Tworzenie aplikacji AI
Wskaźniki KPI aplikacji AI powinny obejmować bezpośrednie i pośrednie miary. Poznaj standardowe i specyficzne dla generatywnej sztucznej inteligencji wskaźniki KPI, które pomogą Ci ocenić sukces aplikacji AI.
Aby zmierzyć sukces aplikacji AI, w szczególności generatywnej AI, firmy powinny ustanowić kluczowe wskaźniki wydajności (KPI), aby poprawić wydajność projektu i zapewnić znaczące korzyści społeczne. Generatywna sztuczna inteligencja wyróżnia się zdolnością do tworzenia treści - tekstu, obrazów lub innych form mediów - w oparciu o dane szkoleniowe, a to wymaga określonych wskaźników oceny sukcesu i ich skuteczności.
Tradycyjne implementacje sztucznej inteligencji obejmują uczenie maszynowe w celu zbudowania podstawowych modeli, algorytmów i metod szkoleniowych. Generatywna sztuczna inteligencja podlega podobnym procesom, ale wymaga również wskaźników KPI opartych na kreatywności, które różnią się od wskaźników KPI używanych do oceny typowych predykcyjnych modeli sztucznej inteligencji. Po szkoleniu modelu AI programiści mierzą modele generatywne, porównując wyniki z punktami odniesienia dla kreatywności, trafności lub różnorodności, w zależności od zastosowania.
Pomiar sukcesu AI jest trudny w przypadku generatywnej sztucznej inteligencji, ponieważ często występują w niej elementy subiektywne. Dlatego do oceny wydajności generatywnej sztucznej inteligencji niezbędne są zarówno:
- Mierzalne wyniki (obiektywne wskaźniki).
- Ludzkie opinie (subiektywne wskaźniki).
Wybór odpowiednich narzędzi do tego celu, z rzeczywistymi danymi, które ściśle odzwierciedlają środowiska produkcyjne, ma zasadnicze znaczenie.
Definiowanie kluczowych wskaźników wydajności sztucznej inteligencji
KPI GAI można podzielić na dwa rodzaje:
· Wskaźniki bezpośrednie AI i.
· Wskaźniki pośrednie AI.
Wskaźniki bezpośrednie KPI w AI
Wskaźnik błędu kwadratowego. Wskaźnik bezpośredni KPI w GAI
Krytycznym wskaźnikiem bezpośrednim w uczeniu maszynowym, w tym w generatywnej sztucznej inteligencji, jest średni błąd kwadratowy. Mierzy on wariancję między wygenerowanym wynikiem a zamierzonym rezultatem, pomagając w ilościowym określeniu błędów w szkoleniu.
Wskaźnik złożoności. Wskaźnik bezpośredni KPI w GAI
Inną popularną miarą jest złożoność, szczególnie w przypadku generatywnych modeli sztucznej inteligencji opartych na języku. Złożoność mierzy, jak dobrze model językowy przewiduje próbkę i wskazuje dokładność generowanej treści. Niższa złożoność sugeruje, że model lepiej radzi sobie z tworzeniem tekstu podobnego do ludzkiego.
Wskaźnik odległości początkowej Frécheta. Wskaźnik bezpośredni KPI w GAI
W przypadku aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji, które generują media lub obrazy, pomocną miarą może być odległość początkowa Frécheta. Opracowany w 2017 roku FID mierzy jakość generowanych obrazów, porównując je z rzeczywistymi, koncentrując się na ich podobieństwie do obrazów stworzonych przez człowieka.
Wskaźnik podobieństwa strukturalnego. Wskaźnik bezpośredni KPI w GAI
Inne wskaźniki oparte na obrazach mogą obejmować wskaźnik podobieństwa strukturalnego, który został opracowany w 2004 r. dla branży filmowej i ocenia postrzeganą jakość generowanych obrazów w porównaniu z oryginalnymi danymi.
Istniejące wskaźniki KPI, które mają znaczenie biznesowe i informatyczne, mają również zastosowanie do aplikacji AI, w tym następujące:
Wskaźnik rozwiązywania problemów. Wskaźnik bezpośredni KPI w GAI
Wskaźnik rozwiązywania problemów przy pierwszym kontakcie mierzy, jaki procent problemów jest rozwiązywany na pierwszym poziomie wsparcia bez eskalacji.
