Mentionsy
Dodane do backlogu
Dodane do backlogu
15.10.2025 06:00

Wypuszczanie AI feature’ów – jak testować, walidować i nie spalić użytkowników

W tym odcinku rozmawiamy o naszych doświadczeniach z wypuszczaniem funkcjonalności opartych na AI – gdzie niedeterministyczność dostajemy w pakiecie już na starcie i uczymy się nią zarządzać.


A w szczegółach:

​Czym różnią się AI feature’y od zwykłych wdrożeń​Dlaczego progresywne rollouty są kluczowe w AI​Strategia rolloutów​Zbieranie i interpretacja feedbacku​Iteracja i decyzje​Różnice w podejściu enterprise vs SMB​Kontekst, źródła danych, wiedza domenowa

AI feature'a Enterprise LLM Silonis Gemini Copilot Figma Google Google'a Grow IBM Antropica MCP Mixmaxa

Szukaj w treści odcinka

Wyczyść
Znaleziono 7 wyników dla "Enterprise"

Z tego względu, że Silonis tak naprawdę jako produkt, który jest targetowany dla klientów enterprise.

Więc na pewno będę chciał dzisiaj wam trochę opowiedzieć o tym, jaka jest właśnie taka specyfika wbudowania tych feature'ów dla klientów Enterprise, gdzie złożoność tych systemów, tych problemów jest tak naprawdę bardzo duża i bardzo obszerna.

Ja u siebie to widzę przy klientach Enterprise i przy naszym produkcie tak naprawdę, że

Może, żeby tak zaobrazować w ogóle, dlaczego klienci Enterprise trochę się różnią od takich klientów zwykłych.

Tak naprawdę, jeśli weźmiemy sobie taką standardową firmę Enterprise, czyli gdzieś tam dużą firmę, która prowadzi działalność na olbrzymim skale, często obejmuje wiele działów, procesów, rynków i pracowników.

Chyba wczoraj albo kilka dni temu też Google ogłosiło swój Gemini dla Enterprise.

I teraz dlatego to się robi coraz bardziej skomplikowane, szczególnie w firmach enterprise, ale być może już też i w małych firmach, że te modele danych, te modele, które chcemy tworzyć, też one powinny być z jednej strony wyspecjalizowane, bo powinny mieć umiejętność

Ostatnie odcinki