Dati di addestramento dell'AI

Che cosa sono i dati di addestramento dell'AI?

I dati di addestramento dell'AI sono le informazioni usate per insegnare ai large language model e agli agenti AI a comprendere, ragionare e rispondere. Per l'AI nel customer service, i dati di addestramento rientrano in due categorie:

• Dati di addestramento del modello di base: gli enormi dataset (testi da internet, libri, codice) usati per addestrare l'LLM di base. Forniscono al modello comprensione generale del linguaggio, capacità di ragionamento e conoscenza del mondo.
• Dati specifici del dominio: i dati dell'organizzazione, come articoli della knowledge base, conversazioni di supporto e documentazione di prodotto, usati per adattare l'AI alle specifiche esigenze di customer service tramite RAG, fine-tuning o prompt engineering.

Perché la qualità dei dati di addestramento è importante

Il principio "garbage in, garbage out" vale più che mai per l'AI. Se i dati di addestramento contengono informazioni inesatte, esempi distorti o contenuti obsoleti, l'AI riprodurrà questi problemi nelle interazioni con i clienti. Per il customer service enterprise:

• Accuratezza: gli articoli della knowledge base devono essere corretti e aggiornati
• Copertura: i dati di addestramento devono rappresentare l'intera gamma di richieste dei clienti, non solo quelle più comuni
• Coerenza: informazioni contraddittorie nei dati di addestramento portano a risposte AI incoerenti
• Bias: dati di addestramento che sottorappresentano alcuni segmenti di clientela possono tradursi in un servizio peggiore per quei gruppi

Contesto di settore: l'88% dei progetti pilota di AI non arriva alla produzione su larga scala, e la scarsa qualità dei dati è costantemente indicata tra le cause principali. Le organizzazioni che investono nella qualità dei dati prima dell'implementazione ottengono risultati nettamente migliori di chi cerca di risolvere i problemi dei dati dopo.

Dati di addestramento e privacy

Una domanda cruciale per l'AI enterprise: i dati dei tuoi clienti vengono usati per addestrare i modelli AI? Quando le conversazioni dei clienti entrano nell'addestramento del modello, quei dati potrebbero in teoria influenzare le risposte date ad altri clienti, sollevando problemi di PII e riservatezza. Le piattaforme AI enterprise dovrebbero dichiarare chiaramente le proprie pratiche sui dati di addestramento.

Il vantaggio Maven: i tuoi dati restano tuoi

Maven AGI non usa i dati dei clienti per addestrare i propri modelli AI. Conversazioni, dati degli account e informazioni aziendali restano privati e isolati. Maven raggiunge alti tassi di risoluzione grazie a RAG, recupero tramite knowledge graph e un prompt engineering avanzato, non addestrandosi sui tuoi dati. Questo offre maggiori garanzie di privacy e assicura che le tue informazioni competitive non finiscano mai negli output del modello per altre organizzazioni.

Risultati con Maven: l'impegno di Maven AGI per la privacy è confermato dalle certificazioni ISO 27701 (gestione delle informazioni sulla privacy), ISO 27018 (protezione dei dati personali nel cloud), GDPR e CCPA, che garantiscono pratiche sui dati di addestramento conformi ai più elevati standard di privacy a livello globale.

Domande frequenti

L'AI ha bisogno dei dati delle nostre conversazioni per migliorare?

L'AI migliora grazie a contenuti della knowledge base più accurati, guardrail affinati e integrazioni più ampie, non tramite l'addestramento su conversazioni grezze. Quando la knowledge base viene aggiornata in base alle domande più frequenti o ai problemi risolti, le risposte dell'AI migliorano per tutti.

Di quanti dati di addestramento ha bisogno l'AI per il customer service?

Per i sistemi basati su RAG (usati dalla maggior parte delle piattaforme enterprise), i "dati di addestramento" coincidono di fatto con la tua knowledge base. Una knowledge base completa con 50-200 articoli ben scritti sugli argomenti più comuni è sufficiente per l'avvio. Accuratezza e copertura contano più del volume.

E se i nostri dati di addestramento contengono errori?

L'AI presenterà quegli errori come fatti, con sicurezza. Ecco perché la qualità dell'acquisizione della conoscenza e un controllo qualità continuo sono essenziali. Inbox di Maven rileva in modo specifico conflitti, lacune e contenuti obsoleti per evitare che dati errati arrivino ai clienti.