Valutare gli Assistenti AI: Sfide e Soluzioni

Creare assistenti AI che possano tenere conversazioni è un processo che richiede vari passaggi e componenti. Valutare e migliorare questi assistenti non è facile. Questo articolo parla delle sfide nell'assessare e migliorare assistenti AI progettati per le aziende e come stiamo affrontando questi problemi. Condivideremo anche alcune scoperte preliminari e lezioni apprese.

#Struttura Generale

Gli assistenti AI per le aziende promettono di rendere il lavoro più facile, migliorare la produttività e arricchire l'esperienza utente. Costruire un assistente di successo implica testarlo e perfezionarlo continuamente, con valutazione e miglioramento al centro del processo.

Un diagramma illustra il principale schema di un assistente AI creato per una piattaforma di Dati aziendali. Questo sistema è composto da varie parti, inclusi modelli di machine learning che analizzano il linguaggio. Gli utenti interagiscono con il sistema attraverso la conversazione, ponendo domande e ricevendo risposte basate su diverse fonti di dati.

La valutazione e il miglioramento continuo di un tale sistema affrontano diverse sfide fondamentali.

#Sfide Chiave

1. Metriche: Il successo dell'assistente AI viene misurato attraverso metriche come engagement e soddisfazione degli utenti, ma queste metriche mostrano risultati solo dopo che l'assistente è stato lanciato. È quindi fondamentale definire metriche anticipatorie che possano guidare i miglioramenti prima che l'assistente venga ampiamente utilizzato.

2. Dati: Per valutare con precisione le prestazioni dell'assistente, abbiamo bisogno di dati affidabili e di alta qualità. È necessario un piano solido per raccogliere questi dati su larga scala.

3. Dinamiche: In realtà, gli assistenti AI hanno molte parti in continuo cambiamento. Con l'evoluzione dell'assistente, anche i tipi di domande che gli utenti pongono cambiano. È importante considerare come le esigenze dei clienti si spostano nel tempo.

4. Design Centrato sull'Umano: Un assistente AI efficace dipende molto sia dalla tecnologia sottostante che da come gli utenti interagiscono con esso. Valutare le prestazioni dell'assistente deve considerare sia le parti tecniche che l'interfaccia utente.

5. Privacy e Sicurezza: Gli assistenti AI gestiscono spesso informazioni sensibili degli utenti. È fondamentale garantire che valutiamo il sistema mantenendo i dati dei clienti al sicuro e prevenendo accessi non autorizzati.

Le sezioni seguenti spiegheranno le soluzioni che proponiamo per affrontare queste sfide, condivideranno risultati preliminari e discuteranno le lezioni apprese.

#Metodi di Valutazione Attuale e Loro Limitazioni

Esistono vari metodi per valutare gli assistenti AI, tra cui feedback esplicito degli utenti, feedback implicito dalle azioni degli utenti, benchmarking contro dataset consolidati e valutazioni da parte di revisori umani. Anche se questi metodi forniscono alcune intuizioni, hanno anche limitazioni quando applicati a assistenti AI che cercano attivamente di migliorare.

#Limitazioni del Feedback Esplicito

Raccogliere feedback diretto dagli utenti sembra un modo semplice per misurare la loro soddisfazione. Tuttavia, sorgono diversi problemi con questo approccio:

• Sparsità: Molti utenti non lasciano feedback, il che rende difficile comprendere la soddisfazione degli utenti in modo completo.

• Rappresentatività: Poiché il feedback è facoltativo, di solito proviene da un numero ristretto di utenti. Alcuni utenti spesso dominano il feedback, il che può distorcere la comprensione della soddisfazione generale.

• Mancanza di Dettagli: Il feedback raccolto è spesso troppo semplice per aiutare a individuare problemi specifici che richiedono attenzione. Anche se le forme semplici di feedback sono facili per gli utenti, spesso perdono i dettagli più fini delle loro esperienze.

#Limitazioni del Feedback Implicito

Il feedback implicito deriva dalle azioni degli utenti all'interno del sistema, ma presenta le sue sfide:

• Preferenze Poco Chiare: Poiché il feedback implicito non viene richiesto direttamente, potrebbe non riflettere accuratamente i desideri degli utenti. Inoltre, filtrare il rumore da questo tipo di feedback è spesso necessario, ma può essere complicato.

• Obiettivi Utente Vari: Gli utenti hanno numerosi obiettivi, e i compiti effettivi necessari per raggiungere quegli obiettivi spesso richiedono tempo per svilupparsi.

#Limitazioni dei Dataset di Benchmark

I dataset di benchmark pubblici possono aiutare a valutare i sistemi AI, tuttavia non sono spesso rilevanti per applicazioni aziendali specifiche. Creare nuovi dataset su misura può essere dispendioso in termini di tempo e manodopera, con l'aggiunta del problema che le responsabilità dell'assistente possono continuare a evolvere.

#Il Nostro Approccio Proposto

Per affrontare queste sfide nella valutazione di un assistente AI, abbiamo sviluppato un framework basato su diverse scelte di design chiave.

#Decisioni Chiave di Design

1. Concentrazione su Metriche Immediate: Ci concentriamo su metriche che rispondono direttamente ai cambiamenti effettuati in produzione. Questo approccio mira a migliorare la produttività e la soddisfazione degli utenti.

