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 "LLM"

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