Strategia dei dati

Domanda	Example response
Quali tipi di dati specifici sono fondamentali per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa e quale percentuale di questi è attualmente accessibile?	I registri delle chiamate dei clienti e i dati sulle recensioni dei prodotti sono fondamentali. Attualmente, l'85% di questi tipi di dati è accessibile per i nostri progetti di intelligenza artificiale generativa.
Come garantite e misurate la qualità dei vostri dati?	Abbiamo implementato metriche sulla qualità dei dati, tra cui completezza, accuratezza, coerenza e tempestività. Utilizziamo strumenti automatizzati per valutare regolarmente queste metriche e disponiamo di un team dedicato per la pulizia e l'arricchimento dei dati.
Quale percentuale dei tuoi dati soddisfa i tuoi standard di qualità per l'uso dell'IA generativa?	Attualmente, il 78% dei nostri dati soddisfa i nostri standard di qualità. Puntiamo a raggiungere il 95% entro i prossimi 12 mesi attraverso migliori processi di pulizia dei dati.
Come pensate di creare fiducia tra i vostri stakeholder in merito all'utilizzo dei dati nell'IA generativa?	Stiamo implementando un comitato etico per l'IA, fornendo spiegazioni chiare sulle decisioni in materia di intelligenza artificiale e conducendo audit trimestrali sull'IA per garantire trasparenza ed equità.
Quanto è completa la vostra documentazione sulle fonti di dati e sulla provenienza dei dati?	Disponiamo di un catalogo di dati dettagliato che include i metadati per tutte le nostre fonti di dati, tra cui origine, frequenza di aggiornamento e utilizzo. Utilizziamo strumenti di data lineage per monitorare il flusso e la trasformazione dei dati tra i nostri sistemi.
Come garantite la diversità dei set di dati per prevenire distorsioni nei modelli di intelligenza artificiale?	Riceviamo attivamente dati da diversi dati demografici e controlliamo regolarmente i nostri set di dati per individuare eventuali distorsioni rappresentazionali. Utilizziamo anche tecniche di generazione di dati sintetici per bilanciare le categorie sottorappresentate.
Qual è la frequenza di aggiornamento dei dati per i modelli di intelligenza artificiale generativa critici e come si determina questa frequenza?	I modelli critici vengono aggiornati settimanalmente. Questa frequenza è determinata dalle metriche prestazionali dei test A/B e miriamo a una riduzione non superiore al 2% tra un aggiornamento e l'altro.
Quante versioni di set di dati critici conservate e per quanto tempo?	Conserviamo le ultime cinque versioni di ogni set di dati critico, con un periodo di conservazione di 18 mesi per ogni versione.
Quanti team interfunzionali sono coinvolti nelle vostre iniziative di intelligenza artificiale generativa e hanno accesso ai vostri dati?	Abbiamo tre team interfunzionali. Ogni team include data scientist, esperti di settore, esperti di etica e analisti aziendali.
Quali politiche e pratiche di governance dei dati avete in atto?	Abbiamo un comitato interfunzionale per la governance dei dati che supervisiona le nostre politiche sui dati. Abbiamo implementato controlli degli accessi basati sui ruoli, schemi di classificazione dei dati e audit regolari per garantire la conformità al nostro quadro di governance.
Quali misure avete adottato per garantire la privacy dei dati, ottenere il consenso adeguato e mantenere la riservatezza?	Abbiamo implementato un quadro completo sulla privacy dei dati in linea con GDPR e CCPA. Ciò include l'ottenimento del consenso esplicito per l'utilizzo dei dati, l'implementazione di tecniche di anonimizzazione dei dati e regolari valutazioni dell'impatto sulla privacy.
Quale percentuale dei vostri set di dati di formazione sull'intelligenza artificiale è stata verificata per individuare eventuali distorsioni nell'ultimo trimestre?	Il 70% dei nostri set di dati di formazione sull'intelligenza artificiale è stato verificato per rilevare eventuali distorsioni lo scorso trimestre. Stiamo implementando strumenti automatici di rilevamento dei pregiudizi per ottenere audit trimestrali al 100%.
Qual è la tua attuale capacità di elaborazione dei dati e quanto prevedi di averne bisogno per i futuri carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa?	La nostra capacità attuale è del 10% TB/day. We project needing 30 TB/day entro un anno e stiamo scalando la nostra infrastruttura per soddisfare questa domanda.
Qual è la tua strategia per bilanciare la privacy dei dati con le esigenze dei dati dei modelli di intelligenza artificiale generativa?	Stiamo implementando tecniche di anonimizzazione avanzate e generazione di dati sintetici. Il nostro obiettivo è aumentare i nostri dati utilizzabili per l'IA del 40%, riducendo al contempo i rischi per la privacy del 60% nel prossimo anno.
Quale percentuale dei tuoi set di dati di machine learning (ML) è etichettata con precisione e qual è il tuo tasso di precisione obiettivo?	Attualmente, l'85% dei nostri set di dati ML è etichettato con precisione. Puntiamo a un tasso di precisione del 95% entro il prossimo trimestre utilizzando tecniche di etichettatura sia umane che automatizzate.