Warum KI-Evals die gefragteste neue Fähigkeit für Produktentwickler sind | Hamel Husain & Shreya Shankar

107 MinutenMittelstufeStrategieLenny's PodcastKI für Unternehmen

Lenny's Podcast. Hamel Husain und Shreya Shankar durchlaufen den gesamten Eval-Workflow anhand eines realen KI-Assistenten für die Immobilienverwaltung — Traces prüfen, Fehler offen und axial kodieren, einen sinnvollen Abbruchpunkt bestimmen, einen LLM-as-Judge entwickeln und ihn anhand menschlicher Bewertungen validieren. Dieses seltene ausführliche Gespräch richtet sich tatsächlich an Produktmanager und Teamleitungen statt an ML-Entwickler. Es behandelt außerdem genau den vom Artikel empfohlenen Rhythmus von „30 Minuten pro Woche nach der Einrichtung“.

Hinweis von AI Expert

Dies bleibt eine der besten Eval-Erklärungen für Nicht-Entwickler, weil die Workflow-Disziplin statt eines bestimmten Tools im Mittelpunkt steht. Übernehmen Sie die Methode und wählen Sie anschließend Tools, die zu Ihren Anforderungen an Datenschutz und Observability passen.

Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten

Lernen Sie den Eval-Zyklus für Produktentwickler kennen: Traces prüfen, Fehler kennzeichnen, Kriterien definieren, Änderungen testen und die Ergebnisse mit menschlichen Bewertungen vergleichen.

Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen

Sie benötigen mindestens einen KI-Workflow, dessen Qualität sich mit der Zeit verbessern oder verschlechtern kann.

Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026

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