AI·기술

엣지 AI 거버넌스, 모니터링, 리스크, MLOps 관행 전반에 걸친 조직의 준비도를 평가합니다. AI/ML 리더, DevOps, 컴플라이언스 이해관계자가 성숙도를 벤치마킹하고 투자 우선순위를 정하도록 설계되었습니다.

데이터 라벨링 팀을 위한 운영 감사 설문으로, 지난 30일간의 지침 명확성, 편향 완화 관행, QA 엄격성, 워크플로 병목 현상을 측정합니다. 라벨러, 리뷰어, QA 리드를 대상으로 설계되었습니다.

AI 콘텐츠 출처 워터마크에 대한 소비자의 인지도, 신뢰도, 수용성, 행동 의도를 측정하며, 라벨링 전략을 평가하는 기술 정책 연구자와 플랫폼 설계자를 위해 제작되었습니다.

콘텐츠 필터의 오탐지가 개발자 생산성, 워크플로 방해, 도구 도입 결정에 어떤 영향을 미치는지 평가합니다. 소프트웨어 실무자로부터 실행 가능한 개선 우선순위를 도출하려는 개발자 경험 연구자 및 도구 개발팀을 위해 설계되었습니다.

증강현실(AR) 착용 기능에 대한 인지된 사실감, 착용 정확도, 구매 확신을 측정합니다. 반품을 유발하고 전환율을 낮추는 AR 경험의 격차를 파악하고자 하는 전자상거래 UX 연구자를 위해 설계되었습니다.

여러 분야의 미디어 크리에이터를 대상으로 AI 도구 도입률, 활용 장벽, 품질과 속도의 절충, 크레딧/공개 규범을 측정합니다. 크리에이터와 AI의 관계를 연구하는 창작 산업 연구자 및 플랫폼 팀에 적합합니다.

사용자가 AI 제품 변경 로그의 명확성, 유용성, 행동적 영향을 어떻게 인식하는지 측정합니다. 릴리스 커뮤니케이션을 최적화하고 기능 도입을 촉진하려는 제품 및 개발자 경험 팀을 위해 설계되었습니다.

레드팀 리스크 커버리지, 보고서 품질, 개선 조치 이행에 대한 이해관계자의 구조화된 피드백을 수집하여, 보안, 엔지니어링, 리더십 기능 전반에서 실행 가능한 프로그램 개선 사항을 식별합니다.

지난 6개월간 귀사의 AI 버그 바운티 프로그램에서 범위의 명확성, 결정의 공정성, 인센티브의 효과성을 평가하여 프로그램 개선을 이끌기 위한 내부 이해관계자 설문입니다.

ML/AI 실무자들이 모델 카드를 어떻게 활용하고, 문서화된 한계를 어떻게 평가하며, 문서화 품질이 다양한 배포 환경에서 신뢰와 도입 결정에 어떻게 영향을 미치는지를 측정합니다.

AI 정책의 명확성, 승인 절차, 리스크 등급 분류, 통제 성숙도 전반에 걸쳐 조직의 준비 수준을 측정합니다. AI 개발, 배포 또는 감독에 관여하는 여러 부서의 팀을 위해 설계되었습니다.

AI 기반 제품 기능에 대한 사용자의 관심도, 인지된 가치, 도입 장벽, 지불 의향을 측정합니다. 사용자 피드백을 바탕으로 AI 로드맵의 우선순위를 정하는 SaaS 제품 팀을 위해 설계되었습니다.

제품 및 서비스 전반에 걸친 AI 투명성에 대한 소비자 기대를 측정하며, 선호하는 고지 방식, 수용 가능 기준, 신뢰 요인을 파악하여 제품 라벨링과 정책 결정에 반영합니다.

AI 지원 제품 기능에 대한 사용자 도입, 만족도, 신뢰도 및 불편 사항을 측정합니다. 제품 로드맵과 기능 우선순위 결정에 반영되는 실행 가능한 피드백을 수집하는 데 사용하십시오.

AI 에이전트의 자율성에 대한 사용자 기대치, 선호하는 에스컬레이션 및 인계 방식, 허용 가능한 행동, 지출 한도, 위험 우려 사항을 측정합니다. 에이전트형 AI 워크플로를 구축하는 UX 연구자와 제품 팀을 위해 설계되었습니다.