Mijn grootste inzichten van @Aish_Reganti en @KiritiBadam over het bouwen van succesvolle enterprise AI-producten: 1. AI-producten verschillen op twee fundamentele manieren van traditionele software: ze zijn niet-deterministisch en je moet voortdurend de afweging maken tussen autonomie en controle. Traditionele productontwikkelingsprocessen falen wanneer je product verschillende antwoorden geeft op dezelfde invoer en zelfstandig dingen kan doen. 2. De afweging tussen autonomie en controle is de kernontwerpbeslissing in elk AI-product. Aish en Kiriti kaderen dit als een spectrum: aan de ene kant handelt de AI autonoom met minimale richtlijnen; aan de andere kant is het systeem strak beperkt met expliciete regels en menselijke controlepunten. De meeste succesvolle enterprise AI-producten bevinden zich ergens in het midden, waarbij de controle dynamisch wordt aangepast op basis van vertrouwensscores, context en risico. 3. De meeste mislukkingen van AI-producten komen voort uit uitvoeringsfouten, niet uit modelbeperkingen. Aish en Kiriti zien teams de onderliggende LLM de schuld geven wanneer het echte probleem onduidelijke productomvang, ontbrekende richtlijnen of slechte gebruikersinstructies is. Een model dat 5% van de tijd hallucinaties vertoont, kan nog steeds een geweldig product aandrijven als je de UX ontwerpt om vertrouwensscores zichtbaar te maken, gebruikers outputs laat verifiëren en de taak beperkt. De actiegerichte inzicht: voordat je vraagt om een beter model, controleer je productontwerp, evaluatie-dekking en gebruikersstromen. Uitvoeringsdiscipline is in de meeste gevallen belangrijker dan modelprestaties. 4. Je V1 AI-product moet een smal, hoogwaardig probleem oplossen met strakke richtlijnen. Teams falen door te proberen een algemeen assistent of agent in één keer te bouwen. Kies één workflow, automatiseer één repetitieve taak of beantwoord één categorie vragen echt goed. Een smalle scope stelt je in staat om gerichte feedback te verzamelen, het model sneller af te stemmen en waarde te bewijzen voordat je uitbreidt. Breedte komt later, nadat je de kernloop hebt geperfectioneerd. 5. Observeerbaarheid en logging zijn kritischer voor AI-producten dan voor traditionele software, omdat AI-gedrag niet-deterministisch is en moeilijker te debuggen. Je moet niet alleen fouten loggen, maar ook modelvertrouwensscores, invoerkenmerken, gebruikerscorrecties en latentie-metrics. Wanneer er iets misgaat in productie, zijn deze logs de enige manier om te reconstrueren wat het model zag en waarom het een bepaalde beslissing nam. Investeer vroeg in logging-infrastructuur, voordat je een crisis hebt. 6. Evaluaties zijn noodzakelijk maar niet voldoende. Evaluaties helpen je de modelprestaties op bekende testgevallen te meten, maar ze vangen niet de volledige productervaring, randgevallen in productie of gebruikers tevredenheid. Teams die uitsluitend op evaluaties vertrouwen, leveren producten die goed scoren in tests maar falen in de praktijk. Combineer evaluaties met continue monitoring, gebruikersfeedbackloops en observeerbaarheidstools om te vangen wat geautomatiseerde tests missen. 7. "Continue kalibratie" vervangt traditionele iteratieve productontwikkelingscycli. Omdat AI-modellen afdrijven en gebruikersverwachtingen verschuiven, moeten teams voortdurend de prestaties in de echte wereld meten en prompts, richtlijnen of modelversies aanpassen. Aish en Kiriti raden aan om je product vanaf dag één te instrumenteren om gebruikersfeedback en modeloutputs vast te leggen, en die gegevens wekelijks te bekijken. Zonder continue kalibratie zal je AI-product stilletjes verslechteren, en gebruikers zullen afhaken voordat je het opmerkt. 8. Continue implementatie voor AI betekent het verzenden van modelupdates en promptwijzigingen als code, niet handmatige interventies. Traditionele software implementeert code; AI-producten implementeren code plus modelgewichten, prompts en ophaallogica. Aish en Kiriti pleiten ervoor om prompts en modelconfiguraties te behandelen als versie-artikelen in je CI/CD-pijplijn, met geautomatiseerde regressietests via evaluaties. Dit voorkomt het veelvoorkomende anti-patroon van PM's die prompts in een UI aanpassen en productie breken. Het voordeel: je kunt veilig itereren op modelgedrag en slechte wijzigingen onmiddellijk terugdraaien. 9. AI-producten falen omdat teams het belang van datakwaliteit onderschatten. Aish en Kiriti zien teams haasten om modellen fijn te stemmen of functies toe te voegen zonder eerst te controleren of hun trainings- en evaluatiedata daadwerkelijk de real-world gebruik weerspiegelt. Garbage in, garbage out geldt dubbel voor AI: als je data verouderd, bevooroordeeld of niet afgestemd is op de behoeften van gebruikers, zal geen enkele hoeveelheid promptengineering of modelafstemming je redden. Begin met het op orde krijgen van je datagegevens.