Non puoi costruire prodotti AI come altri prodotti. I prodotti AI sono intrinsecamente non deterministici e devi costantemente negoziare il compromesso tra agenzia e controllo. Quando i team non riconoscono queste differenze, i loro prodotti affrontano fallimenti inaspettati, rimangono bloccati a fare debug di sistemi complessi che non possono tracciare e la fiducia degli utenti nel prodotto si erode silenziosamente. Dopo aver visto questo schema ripetersi in oltre 50 implementazioni di AI in aziende come @OpenAI, @Google, @Amazon e @Databricks, Aishwarya Naresh Reganti e Kiriti Badam hanno sviluppato una soluzione: il framework Continuous Calibration/Continuous Development (CC/CD). Il nome è un riferimento a Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD), ma, a differenza del suo omonimo, è destinato a sistemi in cui il comportamento è non deterministico e l'agenzia deve essere guadagnata. Questo framework ti mostra come: - Iniziare con funzionalità ad alta controllo e bassa agenzia - Costruire sistemi di valutazione che funzionano realmente - Scalare i prodotti AI senza compromettere la fiducia degli utenti È progettato per riconoscere l'unicità dei sistemi AI e aiutarti a costruire prodotti AI più intenzionali, stabili e affidabili. Lo stanno condividendo pubblicamente per la prima volta: