AI & Technology

Avalia a preparação organizacional em práticas de governança, monitoramento, risco e MLOps de IA na borda (edge AI). Desenvolvida para líderes de IA/ML, DevOps e partes interessadas em conformidade, permitindo comparar a maturidade e priorizar investimentos.

Uma pesquisa de auditoria operacional para equipes de rotulagem de dados, que mede a clareza das instruções, práticas de mitigação de viés, rigor de QA e gargalos de fluxo de trabalho nos últimos 30 dias. Elaborada para rotuladores, revisores e líderes de QA.

Mede a conscientização, a confiança, a aceitabilidade e as intenções comportamentais dos consumidores em relação a marcas d'água de proveniência de conteúdo de IA, desenvolvida para pesquisadores de políticas tecnológicas e projetistas de plataformas que avaliam estratégias de rotulagem.

Avalie como os falsos positivos de filtros de conteúdo afetam a produtividade dos desenvolvedores, a interrupção do fluxo de trabalho e as decisões de adoção de ferramentas. Desenvolvido para pesquisadores de experiência do desenvolvedor e equipes de ferramentas que buscam prioridades de melhoria acionáveis a partir de profissionais de software.

Mede a percepção de realismo, a precisão do caimento e a confiança na compra em relação aos recursos de experimentação por realidade aumentada. Desenvolvido para pesquisadores de UX de e-commerce que buscam identificar lacunas na experiência de RA que geram devoluções e reduzem a conversão.

Mede as taxas de adoção de ferramentas de IA, as barreiras de uso, os tradeoffs entre qualidade e velocidade e as normas de crédito/divulgação entre criadores de mídia de diversas áreas. Adequada para pesquisadores da indústria criativa e equipes de plataformas que estudam a relação entre criadores e IA.

Mede como os usuários percebem a clareza, a utilidade e o impacto comportamental dos changelogs de produtos de IA. Desenvolvida para equipes de produto e de experiência do desenvolvedor que buscam otimizar a comunicação de lançamentos e impulsionar a adoção de recursos.

Coleta feedback estruturado das partes interessadas sobre a cobertura de riscos do red team, a qualidade dos relatórios e o acompanhamento das correções para identificar melhorias acionáveis no programa nas áreas de segurança, engenharia e liderança.

Uma pesquisa interna com stakeholders que avalia a clareza do escopo, a justiça das decisões e a eficácia dos incentivos no seu programa de AI bug bounty nos últimos 6 meses, para orientar melhorias no programa.

Mede como profissionais de ML/IA interagem com model cards, avaliam limitações documentadas e como a qualidade da documentação molda decisões de confiança e adoção em diferentes contextos de implantação.

Mede a prontidão organizacional em clareza de políticas de IA, fluxos de aprovação, classificação de riscos e maturidade dos controles. Desenvolvida para equipes multifuncionais envolvidas no desenvolvimento, implantação ou supervisão de IA.

Mede o interesse dos usuários, o valor percebido, as barreiras à adoção e a disposição a pagar por recursos de produto baseados em IA. Desenvolvida para equipes de produto SaaS que priorizam seu roadmap de IA com base no feedback dos usuários.

Mede as expectativas dos consumidores quanto à transparência de IA em produtos e serviços, captando métodos de divulgação preferidos, limiares de aceitabilidade e fatores de confiança para orientar decisões sobre rotulagem de produtos e políticas.

Mede a adoção, satisfação, confiança e pontos de dor dos usuários com recursos de produto assistidos por IA. Use-a para capturar feedback acionável que oriente decisões sobre o roadmap do produto e a priorização de recursos.

Mede as expectativas dos usuários quanto à autonomia de agentes de IA, mecanismos preferidos de escalonamento e transferência, ações permitidas, limites de gastos e preocupações com riscos. Desenvolvida para pesquisadores de UX e equipes de produto que criam fluxos de trabalho com IA agêntica.