Mis principales conclusiones de @Aish_Reganti y @KiritiBadam sobre cómo construir productos de IA empresarial exitosos: 1. Los productos de IA difieren del software tradicional en dos aspectos fundamentales: son no deterministas y necesitas constantemente equilibrar la agencia frente al control. Los procesos de desarrollo de productos tradicionales se rompen cuando tu producto da respuestas diferentes a la misma entrada y puede hacer cosas por sí mismo. 2. El equilibrio entre agencia y control es la decisión de diseño central en cada producto de IA. Aish y Kiriti enmarcan esto como un espectro: en un extremo, la IA actúa de forma autónoma con mínimas restricciones; en el otro, el sistema está estrictamente limitado con reglas explícitas y puertas de intervención humana. La mayoría de los productos de IA empresarial exitosos se sitúan en algún lugar intermedio, ajustando dinámicamente el control en función de las puntuaciones de confianza, el contexto y el riesgo. 3. La mayoría de los fracasos de productos de IA provienen de errores de ejecución, no de limitaciones del modelo. Aish y Kiriti ven a los equipos culpar al LLM subyacente cuando el verdadero problema es un alcance de producto poco claro, la falta de restricciones o una mala incorporación de usuarios. Un modelo que alucina el 5% del tiempo aún puede impulsar un gran producto si diseñas la experiencia de usuario para mostrar las puntuaciones de confianza, permites que los usuarios verifiquen las salidas y restringes la tarea. La idea práctica: antes de pedir un mejor modelo, audita el diseño de tu producto, evalúa la cobertura y los flujos de usuarios. La disciplina de ejecución supera el rendimiento del modelo en la mayoría de los casos. 4. Tu producto de IA V1 debe resolver un problema estrecho y de alto valor con restricciones estrictas. Los equipos fracasan al intentar construir un asistente o agente de propósito general en el primer intento. Elige un flujo de trabajo, automatiza una tarea repetitiva o responde una categoría de preguntas realmente bien. Un alcance estrecho te permite recopilar comentarios enfocados, ajustar el modelo más rápido y demostrar valor antes de expandirte. La amplitud viene después, una vez que hayas dominado 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. Debes registrar no solo errores, sino también puntuaciones de confianza del modelo, características de entrada, correcciones de usuarios y métricas de latencia. Cuando algo sale mal en producción, estos registros son la única forma de reconstruir lo que vio el modelo y por qué tomó una decisión particular. Invierte en infraestructura de registro 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 o la satisfacción del usuario. Los equipos que dependen únicamente de las evaluaciones lanzan productos que obtienen buenas puntuaciones en las pruebas pero fallan en el mundo real. Combina evaluaciones con monitoreo continuo, bucles de retroalimentación de usuarios y herramientas de observabilidad para detectar lo que las pruebas automatizadas pasan por alto. 7. La "calibración continua" reemplaza los ciclos tradicionales de desarrollo de productos iterativos. Debido a que los modelos de IA se desvían y las expectativas de los usuarios cambian, los equipos deben medir constantemente el rendimiento en el mundo real y ajustar los prompts, las restricciones o las versiones del modelo. Aish y Kiriti recomiendan instrumentar tu producto para capturar la retroalimentación de los usuarios y las salidas 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 irán antes de que te des cuenta. 8. El despliegue continuo para la IA significa enviar actualizaciones de modelos y cambios de prompts como código, no intervenciones manuales. El software tradicional despliega código; los productos de IA despliegan código más pesos del modelo, prompts y lógica de recuperación. Aish y Kiriti abogan por tratar los prompts y las configuraciones del modelo como artefactos versionados en tu pipeline de CI/CD, con pruebas de regresión automatizadas a través de evaluaciones. Esto previene el patrón anti-común de que los PMs ajusten los prompts en una interfaz de usuario y rompan la producción. La ventaja: puedes iterar sobre el comportamiento del modelo de forma segura y revertir cambios malos al instante. 9. Los productos de IA fallan porque los equipos subestiman la importancia de la calidad de los datos. Aish y Kiriti ven a los equipos apresurarse a ajustar modelos o agregar características sin primero auditar si sus datos de entrenamiento y evaluación reflejan realmente el uso en el mundo real. Basura entra, basura sale se aplica doblemente a la IA: si tus datos están obsoletos, sesgados o desalineados con las necesidades de los usuarios, ninguna cantidad de ingeniería de prompts o ajuste de modelos te salvará. Comienza por poner en orden tu casa de datos.