Kaip patvirtino AI agentą — ar tikėjosi tik kliento verslo metrikų ar naudojo papildomas metrikas?

Dirbtinio intelekto agento validacija paprastai apima ne tik kliento verslo rodiklius, bet ir papildomus techninius ir kokybinius rodiklius, siekiant išsamios įvertinimo.

Be pagrindinių verslo rodiklių (pvz., konversijos, pajamos, išlaikymas), dažnai naudojami:

• Modelio kokybės rodikliai: tikslumas, pilnumas, F1-balas, AUC-ROC ir kt.
• Stabilumo ir patikimumo rodikliai: atsako laikas, gedimų dažnis.
• Vartotojo patirties rodikliai: vartotojų pasitenkinimas, palaikymo užklausų skaičius.
• Etikos ir saugumo rodikliai: šališkumo nebuvimas, sprendimų teisingumas.

Šis požiūris padeda ne tik suprasti, kiek AI agentas pasiekia verslo tikslus, bet ir identifikuoti technines problemas bei rizikas, kurios gali paveikti ilgalaikį efektyvumą ir pasitikėjimą sistema.