Většina hodnocení AI jsou drahé lži. Obvykle měří to, co lze snadno měřit – metriky jako "halucinace" a "toxicita" – nikoli konkrétní způsoby, jakými váš produkt u uživatelů skutečně selhává. @HamelHusain a @sh_reya vyučují jiný přístup – takový, díky kterému se jejich kurz stal #1 nejvýdělečnějším na @MavenHQ, s konzistentním zápisem z @OpenAI, @AnthropicAI a všech hlavních laboratoří umělé inteligence. Jejich postřeh: Začněte s analýzou chyb, ne s metrikami. Prohlédněte si 100 skutečných uživatelských interakcí. Napište podrobnou kritiku toho, co se skutečně pokazilo. Najděte vzory. Teprve poté vytvářejte evaly, které váš produkt vylepší. Po školení 2 000+ projektových manažerů a inženýrů v 500+ společnostech vydestilovali svou metodiku do systematického scénáře, který vám přesně ukáže, jak postupovat: - Identifikujte ~10 režimů selhání, které skutečně rozbíjejí váš produkt - Vytvářejte LLM soudce, které můžete statisticky ověřit a kterým můžete důvěřovat - Vytváření kanálů CI/CD, které zachytí regrese dříve než uživatelé - Proměňte monitorování výroby v nástroj pro objevování nových problémů Přečtěte si jejich kompletního průvodce zde: