Casi d'uso

Domanda	Example response
Qual è l'obiettivo principale o il criterio di successo del caso d'uso?	Per migliorare i tempi di risposta dell'assistenza clienti, aumentare le conversioni di vendita, migliorare i consigli sui prodotti. Inoltre: per migliorare la soddisfazione degli utenti, il tasso di completamento delle attività, la qualità della risposta e così via.
In che modo questo caso d'uso si allinea agli obiettivi strategici della vostra organizzazione?	Ciò è in linea con il nostro obiettivo strategico di aumentare la soddisfazione del cliente riducendo i tempi di risposta nel servizio clienti.
Qual è il volume di dati o di richieste previsto per il caso d'uso?	500 transazioni al secondo (TPS).
Quali tipi di fonti di dati sono necessarie per supportare i carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa?	Database strutturati interni (record dei clienti, dati di vendita e così via); dati di testo non strutturati provenienti da documenti, e-mail e social media; file audio e video per attività di riconoscimento vocale e di immagini; dati di streaming in tempo reale da dispositivi e sensori IoT; set di dati pubblici e APIs per l'arricchimento.
Con che frequenza è necessario aggiornare o aggiornare i dati provenienti da queste fonti?	Database transazionali: aggiornamenti quasi in tempo reale; archivi di documenti: aggiornamenti giornalieri in batch; feed di social media: aggiornamenti orari; dati dei sensori IoT: streaming continuo in tempo reale; set di dati pubblici: aggiornamenti mensili o trimestrali.
Quali formati di dati richiedono come input i tuoi modelli di intelligenza artificiale generativa?	Dati strutturati: tabelle di database CSV, JSON e SQL; dati di testo: testo semplice, PDF e HTML; dati di immagine: JPEG, PNG e TIFF; dati audio: WAV e; dati video: e AVI MP3. MP4
Quali sono i tuoi principali problemi di qualità dei dati per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa?	Completezza: garantire che non manchino campi critici; precisione: verifica della correttezza dei dati ed eliminazione degli errori; coerenza: mantenimento di formati e valori uniformi tra le fonti; tempestività: garanzia che i dati siano aggiornati per l'inferenza in tempo reale; pertinenza: conferma che i dati siano allineati con lo specifico compito di intelligenza artificiale generativa.
Quali sono i requisiti prestazionali chiave (ad esempio, tempo di risposta, produttività, precisione)?	Precisione del 95%; tempo di risposta < 500 ms; capacità di gestire 1000 richieste/sec. Alta precisione (95% +), precisione moderata (80-90%), massimo sforzo e così via.
Ne avete altri KPIs per misurare il successo di questo caso d'uso?	KPIs I fattori chiave includono la riduzione del tasso di errore, il risparmio di tempo per transazione e i punteggi di soddisfazione dei clienti.
Quanta precisione del modello si desidera e come si bilancia con il costo?	Elevata precisione (> 90%) con costi moderati, precisione moderata (70-80%) a basso costo e così via.
Quali sono i casi d'uso o gli scenari principali per la soluzione di intelligenza artificiale generativa?	Chatbot per il servizio clienti, generazione di contenuti, consigli sui prodotti e così via.
Quali sono gli utenti o i personaggi target del sistema di intelligenza artificiale generativa?	Agenti del servizio clienti, team di marketing, dipendenti, utenti finali e così via.
Qual è il volume previsto di richieste o utenti?	1.000 richieste al giorno; 10.000 utenti attivi al mese.
Esistono vincoli o requisiti specifici relativi ai casi d'uso?	Risposta in tempo reale, supporto multilingue, privacy dei dati e così via.
Hai un budget stanziato per lo sviluppo e la manutenzione della soluzione di intelligenza artificiale generativa?	Il costo di sviluppo iniziale è stimato in 200.000 dollari, con costi di manutenzione annuali di 50.000 dollari.
Quali sono il ritorno sull'investimento (ROI) e il periodo di ammortamento previsti per questo caso d'uso?	ROI previsto del 150% in tre anni, con un periodo di recupero dell'investimento di 18 mesi.
Ci sono costi nascosti o potenziali risparmi da prendere in considerazione?	I potenziali risparmi includono la riduzione dei costi straordinari. I costi nascosti potrebbero comportare una formazione aggiuntiva per il personale.
Quali sono la scalabilità e le possibilità di espansione future di questa soluzione di intelligenza artificiale generativa?	La soluzione è progettata per adattarsi alle nostre operazioni, con la possibilità di espandersi ad altri reparti in futuro.
Come garantite l'equità e mitigate i pregiudizi nei vostri modelli di intelligenza artificiale generativa?	Intendiamo mitigare i pregiudizi attraverso la raccolta di dati diversificati, controlli periodici dei pregiudizi e l'implementazione di tecniche di mitigazione dei pregiudizi.
Quali processi avete messo in atto per affrontare le preoccupazioni etiche o le conseguenze non intenzionali?	Gestiremo le preoccupazioni etiche attraverso un piano di risposta agli incidenti basato sull'intelligenza artificiale consolidato, valutazioni periodiche dei rischi etici, un sistema di segnalazione anonimo per i dipendenti, la collaborazione con esperti di etica esterni e il monitoraggio e l'adeguamento continui dei modelli implementati in base al feedback.
Come affrontate l'assegnazione delle priorità e il sequenziamento delle valutazioni generative dei carichi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale in diversi progetti e reparti della vostra organizzazione?	Conducendo un'indagine di alto livello in tutti i reparti per identificare potenziali casi d'uso dell'IA generativa e valutarli in base a tre criteri chiave: impatto sul business, fattibilità tecnica e considerazioni etiche. Viene data priorità ai progetti con un impatto potenziale elevato, barriere tecniche inferiori e preoccupazioni etiche minime.