Deze CPO liet me zien hoe ik A/B-tests in 2 minuten kan opzetten. (Geen ontwikkelaars nodig) In de aflevering van vandaag heb ik gezeten met Frederic De Todaro voor een masterclass in AI-experimentatie. Hij is al meer dan 12 jaar CPO in experimentatie. Als je experimentatie wilt beheersen in het tijdperk van AI... 🎬 Kijk nu: 🎧 Of luister: Spotify: Apple: Dank aan onze sponsors: 1. Mobbin: 2. Jira Product Discovery: 3. Product Faculty - $550 korting: 4. Maven - $100 korting: We behandelen: 1. Experimentatie met AI en 2. Experimentatie voor AI-functies Hier waren mijn favoriete inzichten uit elk. 1. Experimentatie met AI a. AI transformeert de bouwknelpunt in snelheid De meeste teams A/B-testen minder dan 20% van de releases omdat het bouwen van variaties ontwikkelaars vereist. AI elimineert deze beperking door experimentvariaties te genereren vanuit eenvoudige prompts in minuten in plaats van sprints. b. Multi-armed bandits > A/B voor tijdgevoelige Traditionele A/B-tests splitsen het verkeer gelijkmatig en wachten op statistische significantie. Multi-armed bandits wijzen geleidelijk meer verkeer toe aan winnende varianten in real-time, perfect voor mediabedrijven die koppen testen. 1c. AI creëert "UX-geheugen" → voorkomt herhaalde fouten AI kan je hele experimentgeschiedenis scannen en waarschuwen wanneer je op het punt staat iets te testen dat al is mislukt. Deze institutionele kennis voorkomt dat teams tijd verspillen aan eerder gevalideerde doodlopende wegen. 2. Experimentatie voor AI-functies 2a. Meet zakelijke uitkomsten, niet alleen gebruik AI-functies moeten je kernbedrijfsmetrics verbeteren - zoals dagelijks gemaakte experimenten - niet alleen betrokkenheidsmetrics. Als je AI-assistent de werkelijke experimentatiesnelheid niet verhoogt, is het dure theater. 2b. Gebruik LLM-als-rechter om AI-nauwkeurigheid te evalueren Stel een tweede AI-model in om de reacties van je primaire AI te beoordelen op nauwkeurigheid, relevantie en contextkwaliteit. Laat het vergelijkbare vragen genereren op basis van AI-antwoorden om automatisch de relevantie van de reacties te verifiëren. 2c. Drie stappen om AI RAG-systemen te meten Kijk naar trouw (is het antwoord waarheidsgetrouw aan de bron?), relevantie (is het relevant voor de vraag?) en contextkwaliteit (is de context daadwerkelijk nuttig?) Volledige beschrijving hier: P.S. Gebruik je AI om te experimenteren?