2. Allineamento delle Metriche con l'Esperienza Utente: Non tutti gli errori impattano gli utenti allo stesso modo. Alcuni errori possono essere piccole seccature, mentre altri possono avere conseguenze gravi. Ci sforziamo di sviluppare metriche che riflettano questa differenza.

3. Prioritizzazione della Valutazione Umana: Crediamo che il feedback umano sia meglio allineato con le esperienze degli utenti rispetto a valutazioni puramente automatizzate. Raccogliendo valutazioni umane di alta qualità, possiamo migliorare in seguito le valutazioni automatizzate.

4. Uso Efficiente degli Valutatori Umani: Per scalare le valutazioni, incarichiamo compiti più semplici a non esperti, mentre analisi più complesse sono riservate agli esperti del settore.

5. Raccolta di un'Intera Gamma di Metriche: Raccogliamo sia metriche di performance generali che metriche per componenti specifici, permettendo un quadro più chiaro sia delle prestazioni generali che delle aree che necessitano miglioramenti.

6. Miglioramenti a Livello di Sistema: I miglioramenti dovrebbero concentrarsi su tutte le parti dell'assistente, dai modelli di machine learning all'interfaccia utente. Questo approccio olistico garantisce che nessun possibile miglioramento venga trascurato.

#Tassonomia degli Errori Basata sulla Severità

Creare metriche chiare che corrispondano ai giudizi degli utenti sulla correttezza e utilità è una sfida. Abbiamo riscontrato alti tassi di errore nella versione iniziale dell'assistente, anche quando il feedback degli utenti sembrava più positivo. Questa differenza di percezione ha portato alla creazione di una tassonomia per i diversi tipi di errori.

Ad esempio, gli errori possono essere classificati come:

• Severità-0 (Sev-0): Errori che sono completamente fuorvianti e danneggiano la fiducia dell'utente.

• Severità-1 (Sev-1): Errori che sono seri ma potrebbero essere recuperabili con un certo sforzo.

• Severità-2 (Sev-2): Seccature che di solito possono essere risolte facilmente riformulando o chiedendo di nuovo.

Questa classificazione aiuta a focalizzare i nostri sforzi di valutazione e miglioramento in modo efficace.

#Framework per il Miglioramento Continuo

Un'outline del nostro framework più ampio di valutazione e miglioramento comprende tre elementi principali: l'assistente stesso, uno strumento speciale per l'annotazione e un'area separata per fare analisi sugli errori.

Le valutazioni umane guidano questo processo di miglioramento. Per garantire che le risorse umane vengano utilizzate in modo efficiente, i non esperti gestiscono annotazioni su larga scala mentre gli esperti revisionano gli errori in dettaglio. Ogni compito di annotazione beneficia di design iterativi, studi pilota e formazione per garantire risultati di alta qualità.

L'analisi degli errori è vitale per determinare come migliorare efficacemente l'assistente. Gli esperti del settore revisionano gli errori, individuano schemi e propongono soluzioni. I miglioramenti potrebbero comportare modifiche alla struttura dell'assistente, alterazioni dell'UX o aggiustamenti ai dati sottostanti.

#Risultati Preliminari ed Esempi

Anche se l'assistente AI è ancora in fase di sviluppo, il framework di valutazione ha già mostrato effetti positivi sul focus e sul design dei miglioramenti. Un esempio potrebbe includere un dashboard che mostra i tassi di errore e i loro cambiamenti nel tempo. Questo strumento consente a tutti i membri del team di monitorare gli effetti degli aggiornamenti e delle migliorie.

Concentrandosi sull'analisi degli errori, il team è riuscito a dare priorità a ciò che necessita di correzioni basandosi su reali impatti sugli utenti. Ad esempio, se un particolare tipo di errore è il problema principale, possiamo sviluppare soluzioni mirate per affrontarlo.

Inoltre, migliorare la spiegazione delle risposte può accrescere la fiducia degli utenti. Aiutando gli utenti a comprendere meglio le risposte sbagliate, possiamo ridurre l'impatto degli errori gravi, spostandoli in categorie meno critiche.

#Direzioni Future

Guardando avanti, intendiamo espandere ulteriormente il nostro framework di valutazione. Questo includerà l'incorporazione di processi più automatizzati per valutare e analizzare gli errori. Inoltre, lavoreremo su studi più proattivi per valutare funzionalità ancora in sviluppo.

La personalizzazione è anche molto rilevante per gli assistenti AI, poiché gli utenti provengono da diversi contesti. Pertanto, vogliamo creare metriche e dati che rispondano a esigenze diverse degli utenti.

Infine, misurare l'impatto complessivo dell'assistente AI negli ambienti di lavoro attraverso test A/B sarà cruciale per valutare quanto efficacemente coinvolga gli utenti e migliori la produttività.

In sintesi, la valutazione e il miglioramento continuo degli assistenti AI per le aziende è un compito sfidante ma essenziale. Concentrandoci su metriche chiare, esperienze utente e una visione ampia del sistema, possiamo creare migliori soluzioni che servano gli utenti più efficacemente.