Metodologia
Questa pagina descrive come è stata condotta la ricerca sul demo-to-production gap, quali evidence standards sono stati applicati, e cosa la ricerca ha deliberatamente escluso. Esiste perché la doctrine chiede alla piattaforma di applicare alle proprie claim la stessa scrutiny che chiede ad altri sistemi.
Source
La base di evidenza è stata sintetizzata da un source document deep-research commissionato tramite la feature deep research di OpenAI contro un brief che ha definito scope, evidence standards e exclusion rule. La sintesi è stata AI-assisted. Sourcing, evidence standards e direzione editoriale sono stati definiti dall'umano.
Cosa contava come evidenza
- Fonte primaria: lo scritto, talk, codice o issue del practitioner stesso
- Autore nominato con identità verificabile
- Datata entro 18 mesi quando possibile. Fonti più vecchie tenute se seminali
- Citazione diretta di tre frasi o meno, attribuibile
- Quantificata quando la claim è quantitativa
- URL linkato che risolve
Cosa è stato escluso
- Copy marketing da landing page di vendor
- Thinkpiece generici di AI hype senza dettaglio operativo
- Report di analyst di settore senza metodologia
- Materiale paywalled dove la claim non può essere verificata
- Contenuti riassunti da AI a meno che non citino una fonte specifica
Open research item
Tre figure comunemente richieste sono segnalate come non verificate invece di essere riempite con folklore di vendor: tempo medio di abbandono per progetti agent in stallo, tasso di overrun dei costi vs stima iniziale, e un tasso universale di regressione eval-to-produzione. Il beta del validator è aperto a team i cui case study aiuterebbero a chiudere questi gap. Le readiness review pubbliche diventano evidenza pubblica.
Perché questa pagina esiste
La maggior parte del content marketing-flavoured non pubblica la propria metodologia. Farlo è la forma operativa della doctrine della piattaforma stessa: la disciplina chiesta agli altri, applicata qui per prima.