Mis principales conclusiones de @Aish_Reganti y @KiritiBadam sobre cómo construir productos de IA empresariales exitosos: 1. Los productos de IA se diferencian del software tradicional en dos aspectos fundamentales: son no deterministas y hay que alternar constantemente entre agencia y control. Los procesos tradicionales de desarrollo de producto fallan cuando tu producto da respuestas diferentes a la misma entrada y puede hacer cosas por sí solo. 2. El equilibrio agencia vs. control es la decisión central de diseño en todo producto de IA. Aish y Kiriti enmarcan esto como un espectro: en un extremo, la IA actúa de forma autónoma con mínimas barreras de protección; Por otro, el sistema está estrictamente restringido por reglas explícitas y puertas de contacto humano en el bucle. La mayoría de los productos de IA empresarial exitosos se sitúan en un punto intermedio, ajustando dinámicamente el control en función de las puntuaciones de confianza, el contexto y el riesgo. 3. La mayoría de los fallos de los productos de IA provienen de errores en la ejecución, no de limitaciones del modelo. Aish y Kiriti ven cómo los equipos culpan al LLM subyacente cuando el verdadero problema es el alcance del producto poco claro, la falta de barreras de seguridad o la mala incorporación de usuarios. Un modelo que alucina el 5% de las veces aún puede impulsar un gran producto si diseñas la experiencia de usuario para mostrar puntuaciones de confianza, dejas que los usuarios verifiquen los resultados y limitas la tarea. La información práctica: antes de pedir un modelo mejor, audita el diseño de tu producto, la cobertura de evaluaciones y los flujos de usuario. La disciplina de ejecución supera al rendimiento del modelo en la mayoría de los casos. 4. Tu producto de IA V1 debería resolver un problema estrecho y de alto valor con barreras de seguridad estrictas. Los equipos fracasan intentando construir un asistente o agente de propósito general a la primera. Elige un flujo de trabajo, automatiza una tarea repetitiva o responde muy bien a una categoría de pregunta. El alcance estrecho te permite obtener retroalimentación enfocada, ajustar el modelo más rápido y demostrar valor antes de expandir. La amplitud viene después, después de haber clavado el bucle central. 5. La observabilidad y el registro son más críticos para los productos de IA que para el software tradicional, porque el comportamiento de la IA es no determinista y más difícil de depurar. No solo deberías registrar errores, sino también las puntuaciones de confianza del modelo, características de entrada, correcciones del usuario y métricas de latencia. Cuando algo falla en producción, estos registros son la única forma de reconstruir lo que el modelo vio y por qué tomó una decisión concreta. Invierte en infraestructuras maderas desde el principio, antes de que tengas una crisis. 6. Las evaluaciones son necesarias pero no suficientes. Las evaluaciones te ayudan a medir el rendimiento del modelo en casos de prueba conocidos, pero no capturan la experiencia completa del producto, los casos límite en producción ni la satisfacción del usuario. Los equipos que dependen únicamente de las evaluaciones envían productos que obtienen buenas puntuaciones en las pruebas pero fracasan en la práctica. Combina evaluaciones con monitorización continua, bucles de retroalimentación de usuario y herramientas de observabilidad para detectar lo que las pruebas automatizadas pasan por alto. 7. La "calibración continua" sustituye a los ciclos tradicionales de desarrollo iterativo de productos. Debido a que los modelos de IA se desvían y las expectativas de los usuarios cambian, los equipos deben medir constantemente el rendimiento real y ajustar prompts, barreras de seguridad o versiones de modelo. Aish y Kiriti recomiendan instrumentar tu producto para recoger la retroalimentación de los usuarios y los resultados del modelo desde el primer día, y luego revisar esos datos semanalmente. Sin calibración continua, tu producto de IA se degradará silenciosamente y los usuarios se desactivarán antes de que te des cuenta. 8. El despliegue continuo de IA significa enviar actualizaciones de modelos y cambios rápidos como código, no intervenciones manuales. El software tradicional despliega código; Los productos de IA despliegan código además de pesos de modelos, prompts y lógica de recuperación. Aish y Kiriti defienden tratar los prompts y configuraciones de modelos como artefactos versionados en tu pipeline CI/CD, con pruebas de regresión automatizadas mediante evaluaciones. Esto evita el anti-patrón común de los PMs que modifiquen los prompts en una interfaz y rompan la producción. La ventaja: puedes iterar el comportamiento del modelo de forma segura y revertir cambios negativos al instante. 9. Los productos de IA fracasan porque los equipos subestiman la importancia de la calidad de los datos. Aish y Kiriti ven cómo los equipos se apresuran a afinar modelos o añadir funciones sin antes auditar si sus datos de entrenamiento y evaluación reflejan realmente el uso real. Garbage in, garbage out se aplica doblemente a la IA: si tus datos están obsoletos, sesgados o desalineados con las necesidades del usuario, ninguna cantidad de ingeniería de prompts o ajuste de modelos te salvará. Empieza poniendo en orden tu data house.