Minha maior lição de @chipro: 1. As maiores melhorias em seu produto de IA vêm de conversar com os usuários e entender seus comentários, não de adotar os modelos mais recentes ou ficar grudado nas notícias de IA. Muitas empresas perdem tempo debatendo qual tecnologia usar, quando as verdadeiras vitórias vêm de uma melhor experiência do usuário e preparação de dados. 2. A maioria dos problemas de produtos de IA não são problemas de IA. Quando as empresas pensam que têm um problema de desempenho de IA, geralmente é um problema de experiência do usuário, uma lacuna de comunicação organizacional ou um problema de qualidade de dados. Uma empresa pensou que seu sistema de pontuação de leads de IA estava quebrado, mas o verdadeiro problema era que a equipe de marketing não estava fazendo as perguntas certas para obter dados úteis. 3. A forma como você prepara seus dados é mais importante do que o banco de dados escolhido. As empresas veem seus maiores ganhos de desempenho de IA ao organizar e preparar melhor suas informações – dividindo o conteúdo em partes do tamanho certo, adicionando resumos, convertendo conteúdo em formato de perguntas e respostas – em vez de agonizar sobre qual infraestrutura técnica usar. 4. Seus melhores desempenhos se beneficiam mais das ferramentas de IA. Em um experimento controlado, os engenheiros de melhor desempenho obtiveram o maior aumento de produtividade dos assistentes de codificação de IA, não os de menor desempenho. Engenheiros seniores que já sabiam como resolver problemas usavam a IA para trabalhar ainda mais rápido, enquanto os de baixo desempenho geralmente apenas copiavam e colavam códigos que não entendiam. 5. O ajuste fino deve ser seu último recurso. Antes de investir no ajuste fino de um modelo, tente soluções mais simples primeiro: melhore seus prompts, adicione scripts básicos de pós-processamento ou corrija seu pipeline de dados. Uma empresa detectou 90% dos erros de seu modelo com um roteiro simples. O ajuste fino cria dores de cabeça de manutenção contínuas e só deve ser usado quando todo o resto estiver no máximo. 6. Você não precisa ser perfeito para vencer. Muitas empresas de sucesso escolhem "bom o suficiente" em vez de perfeito ao implementar sistemas de IA. Eles calculam se investir dois engenheiros para melhorar a precisão de 80% para 85% é melhor do que usar esses mesmos engenheiros para lançar um recurso totalmente novo. Muitas vezes, o novo recurso fornece mais valor. 7. A produtividade da IA é quase impossível de medir. As empresas investem pesadamente em ferramentas de codificação de IA, mas não podem provar claramente que funcionam. Quando forçados a escolher entre assinaturas caras de IA para sua equipe ou contratar uma pessoa adicional, muitos gerentes escolhem a pessoa, não necessariamente porque a IA não ajuda, mas porque o número de funcionários parece mais tangível. 8. O pensamento sistêmico é mais importante do que a codificação. À medida que a IA automatiza mais tarefas de codificação, a capacidade de entender como diferentes componentes funcionam juntos se torna a habilidade mais valiosa. De acordo com o presidente do currículo de CS de Stanford, a codificação é apenas uma ferramenta – a verdadeira habilidade é entender como os sistemas funcionam e projetar soluções passo a passo para os problemas. 9. Estamos ficando sem texto na internet para treinar. O mundo esgotou essencialmente os dados de texto disponíveis publicamente para treinar modelos de IA. Isso significa que as melhorias futuras virão menos da alimentação de mais dados dos modelos e mais de melhores técnicas de treinamento, feedback humano e descoberta de novas fontes de dados, como áudio e vídeo. 10. Muitas pessoas não sabem o que construir, apesar de terem ferramentas poderosas. Mesmo com ferramentas de IA que podem construir quase tudo, muitos funcionários enfrentam uma "crise de ideias" – eles simplesmente não sabem o que criar. A melhor abordagem: passe uma semana percebendo o que o frustra em seu trabalho diário e, em seguida, crie pequenas ferramentas para resolver esses pontos problemáticos específicos.