Мои главные выводы от @Aish_Reganti и @KiritiBadam о создании успешных продуктов AI для бизнеса: 1. Продукты AI отличаются от традиционного программного обеспечения двумя основными способами: они недетерминированы, и вам постоянно нужно находить баланс между агентством и контролем. Традиционные процессы разработки продуктов ломаются, когда ваш продукт дает разные ответы на один и тот же ввод и может действовать самостоятельно. 2. Баланс между агентством и контролем — это основное проектное решение в каждом продукте AI. Aish и Kiriti рассматривают это как спектр: с одной стороны, AI действует автономно с минимальными ограничениями; с другой стороны, система строго ограничена с явными правилами и контролем со стороны человека. Большинство успешных продуктов AI для бизнеса находятся где-то посередине, динамически регулируя контроль на основе оценок уверенности, контекста и рисков. 3. Большинство неудач продуктов AI происходит из-за ошибок в исполнении, а не из-за ограничений модели. Aish и Kiriti видят, как команды обвиняют основную LLM, когда настоящая проблема заключается в неясном объеме продукта, отсутствующих ограничениях или плохом обучении пользователей. Модель, которая ошибается 5% времени, все равно может поддерживать отличный продукт, если вы спроектируете UX так, чтобы отображать оценки уверенности, позволять пользователям проверять результаты и ограничивать задачу. Практический совет: прежде чем просить о лучшей модели, проверьте дизайн вашего продукта, охват оценки и пользовательские потоки. Дисциплина исполнения важнее производительности модели в большинстве случаев. 4. Ваш продукт AI версии 1.0 должен решать узкую, высокоценную проблему с жесткими ограничениями. Команды терпят неудачу, пытаясь создать универсального помощника или агента с первого раза. Выберите один рабочий процесс, автоматизируйте одну повторяющуюся задачу или ответьте на одну категорию вопросов действительно хорошо. Узкий объем позволяет вам собирать целенаправленную обратную связь, быстрее настраивать модель и доказывать ценность перед расширением. Широта приходит позже, после того как вы отточите основной цикл. 5. Наблюдаемость и ведение журналов более критичны для продуктов AI, чем для традиционного программного обеспечения, потому что поведение AI недетерминировано и сложнее отлаживать. Вы должны записывать не только ошибки, но и оценки уверенности модели, характеристики ввода, исправления пользователей и метрики задержки. Когда что-то идет не так в производстве, эти журналы — единственный способ восстановить, что модель увидела и почему она приняла то или иное решение. Инвестируйте в инфраструктуру ведения журналов на раннем этапе, прежде чем у вас возникнет кризис. 6. Оценки необходимы, но недостаточны. Оценки помогают вам измерять производительность модели на известных тестовых случаях, но они не охватывают весь опыт продукта, крайние случаи в производстве или удовлетворенность пользователей. Команды, которые полагаются исключительно на оценки, выпускают продукты, которые хорошо оцениваются в тестах, но терпят неудачу в реальных условиях. Сочетайте оценки с непрерывным мониторингом, циклами обратной связи от пользователей и инструментами наблюдаемости, чтобы поймать то, что автоматические тесты пропускают. 7. "Непрерывная калибровка" заменяет традиционные циклы итеративной разработки продуктов. Поскольку модели AI изменяются, а ожидания пользователей меняются, команды должны постоянно измерять реальную производительность и корректировать подсказки, ограничения или версии моделей. Aish и Kiriti рекомендуют с первого дня оснащать ваш продукт инструментами для сбора обратной связи от пользователей и выходов модели, а затем еженедельно просматривать эти данные. Без непрерывной калибровки ваш продукт AI будет деградировать незаметно, и пользователи уйдут, прежде чем вы это заметите. 8. Непрерывное развертывание для AI означает отправку обновлений модели и изменений подсказок как кода, а не ручных вмешательств. Традиционное программное обеспечение развертывает код; продукты AI развертывают код плюс веса модели, подсказки и логику извлечения. Aish и Kiriti выступают за то, чтобы рассматривать подсказки и конфигурации модели как версионированные артефакты в вашем CI/CD конвейере, с автоматизированными регрессионными тестами через оценки. Это предотвращает распространенный антипаттерн, когда менеджеры продуктов изменяют подсказки в интерфейсе и ломают производство. Плюс: вы можете безопасно итеративно изменять поведение модели и мгновенно откатывать плохие изменения. 9. Продукты AI терпят неудачу, потому что команды недооценивают важность качества данных. Aish и Kiriti видят, как команды спешат донастраивать модели или добавлять функции, не проверив сначала, действительно ли их данные для обучения и оценки отражают реальное использование. Принцип "мусор на входе, мусор на выходе" применим вдвойне к AI: если ваши данные устарели, предвзяты или не соответствуют потребностям пользователей, никакое количество инженерии подсказок или настройки модели вас не спасет. Начните с того, чтобы привести свои данные в порядок.