Mentionsy
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 wdrożeńDlaczego progresywne rollouty są kluczowe w AIStrategia rolloutówZbieranie i interpretacja feedbackuIteracja i decyzjeRóżnice w podejściu enterprise vs SMBKontekst, źródła danych, wiedza domenowaSzukaj w treści odcinka
Jak niedawno zaczynaliśmy naszą przygodę z LLM-ami, no to na pierwszy ogień trafiło coś, co jest bardzo potrzebne sprzedawcom tak naprawdę.
Które wiesz, że powinny być wykluczone z tego co wygeneruje LLM.
To false positive to jest taki wynik działania jakiegoś algorytmu, w naszym przypadku teraz rozmawiamy o LLM-ach, który podaje
Na podstawie feedbacku niech LLM wymyśli, co to znaczy, że użytkownik zostawił łapkę w dół w tym konkretnym experience.
Jak to wygląda z twojej perspektywy w świecie LLM?
W sensie jak ten algorytm czy jak LLM ma myśleć o
Ale też może mamy bufor założenia, że koszty maleją każdego miesiąca właściwie wykorzystania LLM-ów.
Ostatnie odcinki
-
Odcinek specjalny: Jak Product Managerowie mogą...
13.04.2026 05:42
-
„Zróbmy szybkie daily” ...i inne kłamstwa Produ...
12.03.2026 11:00
-
Organizacja pracy product managera - deep work,...
16.02.2026 16:02
-
Zarządzanie produktem w praktyce czyli rzecz o ...
19.01.2026 12:14
-
Podsumowanie produktowego roku 2025. Co przynie...
15.12.2025 21:33
-
”Usunąłem produkcyjną bazę” i inne koszmary w ...
05.11.2025 12:10
-
Wypuszczanie AI feature’ów – jak testować, wali...
15.10.2025 06:00
-
Platform/Infrastructure Product Manager – o umi...
18.09.2025 23:09
-
Special episode: Escaping Bullsh*t Product Mana...
13.08.2025 05:00
-
Jak nie zepsuć pierwszych 90 dni? Onboarding Pr...
15.07.2025 05:30