El playbook para lanzar productos de IA
Un framework de seis pasos para construir productos de IA.
Cuando sumás a alguien brillante a tu equipo, no le tirás el proyecto más crítico el día uno.
Por más capaz que sea, primero le das tareas chicas para ver cómo se mueve y para que entienda cómo trabaja la empresa. Y de a poco le vas dando más autonomía a medida que te demuestra que la puede manejar.
Con la IA pasa exactamente lo mismo.
La mayoría cuando construye su producto de IA quiere que haga todo solo desde el arranque. Le entregran las decisiones más importantes antes de que el sistema se haya ganado esa confianza. Y ahí es donde todo se rompe…
Por qué construir con IA es distinto
Un producto de IA no se construye como cualquier otro producto. Por dos razones.
La primera: no sabés con exactitud qué va a hacer el usuario ni qué va a responder el sistema. En el software tradicional el usuario hace clic en un botón, completa un formulario, dispara una acción conocida, y vos escribís la lógica que conecta ese input con un resultado.
Con IA no. El usuario te habla en lenguaje natural, pide cosas de mil formas distintas, y el modelo genera respuestas plausibles según patrones, no según reglas fijas. La misma pregunta puede darte dos respuestas diferentes. La incertidumbre está en las dos puntas.
La segunda: cada vez que le das más autonomía al sistema, resignás control. Si el sistema te sugiere una respuesta, la podés corregir antes de que salga. Si la manda solo, más te vale que esté bien. Ese es el trade-off de fondo, y define todo lo demás. El error más común es saltar a darle autonomía total antes de haber testeado qué pasa cuando el sistema se equivoca.
En este artículo voy a compartir un framework para trabajar con estas dos realidades: bajar la incertidumbre y hacer que la autonomía se gane, no se regale. Se llama CC/CD y es lo más cercano que vi a un playbook ordenado para construir con IA.
El framework CC/CD
CC/CD significa Continuous Calibration / Continuous Development. Calibración continua y desarrollo continuo. El nombre es un guiño al CI/CD que ya conocés del mundo del software, pero pensado para sistemas donde el comportamiento es impredecible y la autonomía hay que ganársela.
Es un loop de seis pasos partido en dos mitades, con el deploy como bisagra entre las dos.
La primera mitad es desarrollo (CD). Ahí definís qué querés que haga el sistema, lo construís y armás cómo lo vas a medir. La segunda mitad es calibración (CC). Ahí observás cómo se comporta en la vida real, entendés qué se rompió y lo arreglás. Después volvés a empezar, y en cada vuelta el sistema se gana un poco más de autonomía.
Con el tiempo el loop se convierte en un flywheel: cada versión hace al producto más fuerte, más confiable y más autónomo.
Estos son los seis pasos:
Paso 1. Definí la capacidad y armá tu dataset de referencia. Empezás por lo más chico y controlable, y juntás ejemplos de cómo se ve un buen comportamiento.
Paso 2. Armá la aplicación. Construís la versión más simple que te dé una señal útil. Nada de sobre-ingeniería.
Paso 3. Diseñá los evals. Definís cómo vas a medir si el sistema hace lo que esperás.
Deploy. Lanzás a un grupo chico de usuarios. No es la meta, es el pasaje a la segunda mitad.
Paso 4. Corré los evals. Aplicás tus métricas sobre datos reales de usuarios.
Paso 5. Analizá el comportamiento y detectá patrones de error. Revisás a mano dónde falla y por qué.
Paso 6. Aplicá los arreglos. Corregís con datos en la mano y armás la próxima versión.
Ahora voy a profundizar más en cada uno de estos pasos.
Todo esto que sigue lo enseñamos en profundidad en Xtreme Product AI, nuestro curso de IA aplicada a producto.
Arranca la semana que viene y quedan los últimos cupos. Si querés dejar de improvisar con la IA y construir con método, aplica a la próxima edición que arranca el 20 de julio!
Paso 1: definí la capacidad y armá tu dataset de referencia
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