AI & Technology

Evalúa la preparación organizacional en cuanto a gobernanza, monitoreo, riesgo y prácticas de MLOps para IA en el edge. Diseñada para líderes de IA/ML, DevOps y partes interesadas en cumplimiento, con el fin de comparar la madurez y priorizar la inversión.

Una encuesta de auditoría operativa para equipos de etiquetado de datos, que mide la claridad de las instrucciones, las prácticas de mitigación de sesgos, el rigor del control de calidad y los cuellos de botella en el flujo de trabajo durante los últimos 30 días. Diseñada para etiquetadores, revisores y líderes de control de calidad.

Mide la conciencia, la confianza, la aceptabilidad y las intenciones de comportamiento de los consumidores respecto a las marcas de agua de procedencia del contenido de IA, diseñada para investigadores de políticas tecnológicas y diseñadores de plataformas que evalúan estrategias de etiquetado.

Evalúe cómo los falsos positivos de los filtros de contenido afectan la productividad de los desarrolladores, la interrupción del flujo de trabajo y las decisiones de adopción de herramientas. Diseñada para investigadores de experiencia del desarrollador y equipos de herramientas que buscan prioridades de mejora accionables a partir de profesionales del software.

Mide el realismo percibido, la precisión del ajuste y la confianza de compra en funciones de prueba virtual con realidad aumentada. Diseñado para investigadores de UX de comercio electrónico que buscan identificar deficiencias en la experiencia AR que generan devoluciones y reducen la conversión.

Mide las tasas de adopción de herramientas de IA, las barreras de uso, las compensaciones entre calidad y velocidad, y las normas de crédito/divulgación entre creadores de medios de distintas disciplinas. Adecuada para investigadores de la industria creativa y equipos de plataformas que estudian la relación entre creadores e IA.

Mide cómo los usuarios perciben la claridad, la utilidad y el impacto en el comportamiento de los changelogs de productos de IA. Diseñada para equipos de producto y de experiencia del desarrollador que buscan optimizar la comunicación de las versiones e impulsar la adopción de funciones.

Recopila comentarios estructurados de las partes interesadas sobre la cobertura de riesgos del red team, la calidad de los informes y el seguimiento de la remediación para identificar mejoras accionables del programa en las funciones de seguridad, ingeniería y liderazgo.

Una encuesta interna de partes interesadas que evalúa la claridad del alcance, la equidad en las decisiones y la eficacia de los incentivos en su programa de bug bounty de IA durante los últimos 6 meses, con el fin de orientar mejoras al programa.

Mide cómo los profesionales de ML/IA interactúan con las tarjetas de modelo, evalúan las limitaciones documentadas y cómo la calidad de la documentación influye en la confianza y en las decisiones de adopción en distintos contextos de implementación.

Mide la preparación organizacional en cuanto a la claridad de las políticas de IA, los flujos de aprobación, la clasificación de riesgos y la madurez de los controles. Diseñada para equipos multifuncionales involucrados en el desarrollo, la implementación o la supervisión de la IA.

Mide el interés del usuario, el valor percibido, las barreras de adopción y la disposición a pagar por funciones del producto basadas en IA. Diseñada para equipos de producto SaaS que priorizan su hoja de ruta de IA en función de los comentarios de los usuarios.

Mide las expectativas de los consumidores respecto a la transparencia de la IA en productos y servicios, capturando los métodos de divulgación preferidos, los umbrales de aceptabilidad y los factores que generan confianza, para orientar el etiquetado de productos y las decisiones de política.

Mide la adopción, satisfacción, confianza y puntos débiles de los usuarios con las funciones del producto asistidas por IA. Úsela para recopilar comentarios prácticos que orienten las decisiones sobre la hoja de ruta del producto y la priorización de funciones.

Mide las expectativas de los usuarios respecto a la autonomía de los agentes de IA, los mecanismos preferidos de escalamiento y transferencia, las acciones permitidas, los límites de gasto y las preocupaciones sobre riesgos. Diseñada para investigadores de UX y equipos de producto que desarrollan flujos de trabajo con IA agéntica.