Estratégia de dados

Pergunta	Exemplo de resposta
Quais tipos de dados específicos são cruciais para suas cargas de trabalho generativas de IA e qual porcentagem delas está acessível atualmente?	Os registros de chamadas de clientes e os dados de avaliações de produtos são cruciais. Atualmente, 85% desses tipos de dados estão acessíveis para nossos projetos de IA generativa.
Como você garante e mede a qualidade dos seus dados?	Implementamos métricas de qualidade de dados, incluindo integridade, precisão, consistência e pontualidade. Usamos ferramentas automatizadas para avaliar regularmente essas métricas e temos uma equipe dedicada para limpeza e enriquecimento de dados.
Qual porcentagem de seus dados atende aos seus padrões de qualidade para uso generativo de IA?	Atualmente, 78% dos nossos dados atendem aos nossos padrões de qualidade. Nossa meta é atingir 95% nos próximos 12 meses por meio de processos aprimorados de limpeza de dados.
Como você planeja criar confiança sobre o uso de dados em IA generativa entre suas partes interessadas?	Estamos implementando um conselho de ética de IA, fornecendo explicações claras sobre as decisões de IA e conduzindo auditorias trimestrais de IA para garantir transparência e justiça.
Quão abrangente é sua documentação sobre fontes de dados e linhagem?	Mantemos um catálogo de dados detalhado que inclui metadados para todas as nossas fontes de dados, incluindo origem, frequência de atualização e uso. Usamos ferramentas de linhagem de dados para rastrear como os dados fluem e se transformam em nossos sistemas.
Como você garante a diversidade em seus conjuntos de dados para evitar preconceitos nos modelos de IA?	Nós obtemos ativamente dados de diversos grupos demográficos e auditamos regularmente nossos conjuntos de dados em busca de viés representacional. Também usamos técnicas de geração de dados sintéticos para equilibrar categorias sub-representadas.
Qual é sua taxa de atualização de dados para modelos críticos de IA generativa e como você determina essa frequência?	Os modelos críticos são atualizados semanalmente. Essa frequência é determinada pelas métricas de desempenho dos testes A/B, e nosso objetivo é uma degradação não superior a 2% entre as atualizações.
Quantas versões de conjuntos de dados essenciais você mantém e por quanto tempo?	Mantemos as últimas cinco versões de cada conjunto de dados crítico, com um período de retenção de 18 meses para cada versão.
Quantas equipes multifuncionais estão envolvidas em suas iniciativas de IA generativa e têm acesso aos seus dados?	Temos três equipes multifuncionais. Cada equipe inclui cientistas de dados, especialistas de domínio, especialistas em ética e analistas de negócios.
Quais políticas e práticas de governança de dados você tem em vigor?	Temos um comitê multifuncional de governança de dados que supervisiona nossas políticas de dados. Implementamos controles de acesso baseados em funções, esquemas de classificação de dados e auditorias regulares para garantir a conformidade com nossa estrutura de governança.
Quais medidas você tem em vigor para garantir a privacidade dos dados, obter o consentimento adequado e manter a confidencialidade?	Implementamos uma estrutura abrangente de privacidade de dados alinhada com o GDPR e a CCPA. Isso inclui obter consentimento explícito para o uso de dados, implementar técnicas de anonimização de dados e avaliações regulares do impacto na privacidade.
Qual porcentagem de seus conjuntos de dados de treinamento de IA foi auditada quanto a preconceitos no último trimestre?	70% de nossos conjuntos de dados de treinamento de IA foram auditados quanto a preconceitos no último trimestre. Estamos implementando ferramentas automatizadas de detecção de viés para alcançar 100% de auditorias trimestrais.
Qual é a sua capacidade atual de processamento de dados e quanto você projeta que seja necessário para futuras cargas de trabalho de IA generativas?	Nossa capacidade atual é de 10 TB/day. We project needing 30 TB/day em um ano e estamos ampliando nossa infraestrutura para atender a essa demanda.
Qual é sua estratégia para equilibrar a privacidade dos dados com as necessidades de dados dos modelos generativos de IA?	Estamos implementando técnicas avançadas de anonimização e geração de dados sintéticos. Nossa meta é aumentar nossos dados utilizáveis para IA em 40% e reduzir os riscos de privacidade em 60% no próximo ano.
Qual porcentagem de seus conjuntos de dados de aprendizado de máquina (ML) está rotulada com precisão e qual é sua meta de taxa de precisão?	Atualmente, 85% dos nossos conjuntos de dados de ML são rotulados com precisão. Nossa meta é uma taxa de precisão de 95% no próximo trimestre, empregando técnicas de etiquetagem humana e automatizada.