Gallup si impegna a migliorare continuamente Gallup Access con le tecnologie più recenti, inclusa l'intelligenza artificiale (AI) e le sue discipline, per offrire strumenti più intelligenti, approfondimenti più rapidi e un'esperienza utente migliorata.
L'AI è un campo ampio che comprende sistemi che simulano l'intelligenza umana, come la comprensione del linguaggio o il riconoscimento di schemi. Il machine learning (ML) è un campo dell'AI che consente ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare nel tempo senza una programmazione esplicita. La generative AI (Gen AI), un campo più recente dell'AI, utilizza modelli avanzati per creare nuovi contenuti, come testi, conversazioni e riassunti, basandosi su schemi appresi.
Gallup Access incorpora queste tecnologie nei seguenti modi per creare strumenti intelligenti, scientificamente fondati ed eticamente sviluppati che offrono risultati significativi:
Gallup AI (Gen AI)
Gallup AI è un assistente Gen AI che utilizza la generazione aumentata da recupero (RAG) per fornire risposte e raccomandazioni supportate dalla ricerca per migliorare l'engagement dei dipendenti e l'applicazione di CliftonStrengths. È arricchito esclusivamente con contenuti di proprietà di Gallup per garantirne l'accuratezza e non utilizza prompt, risposte o altri dati dei clienti per addestrare i modelli AI, preservando la riservatezza.
Survey Reporting Insights (AI)
Il reporting sull'engagement dei dipendenti utilizza l'AI per analizzare i dati del team e mettere in evidenza approfondimenti significativi dai risultati collettivi del team. Sebbene l'AI identifichi gli approfondimenti, il contenuto si basa sulle metriche di engagement validate da Gallup, decenni di ricerca, tendenze osservate e benchmark comparativi dal vasto database di Gallup.
Survey Reporting Next Steps (AI)
Il reporting sull'engagement dei dipendenti applica inoltre l'AI per valutare i risultati del team e fornire raccomandazioni rilevanti, basate sulla ricerca, personalizzate in base alle metriche di engagement del team. Queste raccomandazioni aiutano i manager a guidare discussioni significative con il team, a concentrarsi sui punti di forza e a affrontare le opportunità per ottenere un engagement e una performance superiori.
Comment Analysis (AI e ML)
L'analisi testuale sui report dei sondaggi impiega l'AI per interpretare i commenti aperti dei sondaggi con l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), in modo da comprendere la struttura e il significato del feedback scritto. Successivamente applica il ML per classificare il sentiment (positivo, negativo, neutro o misto) e identificare temi comuni e sottotemi, aiutando i manager a comprendere rapidamente le questioni chiave e gli approfondimenti da grandi volumi di dati qualitativi.
Comment Summaries (Gen AI)
L'analisi testuale sui report dei sondaggi utilizza anche la Gen AI per creare riassunti concisi dei commenti aperti dei sondaggi per domanda e argomento. Questi riassunti evidenziano i punti chiave di grandi volumi di feedback non strutturati, aiutando i manager a elaborare rapidamente i dati e sviluppare approfondimenti chiari e azionabili.
Rilevamento di PII e Tossicità (ML)
Integrata nella funzionalità di analisi testuale dei report dei sondaggi, questa funzione ML segnala informazioni personali identificabili (PII) e linguaggio tossico nei commenti aperti dei sondaggi. Gli amministratori possono rivedere e redigere le risposte segnalate per mantenere l'integrità dei dati e proteggere la riservatezza.
Traduzioni dei Commenti (ML)
Questa funzione basata su ML traduce le risposte aperte in inglese statunitense utilizzando i servizi di traduzione AWS. Supporta oltre 50 lingue, permettendo alle organizzazioni globali di esaminare il feedback in un formato coerente.
Approfondimenti Personalizzati per Team e Partnership (Gen AI)
CliftonStrengths presenta approfondimenti generati dall'AI per team e partnership che forniscono riassunti personalizzati dei modelli chiave nella collaborazione, punti di forza complementari e potenziali ostacoli.
Approfondimenti Basati sui Punti di Forza (AI)
Gallup Access utilizza l'AI per analizzare i dati CliftonStrengths del team e fornire consigli rilevanti e supportati dalla ricerca basati sui punti di forza collettivi del team e sulle potenziali lacune. Sebbene l'AI aiuti a determinare quali approfondimenti mostrare, gli scienziati e gli esperti di Gallup scrivono e curano tutti gli approfondimenti.
Pratiche Responsabili di AI
Gallup applica un rigoroso quadro di riferimento per creare sistemi AI etici, sicuri, spiegabili e conformi alla privacy. Queste pratiche coprono tutte le fasi di sviluppo e distribuzione dell'AI in Gallup Access, inclusi:
Integrità Scientifica e Limiti di Sicurezza
Gallup basa i suoi sistemi AI su ricerche proprietarie e non addestra mai modelli su dati specifici dei clienti. Limiti di sicurezza come i livelli di sicurezza AWS, filtri interni basati su regole e la valutazione e configurazione da parte di Gallup delle varianti del modello Anthropic Claude aiutano a ridurre le allucinazioni, supportare una qualità di output coerente e mitigare i bias, mantenendo gli standard di qualità di Gallup.
Conformità agli Standard Globali
Gallup valuta tutte le implementazioni AI utilizzando standard quali il NIST AI Risk Management Framework e l'OWASP Top 10 per le applicazioni di Large Language Model, promuovendo lo sviluppo di AI sicure, protette e affidabili.
Trasparenza e Spiegabilità
Gallup garantisce che tutti gli output Gen AI siano tracciabili ai contenuti di proprietà di Gallup (ad esempio, articoli di ricerca, guide), rendendo le risposte verificabili, interpretabili e allineate alla scienza pubblicata da Gallup.
Privacy e Protezione dei Dati
Gallup rimuove le PII prima di elaborare con gli strumenti AI e ospita tutte le applicazioni AI in un ambiente cloud AWS sicuro. Gallup non condivide mai dati esternamente né utilizza contenuti dei clienti per addestrare i modelli AI. Sebbene Gallup conservi i dati delle interazioni AI (prompt e risposte) per supportare la funzionalità e il controllo di Gallup Access, non utilizza mai tali dati per addestrare i modelli AI e può cancellare i dati delle interazioni AI di un individuo su sua richiesta.
Monitoraggio Continuo e Controllo di Qualità
Gallup impiega test automatizzati e manuali continui per garantire affidabilità, equità e accuratezza. I team di QA valutano regolarmente le prestazioni, eseguono controlli sui bias e rispondono al feedback di clienti e utenti.
Queste pratiche garantiscono che tutti gli strumenti, funzionalità e capacità AI di Gallup siano sicuri, trasparenti e scientificamente validi, proteggendo al contempo la riservatezza dei clienti e mantenendo la fiducia.