Este CPO me mostró cómo construir pruebas A/B en 2 minutos. (No se necesitan desarrolladores) En el episodio de hoy, me senté con Frederic De Todaro para una clase magistral sobre experimentación con IA. Ha sido CPO en experimentación durante más de 12 años. Si quieres dominar la experimentación en la era de la IA... 🎬 Mira ahora: 🎧 O escucha: Spotify: Apple: Gracias a nuestros patrocinadores: 1. Mobbin: 2. Jira Product Discovery: 3. Product Faculty - $550 de descuento: 4. Maven - $100 de descuento: Cubrimos: 1. Experimentación con IA y 2. Experimentación para características de IA Aquí están mis conclusiones favoritas de cada uno. 1. Experimentación con IA a. La IA transforma el cuello de botella de construcción en velocidad La mayoría de los equipos realizan pruebas A/B en menos del 20% de los lanzamientos porque construir variaciones requiere desarrolladores. La IA elimina esta restricción generando variaciones de experimentos a partir de simples indicaciones en minutos en lugar de sprints. b. Multi-armed bandits > A/B para cuestiones sensibles al tiempo Las pruebas A/B tradicionales dividen el tráfico de manera equitativa y esperan la significancia estadística. Los multi-armed bandits asignan gradualmente más tráfico a las variantes ganadoras en tiempo real, perfectos para empresas de medios que prueban titulares. 1c. La IA crea "memoria UX" → previene errores repetidos La IA puede escanear todo tu historial de experimentos y advertir cuando estás a punto de probar algo que ya falló. Este conocimiento institucional evita que los equipos pierdan tiempo en callejones sin salida previamente validados. 2. Experimentación para características de IA 2a. Mide resultados comerciales, no solo uso Las características de IA deberían mover tus métricas comerciales clave - como experimentos creados diariamente - no solo métricas de compromiso. Si tu asistente de IA no aumenta la velocidad real de experimentación, es un teatro costoso. 2b. Usa LLM como juez para evaluar la precisión de la IA Configura un segundo modelo de IA para evaluar las respuestas de tu IA principal en cuanto a precisión, relevancia y calidad del contexto. Haz que genere preguntas similares basadas en las respuestas de la IA para verificar automáticamente la relevancia de las respuestas. 2c. Tres pasos para medir los sistemas RAG de IA Mira la fidelidad (¿es la respuesta verdadera según la fuente?), relevancia (¿es relevante para la pregunta?) y calidad del contexto (¿es el contexto realmente útil?) Escritura completa aquí: P.D. ¿Estás usando IA para experimentar?