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 de experimentación con IA. Ha sido CPO en experimentación durante 12+ años. Si quieres dominar la experimentación en la era de la IA... 🎬 Ver ahora: 🎧 O escuche: Spotify: Manzana: Gracias a nuestros patrocinadores: 1. Mobbin: 2. Descubrimiento de productos de Jira: 3. Facultad de productos - $ 550 de descuento: 4. Maven - $ 100 de descuento: Cubrimos: 1. Experimentación con IA y 2. Experimentación de funciones de IA Aquí estaban mis conclusiones favoritas de cada uno. 1. Experimentación con IA La IA transforma el cuello de botella de construcción en velocidad La mayoría de los equipos prueban A/B menos del 20% de los lanzamientos porque la creación de variaciones requiere desarrolladores. La IA elimina esta restricción al generar variaciones de experimentos a partir de indicaciones simples en minutos en lugar de sprints. b. Bandidos multiarmados > A/B para una función sensible al tiempo Las pruebas A/B tradicionales dividen el tráfico por igual y esperan la significación estadística. Los bandidos multiarmados asignan gradualmente más tráfico a las variantes ganadoras en tiempo real, perfecto para las empresas de medios que prueban los titulares. 1c. La IA crea "memoria UX" → evita que se repitan errores La IA puede escanear todo el historial de experimentos y advertirle cuando está 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 de funciones de IA 2a. Mida los resultados comerciales, no solo el uso Las funciones de IA deben mover las métricas principales de su negocio, como los experimentos creados diariamente, no solo las métricas de participación. Si su asistente de IA no aumenta la velocidad de experimentación real, es un teatro caro. 2b. Utilice LLM como juez para evaluar la precisión de la IA Configure un segundo modelo de IA para evaluar la precisión, la relevancia y la calidad del contexto de las respuestas de su IA principal. Haga que genere preguntas similares basadas en respuestas de IA para verificar la relevancia de la respuesta automáticamente. 2c. Tres pasos para medir los sistemas RAG de IA Mire la fidelidad (¿la respuesta es verdadera a la fuente?), la relevancia (¿es relevante para la pregunta?) y la calidad del contexto (¿es el contexto realmente útil?) Reseña completa aquí: PD: ¿Estás usando IA para experimentar?