Não se pode construir produtos de IA como outros produtos. Os produtos de IA são inerentemente não determinísticos, e você precisa constantemente negociar o equilíbrio entre agência e controle. Quando as equipes não reconhecem essas diferenças, seus produtos enfrentam falhas inesperadas, ficam presos depurando grandes sistemas complicados que não conseguem rastrear, e a confiança do usuário no produto se erode silenciosamente. Após observar esse padrão se desenrolar em mais de 50 implementações de IA em empresas como @OpenAI, @Google, @Amazon e @Databricks, Aishwarya Naresh Reganti e Kiriti Badam desenvolveram uma solução: o framework de Calibração Contínua/Desenvolvimento Contínuo (CC/CD). O nome é uma referência à Integração Contínua/Implantação Contínua (CI/CD), mas, ao contrário de seu homônimo, é destinado a sistemas onde o comportamento é não determinístico e a agência precisa ser conquistada. Este framework mostra como: - Começar com recursos de alto controle e baixa agência - Construir sistemas de avaliação que realmente funcionam - Escalar produtos de IA sem quebrar a confiança do usuário É projetado para reconhecer a singularidade dos sistemas de IA e ajudar você a construir produtos de IA mais intencionais, estáveis e confiáveis. Eles estão compartilhando isso publicamente pela primeira vez: