此图像： 您的数据科学团队终于破解了它。该模型的精度为95％，计划看起来很漂亮，并且实验表演的操作是有缺陷的。您已经五岁了，可以通过缩放，兴奋地刺刺，开车已经准备好了香槟流行音乐。

很快向前三个月。用户感到沮丧，流失和支持门票积累。发生了什么？

这个故事经常在SaaS和AI初创公司中播放。困难的事实？您的人工智能模型不是您的产品。它只是一个更大的系统中的一个组件，而没有发生的事情 用户体验和 数据流， 和 边缘案例 好吧，光滑的人工智能模型不会转化为产品的成功。

人工智能的幻想：模型对现实世界的影响的准确性

爱上模型性能的标准很容易。精度，召唤，F1度 – 它们感到具体，可衡量和令人印象深刻。但是，在现实世界中，制片人的成功并没有生活在Jupyter笔记本中。

考虑一下：客户不在乎您的95％的风格。他们在乎 平稳的经历和 快速答案， 和 推荐结果。坐在笨拙的界面后面的美丽性能模型，或在罕见但关键的情况下混合，或由于数据瓶颈而导致的延迟 未能测试产品 – 每次。

产品的现实：UX是国王

大赦国际可以增加令人难以置信的力量，但这是 不可能补偿不良产品设计。令人困惑的工作，神秘的错误消息或意外行为的过程都会将用户推开，而不管您的模型智能如何。

AI的精彩优先产品：

• 清晰的反馈戒指 （因此，用户了解为什么人工智能做出决定）
• 可以预测，优雅的障碍 （尤其是当人工智能不确定时）
• 最低认知怀孕 （用户不应该觉得他们需要照顾人工智能）））

如果人工智能是发动机，则UX是方向盘，制动器和驾驶面板。没有它，您只要求用户在没有控制的情况下骑法拉利即可。

数据管道：无形的脊柱

大多数人工智能失败发生在生产中 不是因为模型是错误的，但是因为 数据是旧的，不完整的或不良的上下文。

SaaS差异通常会减少：

• 多么困难 在实际时间内构建干净的数据管道
• 疼痛 处理丢失的数据或看不见的格式
• 需要 连续监视和从输入流恢复

人工智能只有随着您流量的数据而有好处。弱数据管道将出色的模型转换为垃圾机和输出。通常获得数据管道通常是正确的 最困难，更重要的 从压力到改善2％模型。

边缘陷阱：小故障，严重后果

边缘案例是置信度破裂的地方。用户不记得人工智能何时工作99次 – 他们记得您在关键位置失败的时间。

在诸如 卫生保健和 飞行， 和 金融边缘案例不是罕见的好奇心 – 它是 关键任务。构建强大的AI产品意味着：

• 主动 识别和测试边缘情况
• 设计 透明失败 （例如，“我不确定”回复）
• 给用户 控制或审查人工智能决策

忽略边缘箱类似于建造一栋拥有美丽墙壁的房屋，但基础是基础。

世界的真实例子：AI在谈话中犯了一个错误

我们都看到了聊天机器人聊天，这些聊天机器人偶然发现了情节或语音助手，他们误解了基本订单或预测系统，这些系统充满信心地提供了无用的结果。

为什么？因为 孤立地使人工智能模型， 但 在现实世界中，产品的使用是混乱的：

• 用户问意外问题
• 拨号或方言导致副本错误
• 背景系统默默失败

赢得人工智能产品 混乱设计处理神秘感，适应用户的行为，并提供简单的恢复路径。

Spritle方法：从智能模型到智能产品

在Spritle计划中，我们只建立模型 – 我们正在建立 AI产品在荒野中运行。

我们的产品策略是混合的：

• 以人为中心的UX设计 从人工智能工作
• 在实际时间内可靠的数据管道 使模型保持新鲜
• 严格边缘条件的分析 保护用户信心
• 可开发的维护结构 从长远来看，产品的健康

我们分享团队从 大赦国际优惠 到 大赦国际的出版行动，用户喜欢”。

心态的转变：超出了模型的标准

如果您领导SaaS或AI产品团队，这就是要考虑的事情：

• 你在追逐吗？ 表格性能， 或者 用户满意度？
• 你设置了吗？ 边缘案例 你能破坏信心吗？
• 是你的 数据管道 它可以依靠足以使人工智能预测从现在起六个月后有效吗？
• 是你的 UX对人工智能行为的解释还是躲在令人困惑的决定后面？

赢得人工智能产品的差异不是具有最聪明的模型的差异 – 是那些 最好的产品思维。

Ready Birth：大赦国际用户 – 购买结果

归根结底，您的客户不支付模型的价格。他们付出代价 效率和 明晰和 低工作负担， 和 更好的决定。

真正的产品是 专业知识， 这 结果和 自信的 你是交货。

不要属于“形式的准确性陷阱”。专注于建造产品 解决真正的问题和 尊重用户时间， 和 安全地处理混乱。

最终想法：从形式的建筑商到解决问题

下次您的团队庆祝高分辨率模型时，退后一步。提出一个更困难的问题：

“该产品足以使一个人的一天更轻松吗？”

因为这是人工智能在测试程度上赢得的地方，而是在逼真的笑容上赢得了胜利。

您准备好将智能模型变成智能产品了吗？我们在这里为您提供帮助。