Cómo EBSCO garantiza la exactitud de su AI
EBSCO realiza evaluaciones de calidad de las respuestas de IA para garantizar que se cumple la calidad y no se degrada con el tiempo. Para cada etapa del proceso de IA, puede medirse la calidad, pueden tomarse medidas para aumentar la calidad o pueden introducirse errores no intencionados que reduzcan la calidad. Por eso es fundamental evaluar la calidad en cada etapa, además de otras medidas como los sesgos, los costes, el impacto medioambiental, la igualdad, y más de forma regular y para ser transparentes en la forma en que los evaluamos.
Utilizamos las siguientes técnicas para garantizar la calidad de los resultados de las funciones de la IA.
Generación mejorada por recuperación (RAG)
La IA se basa en una base de contenido autorizado, que reduce significativamente la aparición de "alucinaciones": casos en los que la IA genera información inexacta o infundada.
Al basar sus respuestas en información verificada y completa, la IA está mejor equipada para producir resultados fiables, contextualmente precisos y confiables. Este enfoque garantiza que los usuarios puedan tener mayor confianza en la información proporcionada.
Evaluaciones del sistema, como la latencia (cuán lenta fue la IA al completar su tarea), tiempo de actividad/inactividad (cuán fiable es el sistema cuando necesita utilizarlo), eficiencia de costes y medioambiental (responsabilidad con la frugalidad y el planeta), barreras de seguridad y privacidad, rápida revisión por pares de ingeniería (ayuda a disminuir los sesgos), control de temperatura (algo así como el umbral de confianza para las respuestas de una IA), y muchas más barreras a nivel de sistema.
Rigurosa revisión por bibliotecarios y expertos en la materia (PYME)
Nuestras funciones de IA son rigurosamente probadas y cuidadosamente revisadas por un grupo diverso de usuarios, incluidos investigadores, bibliotecarios y educadores, para garantizar que son eficaces y se integran de manera responsable en el proceso de investigación.
Este amplio proceso de pruebas nos ayuda a recopilar valiosos comentarios y refinar cada característica para cumplir con los más altos estándares de exactitud, usabilidad y responsabilidad ética.
Al implicar a los usuarios finales durante todo el desarrollo, nos aseguramos de que nuestras herramientas de IA apoyen y mejoren realmente el proceso de investigación, ofreciendo conocimientos y eficiencias que respetan la complejidad e integridad de la investigación académica.
Este compromiso con la IA responsable garantiza que nuestra tecnología se alinea con las necesidades y expectativas de la comunidad académica, fomentando la confianza y la fiabilidad en cada paso.
Más información sobre nuestra experiencia en el sector
Rúbrica de muestra para evaluar las respuestas de la IA
Una rúbrica de muestra que EBSCO utiliza para las medidas de evaluación de las respuestas a la IA:
- Puntualidad: ¿La información presentada en el Insight es actual y no está desactualizada?
- Tono: ¿Coincide la información de el Insight con el tono del artículo?
- Terminología: ¿La terminología de la Insight coincide con la del artículo?
- Exactitud: ¿Es la información de la Insight precisa en función de los detalles que se encuentran en el artículo?
- Temática: ¿Son los temas principales del artículo cubiertos en el Insight?
- Utilidad: ¿Fue el Insight útil como material complementario para el resumen y/o la investigación?
EBSCO siempre se ha dedicado a datos confiables y de alta calidad, y la calidad de la IA no es diferente.
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