Hvorfor de fleste AI-produkter feiler: Lærdommer fra 50+ AI-implementeringer hos OpenAI, Google og Amazon @Aish_Reganti og @KiritiBadam har bygget 50+ AI-produkter for bedrifter som @OpenAI, @Google, @Amazon og @Databricks. Basert på disse erfaringene har de utviklet et lite sett med beste praksis for å bygge og skalere vellykkede AI-produkter. Målet vårt med denne samtalen er å spare deg og teamet ditt for mye smerte og lidelse mens vi bygger AI-produktene deres. Vi diskuterer: 🔸 To viktige måter AI-produkter skiller seg fra tradisjonell programvare på 🔸 Vanlige mønstre og anti-mønstre når man bygger vellykkede AI-produkter 🔸 Deres rammeverk for iterativ utvikling av AI-produkter 🔸 Hvorfor evalueringer ikke er en mirakelkur 🔸 Hvorfor besatt av kundetillit og pålitelighet er en undervurdert drivkraft for vellykkede AI-produkter 🔸 De ferdighetene som betyr mest for byggere i AI-æraen Hør nå 👇 • YouTube: • Spotify: • Eple: Takk til våre fantastiske sponsorer for støtten til podkasten: 🏆 @merge_api — Den raskeste måten å levere 220+ integrasjoner på: 🏆 @strella_io — Den KI-drevne kundeforskningsplattformen: 🏆 @brexHQ — Bankløsningen for oppstartsbedrifter: