No se pueden crear productos de IA como otros productos. Los productos de IA son intrínsecamente no deterministas y debe negociar constantemente la compensación entre la agencia y el control. Cuando los equipos no reconocen estas diferencias, sus productos se enfrentan a fallas inesperadas, se quedan atascados depurando sistemas grandes y complicados que no pueden rastrear y la confianza del usuario en el producto se erosiona silenciosamente. Después de ver cómo se desarrollaba este patrón en 50+ implementaciones de IA en empresas como @OpenAI, @Google, @Amazon y @Databricks, Aishwarya Naresh Reganti y Kiriti Badam desarrollaron una solución: el marco de Calibración Continua/Desarrollo Continuo (CC/CD). El nombre es una referencia a la integración continua / implementación continua (CI / CD), pero, a diferencia de su homónimo, está destinado a sistemas donde el comportamiento no es determinista y se debe ganar la agencia. Este marco le muestra cómo: - Comience con funciones de alto control y baja agencia - Construir sistemas de evaluación que realmente funcionen - Escalar productos de IA sin romper la confianza del usuario Está diseñado para reconocer la singularidad de los sistemas de IA y ayudarlo a crear productos de IA más intencionales, estables y confiables. Lo comparten públicamente por primera vez: