Ärligt skrivande om AI-utveckling — vad som fungerar, vad som inte gör det, och vad ingen annan berättar.
12 publicerade · 31 fler på gång
Varje metod behöver en grund. Dessa är de icke-förhandlingsbara övertygelserna bakom hur vi arbetar — varför genvägar misslyckas, varför ansvar inte kan delegeras, och varför erfarenhet fortfarande väger tyngre än verktyg.
Innan du satsar budget eller tid behöver du veta vad säljpitchen utelämnar. Dessa artiklar täcker de verkliga kostnaderna, säkerhetsluckorna och de tekniska begränsningarna som dyker upp först efter att du skrivit på.
Om ditt team ska använda AI behöver de en process som håller under press. Inte tips och tricks — ett disciplinerat förhållningssätt till orkestrering, validering och ansvar som överlever kontakt med produktion.
AI-verktyg beter sig annorlunda än traditionell mjukvara. Att förstå konsistensmönster, kontextbegränsningar och fellägen hjälper dig sätta realistiska förväntningar och undvika kostsamma överraskningar.
De flesta AI-demos levereras aldrig. Om du investerar i AI-förstärkt utveckling behöver du veta skillnaden mellan imponerande prototyper och system som faktiskt körs i produktion med riktiga användare.
Att införa AI förändrar hur team arbetar, vem som ansvarar och vilka kompetenser som spelar roll. Dessa artiklar hjälper ledare navigera den organisatoriska sidan utan att tappa kontrollen över kvalitet eller ansvar.
Mönster och observationer från att bygga med AI varje dag. Den typen av lärdomar man bara får genom att göra jobbet — inte från att läsa leverantörers whitepapers.
Dokumentationen täcker metodik, verktyg och ärliga bedömningar. Eller hör bara av dig.