Wskaźnik trafności treści. Wskaźnik bezpośredni KPI w GAI
Wynik trafności treści, w przypadku modeli tekstowych, może służyć jako kluczowy wskaźnik tego, jak ściśle wygenerowana treść odpowiada potrzebom biznesowym lub kreatywnym.
Wskaźniki pośrednie KPI w GAI
Pośrednie wskaźnik KPI w GAI są równie ważne, zwłaszcza w przypadku generatywnej sztucznej inteligencji, gdzie ważne, ale subiektywne miary kreatywności i satysfakcji użytkownika odgrywają znaczącą rolę. Te wskaźniki, które wywodzą się z bezpośrednich wskaźników, koncentrują się na szerszym wpływie:
Wskaźnik zadowoleniu klientów i informacjach zwrotnych. Wskaźnik pośredni KPI w GAI
W przypadku generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystywanej w aplikacjach skierowanych do klientów, takich jak chatboty, ludzkie opinie mogą pomóc ocenić, jak dobrze sztuczna inteligencja służy zamierzonemu celowi.
Wskaźnik zaangażowania użytkowników. Wskaźnik pośredni KPI w GAI
W przypadku aplikacji, które generują kreatywne wyniki, takie jak tekst, sztuka lub muzyka, zaangażowanie użytkowników lub interakcja z generowanymi treściami służy jako silny wskaźnik pośredni.
Wynik innowacyjności. Wskaźnik pośredni KPI w GAI
Wskaźnik ten mierzy, jak często generatywna sztuczna inteligencja wymyśla nowatorskie, przydatne pomysły lub kreatywne rozwiązania, które spełniają określone cele w zakresie innowacji.
Wskaźnik różnorodność treści. Wskaźnik pośredni KPI w GAI
Ta metryka ocenia zdolność systemu generatywnej sztucznej inteligencji do generowania zróżnicowanych, wysokiej jakości wyników w różnych kontekstach lub domenach.
Sukces aplikacji GAI poprzez wskaźniki KPI
Chociaż pośrednie wskaźniki są ważne, nie powinny być jedyną miarą wpływu systemu sztucznej inteligencji. Muszą one być poparte bezpośrednimi, obserwowalnymi wskaźnikami, aby zapewnić zarówno ilościowy, jak i jakościowy sukces.
Jak wskaźniki KPI mierzą sukces AI?
Wskaźniki KPI związane ze sztuczną inteligencją - bezpośrednie lub pośrednie - pomagają organizacjom mierzyć sukces poprzez ilościowe określenie zwrotu z inwestycji i wydajności operacyjnej. W przypadku generatywnej sztucznej inteligencji ROI można mierzyć pod względem kreatywności, czasu zaoszczędzonego na tworzeniu treści, zadowolenia użytkowników i dokładności w generowaniu wyników, które są zgodne z potrzebami biznesowymi lub potrzebami użytkowników.
ROI w generatywnej sztucznej inteligencji dotyczy również skalowalności - to znaczy, ile wyników można wygenerować w danym okresie przy zachowaniu oczekiwanej jakości. Przykładowo, firma może zainwestować w generatywną sztuczną inteligencję, aby zautomatyzować tworzenie materiałów marketingowych. Jeśli sztuczna inteligencja może skrócić czas projektowania przez człowieka o 50%, staje się to namacalną miarą zwrotu z inwestycji w AI.
Dodatkowym przykładem może być firma, która wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do poprawy obsługi klienta. Skracając czas wymagany do wygenerowania spersonalizowanych odpowiedzi na czacie w czasie rzeczywistym o 30%, firma może zredukować znaczne koszty pracy i zwiększyć zaangażowanie użytkowników, przyczyniając się zarówno do zwrotu z inwestycji opartego na czasie, jak i do utrzymania klientów.
Wskaźniki KPI w GAI umożliwiają firmom ilościowe określenie sukcesu sztucznej inteligencji, koncentrując się najpierw na mierzalnych, obserwowalnych wynikach, a następnie oceniając pośrednie korzyści, takie jak zadowolenie klienta lub kreatywność. Skutecznie stosowane wskaźniki KPI pomagają śledzić nie tylko wydajność techniczną, ale także rzeczywisty wpływ sztucznej inteligencji i generatywnych systemów sztucznej inteligencji.