Pelajaran terbesar saya dari @Aish_Reganti dan @KiritiBadam dalam membangun produk AI perusahaan yang sukses: 1. Produk AI berbeda dari perangkat lunak tradisional dalam dua cara mendasar: mereka non-deterministik, dan Anda harus terus-menerus menukar agensi vs. kontrol. Proses pengembangan produk tradisional rusak ketika produk Anda memberikan jawaban yang berbeda untuk masukan yang sama dan dapat melakukan sesuatu sendiri. 2. Pertukaran agensi-vs.-kontrol adalah keputusan desain inti di setiap produk AI. Aish dan Kiriti membingkai ini sebagai spektrum: di satu ujung, AI bertindak secara mandiri dengan pagar pembatas minimal; di sisi lain, sistem ini dibatasi ketat dengan aturan eksplisit dan gerbang manusia-dalam-lingkaran. Sebagian besar produk AI perusahaan yang sukses mendarat di suatu tempat di tengah, secara dinamis menyesuaikan kontrol berdasarkan skor kepercayaan, konteks, dan risiko. 3. Sebagian besar kegagalan produk AI berasal dari kesalahan langkah eksekusi, bukan batasan model. Aish dan Kiriti melihat tim menyalahkan LLM yang mendasarinya ketika masalah sebenarnya adalah cakupan produk yang tidak jelas, pagar pembatas yang hilang, atau orientasi pengguna yang buruk. Model yang berhalusinasi 5% dari waktu masih dapat mendukung produk hebat jika Anda mendesain UX untuk menampilkan skor kepercayaan, memungkinkan pengguna memverifikasi output, dan membatasi tugas. Wawasan yang dapat ditindaklanjuti: sebelum meminta model yang lebih baik, audit desain produk, cakupan evaluasi, dan alur pengguna Anda. Disiplin eksekusi mengalahkan performa model dalam banyak kasus. 4. Produk AI V1 Anda harus memecahkan masalah sempit dan bernilai tinggi dengan pagar pembatas yang ketat. Tim gagal dengan mencoba membangun asisten atau agen tujuan umum pada percobaan pertama. Pilih satu alur kerja, otomatiskan satu tugas berulang, atau jawab satu kategori pertanyaan dengan sangat baik. Cakupan sempit memungkinkan Anda mengumpulkan umpan balik yang terfokus, menyetel model lebih cepat, dan membuktikan nilai sebelum memperluas. Keluasan datang kemudian, setelah Anda memaku loop inti. 5. Observabilitas dan pencatatan lebih penting untuk produk AI daripada perangkat lunak tradisional, karena perilaku AI bersifat non-deterministik dan lebih sulit untuk di-debug. Anda harus mencatat tidak hanya kesalahan tetapi juga skor keyakinan model, karakteristik input, koreksi pengguna, dan metrik latensi. Ketika terjadi kesalahan dalam produksi, log ini adalah satu-satunya cara untuk merekonstruksi apa yang dilihat model dan mengapa ia membuat keputusan tertentu. Berinvestasilah dalam infrastruktur penebangan lebih awal, sebelum Anda mengalami krisis. 6. Eval diperlukan tetapi tidak cukup. Eval membantu Anda mengukur performa model pada kasus pengujian yang diketahui, tetapi tidak menangkap pengalaman produk penuh, kasus edge dalam produksi, atau kepuasan pengguna. Tim yang hanya mengandalkan eval mengirimkan produk yang mendapat skor bagus dalam pengujian tetapi gagal di alam liar. Gabungkan eval dengan pemantauan berkelanjutan, loop umpan balik pengguna, dan alat observabilitas untuk menangkap apa yang terlewatkan oleh pengujian otomatis. 7. "Kalibrasi berkelanjutan" menggantikan siklus pengembangan produk berulang tradisional. Karena model AI melayang dan ekspektasi pengguna bergeser, tim harus terus-menerus mengukur kinerja dunia nyata dan menyesuaikan perintah, pagar pembatas, atau versi model. Aish dan Kiriti merekomendasikan untuk menginstrumentasi produk Anda untuk menangkap umpan balik pengguna dan memodelkan output dari hari pertama, lalu meninjau data tersebut setiap minggu. Tanpa kalibrasi terus menerus, produk AI Anda akan terdegradasi secara diam-diam, dan pengguna akan berputar sebelum Anda menyadarinya. 8. Penerapan berkelanjutan untuk AI berarti pengiriman pembaruan model dan perubahan prompt sebagai kode, bukan intervensi manual. Perangkat lunak tradisional menyebarkan kode; Produk AI menyebarkan kode ditambah bobot model, perintah, dan logika pengambilan. Aish dan Kiriti menganjurkan untuk memperlakukan prompt dan konfigurasi model sebagai artefak berversi dalam alur CI/CD Anda, dengan pengujian regresi otomatis melalui eval. Ini mencegah anti-pola umum PM yang mengubah perintah di UI dan merusak produksi. Keuntungannya: Anda dapat mengulangi perilaku model dengan aman dan mengembalikan perubahan buruk secara instan. 9. Produk AI gagal karena tim meremehkan pentingnya kualitas data. Aish dan Kiriti melihat tim bergegas untuk menyempurnakan model atau menambahkan fitur tanpa terlebih dahulu mengaudit apakah data pelatihan dan evaluasi mereka benar-benar mencerminkan penggunaan dunia nyata. Sampah masuk, sampah keluar berlaku dua kali lipat untuk AI: jika data Anda kedaluwarsa, bias, atau tidak selaras dengan kebutuhan pengguna, tidak ada rekayasa cepat atau penyetelan model yang akan menyelamatkan Anda. Mulailah dengan mengatur data house Anda.