La maggior parte delle valutazioni AI sono costose bugie. Di solito misurano ciò che è facile da misurare—metriche come "allucinazione" e "tossicità"—non i modi specifici in cui il tuo prodotto fallisce realmente per gli utenti. @HamelHusain e @sh_reya insegnano un approccio diverso—uno che ha reso il loro corso il #1 per incassi su @MavenHQ, con iscrizioni costanti da @OpenAI, @AnthropicAI e ogni grande laboratorio di AI. La loro intuizione: Inizia con l'analisi degli errori, non con le metriche. Esamina 100 interazioni reali con gli utenti. Scrivi critiche dettagliate su cosa è andato realmente storto. Trova schemi. Solo allora costruisci valutazioni che migliorano il tuo prodotto. Dopo aver formato oltre 2.000 PM e ingegneri in più di 500 aziende, hanno distillato la loro metodologia in un manuale sistematico che ti mostra esattamente come: - Identificare i ~10 modi di fallimento che rompono realmente il tuo prodotto - Costruire giudici LLM che puoi convalidare statisticamente e di cui puoi fidarti - Creare pipeline CI/CD che catturano le regressioni prima che lo facciano gli utenti - Trasformare il monitoraggio della produzione in un motore di scoperta per nuovi problemi Leggi la loro guida completa qui: