Preguntas más frecuentes sobre IA responsable de Copilot en Viva Engage

¿Qué es Microsoft 365 Copilot en Viva Engage?

Microsoft 365 Copilot en Viva Engage proporciona acceso a la tecnología de modelo de lenguaje grande (LLM), que es un tipo de tecnología a la que puedes pedir que realice tareas basadas en el lenguaje por ti, de forma similar a como se lo pedirías a una persona.

Copilot aprende de tus comunidades, campañas e intereses para hacerte sugerencias personalizadas sobre lo que te gustaría publicar y dónde te beneficiaría involucrarte.

¿Qué puede hacer Copilot en Viva Engage?

Copilot en Viva Engage puede ayudar a:

• Lluvia de ideas sobre qué publicar, dónde publicar y puntos para incluir en la publicación.

• Proporcione una plantilla, redacte contenido para una publicación y realice modificaciones para mejorar la calidad y el valor de escritura.

• Proporciona comentarios y consejos sobre tu publicación.

¿Cuál es el uso previsto de Copilot en Viva Engage?

Copilot proporciona la información y la colaboración que necesita para aprovechar Viva Engage para lograr sus objetivos profesionales.

¿Cómo se evaluó Copilot en Viva Engage? ¿Qué métricas se usan para medir el rendimiento?

Hemos medido el rendimiento de Copilot en Engage, que se basa en GPT mediante estas métricas clave:

• Precisión y recuperación: Estas métricas fueron cruciales para evaluar la calidad de las sugerencias. La precisión cuantificaba cuántas de las sugerencias generadas por IA eran pertinentes, mientras que la coincidencia determinó cuántas de las sugerencias pertinentes se recuperaron.

• Satisfacción del usuario: Para evaluar la satisfacción del usuario, realizamos encuestas a los usuarios y recopilamos comentarios para evaluar la grado de satisfacción de los usuarios con la asistencia del sistema de IA.

• Generalización: Para evaluar cómo se generalizaron los resultados del sistema en diferentes casos de uso, probamos Copilot en Engage en un conjunto diverso de datos y tareas. Esto implicaba evaluar el rendimiento del sistema en una gama de escenarios y dominios que no formaban parte de los datos de aprendizaje iniciales.

Hemos realizado ejercicios rojos de creación de equipos, invitando a expertos externos y evaluadores a encontrar vulnerabilidades o sesgos en el sistema. Este proceso nos ayudó a identificar posibles problemas y mejorar la solidez del sistema. Nuestro proceso de evaluación es continuo, con actualizaciones y mejoras continuas basadas en los comentarios de los usuarios. Al emplear una combinación de evaluación interna, comentarios de los usuarios y pruebas externas, nuestro objetivo es garantizar la precisión, equidad y generalidad de Copilot en Engage con tecnología GPT.

¿Cuáles son las limitaciones de Copilot en Viva Engage? ¿Cómo pueden los usuarios minimizar el impacto de estas limitaciones al usar el sistema?

El modelo subyacente que alimenta Copilot está capacitado para obtener datos previos a 2021. No proporcionará respuestas relevantes si una pregunta requiere conocimiento del mundo posterior a 2021.

¿Qué factores operativos y configuraciones permiten un uso eficaz y responsable de Copilot en Viva Engage?

Copilot en Engage está diseñado con un sólido sistema de filtro que bloquea de forma proactiva el lenguaje ofensivo e impide la generación de sugerencias en contextos confidenciales. Estamos mejorando la detección y eliminación de contenido ofensivo generado por Copilot en Engage y abordando resultados sesgados, discriminatorios o abusivos. 

Le recomendamos que informe de las sugerencias ofensivas que encuentre al usar Copilot en Engage.

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