Gallup verpflichtet sich, Gallup Access kontinuierlich mit den neuesten Technologien, einschließlich künstlicher Intelligenz (KI) und ihren Disziplinen, zu verbessern, um intelligentere Werkzeuge, schnellere Einblicke und eine verbesserte Benutzererfahrung zu bieten.
KI ist ein breites Feld, das Systeme umfasst, die menschliche Intelligenz simulieren, wie das Verstehen von Sprache oder das Erkennen von Mustern. Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI, das es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung zu verbessern. Generative KI (Gen KI), ein neueres Feld der KI, verwendet fortschrittliche Modelle, um basierend auf erlernten Mustern neue Inhalte zu erstellen, wie Texte, Gespräche und Zusammenfassungen.
Gallup Access integriert diese Technologien auf folgende Weise, um intelligente, wissenschaftlich fundierte und ethisch entwickelte Werkzeuge zu schaffen, die bedeutungsvolle Ergebnisse liefern:
Gallup KI (Gen KI)
Gallup KI ist ein Gen KI-Assistent, der Retrieval-Augmented Generation (RAG) verwendet, um forschungsbasierte Antworten und Empfehlungen zur Verbesserung der Mitarbeiterbindung und zur Anwendung von CliftonStrengths bereitzustellen. Er wird ausschließlich mit Gallup-eigenen Inhalten ergänzt, um Genauigkeit zu gewährleisten, und verwendet keine Kundenanfragen, -antworten oder andere Kundendaten zum Training der KI-Modelle, wodurch die Vertraulichkeit gewahrt bleibt.
Umfrageberichts-Einblicke (KI)
Berichterstattung zur Mitarbeiterbindung nutzt KI, um Teamdaten zu analysieren und bedeutungsvolle Erkenntnisse aus den kollektiven Ergebnissen des Teams hervorzuheben. Obwohl die KI die Einblicke identifiziert, basieren die Inhalte auf Gallups validierten Bindungskennzahlen, jahrzehntelanger Forschung, beobachteten Trends und Vergleichsbenchmarks aus Gallups umfangreicher Datenbank.
Nächste Schritte im Umfragebericht (KI)
Berichterstattung zur Mitarbeiterbindung wendet ebenfalls KI an, um Teamresultate zu bewerten und relevante, forschungsbasierte Empfehlungen bereitzustellen, die auf die Bindungskennzahlen des Teams zugeschnitten sind. Diese Empfehlungen helfen Führungskräften, sinnvolle Teambesprechungen zu führen, sich auf Stärken zu konzentrieren und Chancen zu nutzen, um eine höhere Bindung und Leistung zu erzielen.
Kommentar-Analyse (KI und ML)
Textanalyse in Umfrageberichten verwendet KI, um offene Umfragekommentare mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) zu interpretieren, sodass die Struktur und Bedeutung des geschriebenen Feedbacks verstanden wird. Anschließend wird ML angewandt, um die Stimmung (positiv, negativ, neutral oder gemischt) zu klassifizieren und häufige Themen und Unterthemen zu identifizieren, was Führungskräften hilft, wichtige Probleme und Erkenntnisse aus großen Mengen qualitativer Daten schnell zu erfassen.
Kommentar-Zusammenfassungen (Gen KI)
Textanalyse in Umfrageberichten nutzt ebenfalls Gen KI, um prägnante Zusammenfassungen offener Umfragekommentare nach Frage und Thema zu erstellen. Diese Zusammenfassungen heben Schlüsselpunkte aus großen Mengen unstrukturierter Rückmeldungen hervor und unterstützen Führungskräfte dabei, die Daten schnell zu verarbeiten und klare, umsetzbare Erkenntnisse zu entwickeln.
PII- und Toxizitätserkennung (ML)
In die Textanalyse-Funktion der Umfrageberichte integriert, kennzeichnet dieses ML-Feature persönlich identifizierbare Informationen (PII) und toxische Sprache in offenen Umfragekommentaren. Administratoren können markierte Antworten überprüfen und schwärzen, um die Datenintegrität zu wahren und die Vertraulichkeit zu schützen.
