A maioria das avaliações de IA são mentiras caras. Elas geralmente medem o que é fácil de medir—métricas como "alucinação" e "toxidade"—não as maneiras específicas como seu produto realmente falha com os usuários. @HamelHusain e @sh_reya ensinam uma abordagem diferente—uma que fez seu curso ser o #1 em receita na @MavenHQ, com inscrições consistentes da @OpenAI, @AnthropicAI e de todos os principais laboratórios de IA. A visão deles: Comece com a análise de erros, não com métricas. Revise 100 interações reais de usuários. Escreva críticas detalhadas sobre o que realmente deu errado. Encontre padrões. Só então construa avaliações que melhorem seu produto. Após treinar mais de 2.000 PMs e engenheiros em mais de 500 empresas, eles destilaram sua metodologia em um manual sistemático que mostra exatamente como: - Identificar os ~10 modos de falha que realmente quebram seu produto - Construir juízes de LLM que você pode validar estatisticamente e confiar - Criar pipelines de CI/CD que detectam regressões antes que os usuários o façam - Transformar a monitorização de produção em um motor de descoberta para novos problemas Leia o guia completo deles aqui: