay: "Me he alejado por completo de escribir un documento o llenar una base de datos manualmente para hablar con el agente como el 90% del tiempo". Akshay deja que la IA se encargue del trabajo tedioso simplemente compartiendo lo que quiere con su voz. 3. Estructure sus datos de la forma en que a los modelos de IA les gusta consumirlos El avance del agente de IA de Notion se produjo cuando el equipo dejó de intentar que el modelo de IA entendiera las estructuras de su página de Notion y, en cambio, formateó todo como markdown (un formato que AI ya entiende). 4. Muestra la IA trabajando en tiempo real para generar confianza Ryan diseñó al agente de Notion para que "pueda verlo escribir en tiempo real. Puedo ver que completa una base de datos en tiempo real". Cuando los usuarios pueden ver al agente trabajar paso a paso en lugar de esperar un resultado de caja negra, confían más en él y saben cuándo intervenir. 5. Facilite a los usuarios avanzados enseñar a otros "De cada mil personas, puede haber una persona que acaba de descifrar el código de cómo usar su producto de IA. Ahora esa persona puede impactar a mil personas debido a algo que construyó".