Kommentarübersetzungen (ML)
Dieses ML-basierte Feature übersetzt offene Antworten mithilfe von AWS-Übersetzungsdiensten ins US-Englische. Es unterstützt über 50 Sprachen und ermöglicht globalen Organisationen, Feedback in einem einheitlichen Format zu überprüfen.
Personalisierte Team- und Partnerschaftseinblicke (Gen KI)
CliftonStrengths bietet KI-generierte Einblicke für Teams und Partnerschaften, die personalisierte Zusammenfassungen wichtiger Muster in Zusammenarbeit, komplementären Stärken und potenziellen Hindernissen liefern.
Stärkenbasierte Einblicke (KI)
Gallup Access nutzt KI, um Team-CliftonStrengths-Daten zu analysieren und relevante, forschungsbasierte Ratschläge basierend auf den kollektiven Stärken und potenziellen Lücken des Teams zu liefern. Während KI hilft zu bestimmen, welche Einblicke gezeigt werden, schreiben und kuratieren Gallup-Wissenschaftler und Fachexperten alle Einblicke.
Verantwortungsvolle KI-Praktiken
Gallup wendet einen rigorosen Rahmen an, um KI-Systeme zu schaffen, die ethisch, sicher, erklärbar und datenschutzkonform sind. Diese Praktiken erstrecken sich über alle Phasen der KI-Entwicklung und -Bereitstellung in Gallup Access, einschließlich:
Wissenschaftliche Integrität und Schutzmaßnahmen
Gallup stützt seine KI-Systeme auf proprietäre Forschung und trainiert Modelle niemals mit kundenspezifischen Daten. Schutzmaßnahmen wie AWS-Sicherheitsschichten, interne regelbasierte Filter und Gallups Evaluierung und Konfiguration von Anthropic Claude Modellvarianten helfen, Halluzinationen zu reduzieren, eine konsistente Ausgabequalität zu unterstützen und Verzerrungen zu mindern, während Gallups Qualitätsstandards eingehalten werden.
Einhaltung globaler Standards
Gallup bewertet alle KI-Implementierungen anhand von Standards wie dem NIST AI Risk Management Framework und den OWASP Top 10 für Large Language Model Anwendungen, um die Entwicklung sicherer, geschützter und vertrauenswürdiger KI zu fördern.
Transparenz und Erklärbarkeit
Gallup stellt sicher, dass alle Gen KI-Ausgaben auf Gallup-eigene Inhalte (z. B. Forschungsartikel, Leitfäden) zurückverfolgbar sind, wodurch Antworten prüfbar, interpretierbar und mit Gallups veröffentlichter Wissenschaft in Einklang stehen.
Datenschutz und Datenschutz
Gallup entfernt PII vor der Verarbeitung mit KI-Tools und betreibt alle KI-Anwendungen in einer sicheren AWS-Cloud-Umgebung. Gallup teilt Daten niemals extern und verwendet Kundeninhalte nicht zum Training von KI-Modellen. Während Gallup KI-Interaktionsdaten (Eingaben und Antworten) zur Unterstützung der Funktionalität und Überwachung von Gallup Access speichert, werden diese Daten niemals zum Training der KI-Modelle verwendet und können auf Wunsch einer Person gelöscht werden.
Fortlaufende Überwachung und Qualitätskontrolle
Gallup setzt kontinuierliche automatisierte und manuelle Tests ein, um Zuverlässigkeit, Fairness und Genauigkeit sicherzustellen. QA-Teams bewerten regelmäßig die Leistung, führen Bias-Checks durch und reagieren auf Kunden- und Nutzerfeedback.
Diese Praktiken gewährleisten, dass alle KI-Werkzeuge, Funktionen und Fähigkeiten von Gallup sicher, transparent und wissenschaftlich fundiert sind, während die Vertraulichkeit der Kunden geschützt und Vertrauen erhalten bleibt.