Gallup está comprometido con la mejora continua de Gallup Access mediante las últimas tecnologías, incluyendo la inteligencia artificial (IA) y sus disciplinas, para ofrecer herramientas más inteligentes, análisis más rápidos y una experiencia de usuario mejorada.
La IA es un campo amplio que abarca sistemas que simulan la inteligencia humana, como la comprensión del lenguaje o el reconocimiento de patrones. El aprendizaje automático (ML) es un campo de la IA que permite que los sistemas aprendan de los datos y mejoren con el tiempo sin programación explícita. La IA generativa (IA Gen), un campo más reciente de la IA, utiliza modelos avanzados para crear contenido nuevo, como texto, conversaciones y resúmenes, basándose en patrones aprendidos.
Gallup Access incorpora estas tecnologías de las siguientes maneras para crear herramientas inteligentes, fundamentadas científicamente y desarrolladas éticamente que ofrecen resultados significativos:
Gallup IA (IA Gen)
Gallup IA es un asistente de IA Gen que utiliza generación aumentada por recuperación (RAG) para proporcionar respuestas y recomendaciones respaldadas por investigaciones para mejorar el compromiso de los empleados y aplicar CliftonStrengths. Está aumentado exclusivamente con contenido propiedad de Gallup para garantizar la precisión y no utiliza indicaciones, respuestas u otros datos de clientes para entrenar los modelos de IA, preservando la confidencialidad.
Información de Reportes de Encuestas (IA)
Los reportes de compromiso de empleados utilizan IA para analizar datos del equipo y resaltar ideas significativas a partir de los resultados colectivos del equipo. Aunque la IA identifica las ideas, el contenido se basa en las métricas de compromiso validadas por Gallup, décadas de investigación, tendencias observadas y puntos de referencia comparativos de la extensa base de datos de Gallup.
Próximos Pasos en Reportes de Encuestas (IA)
Los reportes de compromiso de empleados también aplican IA para evaluar los resultados del equipo y proporcionar recomendaciones relevantes, basadas en investigaciones, adaptadas a las métricas de compromiso del equipo. Estas recomendaciones ayudan a los gerentes a liderar discusiones significativas con el equipo, enfocarse en fortalezas y abordar oportunidades para lograr un mayor compromiso y rendimiento.
Análisis de Comentarios (IA y ML)
El análisis de texto en los reportes de encuestas emplea IA para interpretar comentarios abiertos de encuestas mediante procesamiento de lenguaje natural (NLP) para entender la estructura y el significado de la retroalimentación escrita. Luego aplica ML para clasificar el sentimiento (positivo, negativo, neutral o mixto) e identificar temas comunes y subtemas, ayudando a los gerentes a comprender rápidamente los problemas clave y las ideas de grandes volúmenes de datos cualitativos.
Resúmenes de Comentarios (IA Gen)
El análisis de texto en los reportes de encuestas también utiliza IA Gen para crear resúmenes concisos de los comentarios abiertos de las encuestas por pregunta y tema. Estos resúmenes destacan puntos clave de grandes volúmenes de retroalimentación no estructurada, ayudando a los gerentes a procesar rápidamente los datos y desarrollar ideas claras y accionables.
Detección de PII y Toxicidad (ML)
Integrada en la función de análisis de texto de los reportes de encuestas, esta función de ML marca información personal identificable (PII) y lenguaje tóxico en comentarios abiertos de encuestas. Los administradores pueden revisar y redactar las respuestas marcadas para mantener la integridad de los datos y proteger la confidencialidad.
Traducción de Comentarios (ML)
Esta función basada en ML traduce respuestas abiertas al inglés estadounidense utilizando los servicios de traducción de AWS. Soporta más de 50 idiomas, permitiendo que organizaciones globales revisen la retroalimentación en un formato consistente.
Información Personalizada para Equipos y Asociaciones (IA Gen)
CliftonStrengths presenta información generada por IA para equipos y asociaciones que ofrece resúmenes personalizados de patrones clave en colaboración, fortalezas complementarias y posibles obstáculos.
Información Basada en Fortalezas (IA)
Gallup Access utiliza IA para analizar los datos de CliftonStrengths del equipo y ofrecer consejos relevantes, respaldados por investigaciones, basados en las fortalezas colectivas y posibles brechas del equipo. Aunque la IA ayuda a determinar qué información mostrar, los científicos y expertos en la materia de Gallup escriben y seleccionan todas las ideas.
Prácticas Responsables de IA
Gallup aplica un marco riguroso para crear sistemas de IA que sean éticos, seguros, explicables y cumplan con la privacidad. Estas prácticas abarcan todas las fases del desarrollo y despliegue de IA en Gallup Access, incluyendo:
Integridad Científica y Límites de Seguridad
Gallup fundamenta sus sistemas de IA en investigaciones propietarias y nunca entrena modelos con datos específicos de clientes. Los límites de seguridad como capas de seguridad de AWS, filtros internos basados en reglas y la evaluación y configuración por parte de Gallup de variantes del modelo Anthropic Claude, ayudan a reducir alucinaciones, apoyar la calidad constante de los resultados y mitigar sesgos, manteniendo los estándares de calidad de Gallup.
Cumplimiento con Normas Globales
Gallup evalúa todas las implementaciones de IA utilizando estándares como el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST y el OWASP Top 10 para aplicaciones de modelos de lenguaje grande, promoviendo el desarrollo de IA segura, confiable y digna de confianza.
Transparencia y Explicabilidad
Gallup asegura que todas las salidas de IA Gen sean rastreables a contenido propiedad de Gallup (por ejemplo, artículos de investigación, guías), haciendo que las respuestas sean auditables, interpretables y alineadas con la ciencia publicada por Gallup.
Privacidad y Protección de Datos
Gallup elimina la PII antes de procesar con herramientas de IA y aloja todas las aplicaciones de IA en un entorno seguro en la nube de AWS. Gallup nunca comparte datos externamente ni utiliza contenido de clientes para entrenar modelos de IA. Aunque Gallup retiene datos de interacción con IA (indicaciones y respuestas) para apoyar la funcionalidad y supervisión de Gallup Access, nunca usa esos datos para entrenar los modelos de IA y puede eliminar los datos de interacción de IA de un individuo a su solicitud.
Monitoreo Continuo y Control de Calidad
Gallup emplea pruebas continuas automatizadas y manuales para asegurar confiabilidad, equidad y precisión. Los equipos de aseguramiento de calidad evalúan regularmente el desempeño, realizan verificaciones de sesgo y responden a comentarios de clientes y usuarios.
Estas prácticas garantizan que todas las herramientas, funciones y capacidades de IA de Gallup sean seguras, transparentes y científicamente sólidas, mientras protegen la confidencialidad del cliente y mantienen la confianza.