Pourquoi la plupart des produits AI échouent : Leçons tirées de plus de 50 déploiements AI chez OpenAI, Google et Amazon @Aish_Reganti et @KiritiBadam ont construit plus de 50 produits AI pour des entreprises comme @OpenAI, @Google, @Amazon et @Databricks. Sur la base de ces expériences, ils ont développé un petit ensemble de meilleures pratiques pour construire et faire évoluer des produits AI réussis. Notre objectif avec cette conversation est de vous éviter, à vous et à votre équipe, beaucoup de douleur et de souffrance lors de la création de vos produits AI. Nous discutons de : 🔸 Deux façons clés dont les produits AI diffèrent des logiciels traditionnels 🔸 Modèles et anti-modèles courants lors de la création de produits AI réussis 🔸 Leur cadre pour construire des produits AI de manière itérative 🔸 Pourquoi les évaluations ne sont pas une panacée 🔸 Pourquoi se soucier de la confiance des clients et de la fiabilité est un moteur sous-estimé des produits AI réussis 🔸 Les compétences qui comptent le plus pour les créateurs à l'ère de l'AI Écoutez maintenant 👇 • YouTube : • Spotify : • Apple : Merci à nos merveilleux sponsors pour leur soutien au podcast : 🏆 @merge_api — Le moyen le plus rapide de déployer plus de 220 intégrations : 🏆 @strella_io — La plateforme de recherche client alimentée par l'AI : 🏆 @brexHQ — La solution bancaire pour les startups :