A maioria das avaliações de IA são mentiras caras. Eles geralmente medem o que é fácil de medir – métricas como "alucinação" e "toxicidade" – e não as maneiras específicas pelas quais seu produto realmente falha com os usuários. @HamelHusain e @sh_reya ensinam uma abordagem diferente - que tornou seu curso o # 1 de maior bilheteria em @MavenHQ, com matrículas consistentes de @OpenAI, @AnthropicAI e todos os principais laboratórios de IA. Seu insight: comece com a análise de erros, não com métricas. Revise 100 interações reais do usuário. Escreva críticas detalhadas sobre o que realmente deu errado. Encontre padrões. Só então construa avaliações que tornem seu produto melhor. Depois de treinar 2.000+ PMs e engenheiros em 500+ empresas, eles destilaram sua metodologia em um manual sistemático que mostra exatamente como: - Identifique os ~10 modos de falha que realmente quebram seu produto - Crie juízes LLM que você possa validar e confiar estatisticamente - Crie pipelines de CI/CD que capturam regressões antes que os usuários o façam - Transforme o monitoramento da produção em um mecanismo de descoberta para novos problemas Leia o guia completo aqui: