لماذا تفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تستخدم بروتوكول 80% في الوصول إلى مرحلة الإنتاج (سبب تقني حقيقي، وليس من جانب LinkedIn)

في البرمجيات التقليدية، لا يُنشر أي تطبيق في بيئة الإنتاج دون سجلات ومقاييس وتنبيهات. أما في الذكاء الاصطناعي، فمن الشائع نشر النماذج دون معرفة ما تستجيب له.
لا يوفر النظام معلومات في الوقت الفعلي، مثل عدد الهلوسات التي تحدث يوميًا، أو النسبة المئوية للاستجابات التي يرفضها المستخدم، أو تكلفته.
كل استدعاء للنموذج. بدون إمكانية المراقبة والتقييمات التلقائية، يتدهور النموذج بصمت ولا يلاحظ أحد ذلك حتى يتدخل أحد العملاء...
شكوى في مكالمة هاتفية. 

يتطلب تطبيق المراقبة السليمة ثلاثة مكونات: سجلات منظمة تتضمن المدخلات والمخرجات والسياق؛ ومقاييس مجمعة (زمن الاستجابة،,
التكلفة، ومعدل الرفض)؛ والتقييمات الآلية التي تُجري مجموعة من اختبارات التوجيه كل ليلة وتُنبّه في حال انخفاض الجودة. بدون هذه العناصر الثلاثة،
النموذج أعمى.