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Building AI Products That Actually Work - Ben Hylak (Raindrop), Sid Bendre (Oleve)

Published:  at  05:22 PM
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영상 링크: Building AI Products That Actually Work — Ben Hylak (Raindrop), Sid Bendre (Oleve)
채널명: AI Engineer

실제로 작동하는 AI 제품 만들기 — Ben Hylak(Raindrop), Sid Bendre(Oleve) 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

반복적 개선이 실제로 작동하는 AI 제품 개발의 핵심임이 입증됨

실제 사용자 사례와 최근 AI 제품의 실패 사례 소개로 문제를 구체적으로 밝힘

AI 제품 개발의 난이도는 향후 일부분 쉬워지겠지만, 의사소통 본질 문제로 인해 여전히 어렵다는 점이 강조됨

기존 AI 평가 방식이 실질적 제품 품질을 완벽히 반영하지 못한다는 점이 수차례 반복되어 설명됨

에러 대신 ‘신호’를 중심으로 AI 문제 진단이 필요함을 새로운 관점으로 제시함

다양한 신호(명시적/암묵적)가 실제 AI 제품 진단과 개선에 어떻게 쓰이는지 구체적으로 제시됨

신호 정의, 수집, 탐색, 세분화, 반복 개선의 전체 프로세스가 구체적으로 설명됨

AI 바이럴 제품의 성장과 경험 전달, 그리고 ‘Trellis’ 프레임워크 도입 배경이 상세히 공유됨

무한한 가능성을 갖는 AI 출력 결과를 조직적으로 다루는 ‘Trellis’의 6단계 과정이 소개됨

Trellis 활용을 통해 효율적이고 예측 가능한 AI 개선 문화를 정착시킬 수 있음을 실제 사례로 설명함

결론: 실제로 작동하는 AI 제품은 우연이 아닌 체계적이고 신호 기반의 반복적 개선으로 만들어짐


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