Para Adam M. Root, instructor de Gestión de Productos de IA, el impacto significativo de la IA proviene de hacer las preguntas correctas, aplicar marcos estratégicos estructurados y mantener la experiencia humana en el centro. sin esa base, incluso los modelos más avanzados tienden a producir resultados superficiales o poco fiables. En Maven, Root diseña y enseña programas basados en cohorte en vivo para gerentes de producto, diseñadores y fundadores que desean construir productos nativos de IA, mientras que también sirve como jefe de producto fraccional - Estrategia de producto de IA. Sus cursos líderes abarcan la estrategia de producto de IA primero, prototipos impulsados rápidamente para diseñadores, desarrollo de IA ágil y estrategia de entrada al mercado para productos de IA, todo creado para ayudar a los equipos a pasar de la curiosidad a la capacidad en entornos de IA en movimiento rápido. Muchas empresas están ahora empujando a escalar la IA de agentes, pero la mayoría lucha para comprender por qué sus iniciativas rara vez van más allá de las etapas piloto. En lugar de anclar su trabajo en un problema de negocio claro, los equipos a menudo persiguen herramientas, modelos o proveedores, con la esperanza de que la tecnología sola desbloquee el impacto. Si bien puede producir demostraciones impresionantes, el valor real de la empresa es mínimo. Por qué las empresas tienen dificultades para escalar la IA Las empresas están bajo intensa presión de los consejos para mostrar resultados de IA mensurables, y esta urgencia a menudo los lleva a la ejecución antes de entender lo que realmente necesita resolver. Root ve el mismo error jugarse repetidamente: los equipos compiten hacia los resultados sin aterrizar sus esfuerzos en una comprensión clara del problema subyacente. "La tecnología no es lo suficientemente avanzada como para hacerlo por sí sola", explica. "La gente piensa que pueden conectar más computación o contratar a otro proveedor y resolverlo. No funcionará." La experiencia humana debe existir en el núcleo de los flujos de trabajo de agentes. Las empresas que dependen de la IA para replicar el conocimiento tribal perdido durante los despidos corren el riesgo de caer en puntos ciegos operativos. Root predice que muchas empresas eventualmente tendrán que recl Arquitectura de flujos de trabajo escalables: el marco PURSUIT Aprovecha el marco PURSUIT que da a las empresas un camino práctico hacia adelante, ofreciendo orientaciones claras sobre cómo evitar estas trampas.En su núcleo, el marco guía a los equipos a través de una definición de problema cuidadosa mucho antes de tocar un modelo o conjunto de datos. ¿Cuál es el verdadero problema humano que estamos tratando de resolver, debajo de los síntomas superficiales? Problem:  ¿Para quién es realmente esto, y qué valoran, temen y priorizan? User:  ¿Por qué resolver este problema es estratégicamente importante y relevante ahora mismo? Rationale:  ¿Cuál es la experiencia de producto más pequeña y transformadora que resuelve significativamente el problema? Solution:  ¿Qué evidencia necesitamos para validar o invalidar nuestras suposiciones? Understanding:   What patterns, truths, and behavioral drivers emerge from the evidence, and how should they shape the product? Insight: ¿Cuál es la dirección estratégica del producto que lo une todo en una sola narración defensible? Thesis:  La tecnología no está en el marco...intencionalmente. "La mayoría de las personas hacen su técnica la tesis. Empiezan con la herramienta, y luego trabajan hacia atrás", dice Root. Para él, las preguntas correctas importan aún más que los modelos correctos. Los equipos a menudo se apresuran a la investigación, los modelos paralelos se ejecutan y la agregación de búsqueda sin aclarar lo que necesitan aprender. "Pregúntanse mejores preguntas y obtienes mejores resultados." Root construye la revisión humana al comienzo de cada flujo de trabajo de agentes, y a menudo impulsa al LLM a refinar su comprensión del problema antes de comenzar tareas. Complementa esto con entrevistas estructuradas de expertos en materia a través de herramientas como Strella, creando ingresos de conocimiento limpios y contextualizados La ola venidera: sistemas multimodales y paralelos Root cree que los próximos grandes avances en la IA vendrán de sistemas que puedan utilizar diferentes tipos de entradas a la vez, como texto, imágenes, vídeo, audio y datos de sensores del mundo real, de múltiples modelos de IA que trabajan juntos al mismo tiempo. Estos modelos podrán entonces comparar lo que cada uno encuentra y combinar su razonamiento para producir mejores respuestas. IA será capaz de mirar a muchos tipos de información a la vez y dejar que varios modelos piensen a través del problema juntos para producir un resultado más claro y más fuerte. Sin embargo, las nuevas capacidades no resolverán los problemas fundamentales. Sin preguntas bien diseñadas, entradas validadas y orientación humana en una etapa temprana, los sistemas multimodales simplemente aceleran el razonamiento defectuoso. "Si todavía comienzas sin las preguntas correctas, no vas a obtener la solución correcta", dice Root. Espera una corrección del mercado en 12 a 18 meses, ya que esta novedad da lugar a la realidad operativa. Las empresas que eliminaron a los expertos en materia en esperanza de eficiencia impulsada por la IA pueden encontrarse luchando por recuperar el contexto perdido. El riesgo ignorado y el alquiler subestimado A pesar de la rápida automatización impulsada por la IA de los roles de nivel de entrada, los expertos experimentados siguen siendo irreemplazables. "Sus expertos en asuntos no son reemplazables por la IA", dice, subrayando que las empresas priorizan contratar a gerentes de productos principales que puedan traducir desafíos organizativos confusos en flujos de trabajo confiables y escalables. Para las empresas de etapa temprana que venden a los mercados corporativos, sugiere reclutar a los PMs recientemente despedidos que aportan años de perspectiva de insider. El potencial de la IA es enorme, pero sólo cuando se enraiza en una estrategia fuerte y una ejecución reflexiva.Empresas que comienzan con claridad, experiencia humana y mejores preguntas serán aquellas capaces de arquitectar flujos de trabajo de IA de agentes que no solo funcionen, sino que alcancen la escala. Siguiente Adam Root o visitar su Para más insights. Linkedin sitio web

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Adam M. Root: Cómo arquitectar flujos de trabajo de IA que alcancen la escala en toda la empresa

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