A capability de Model Curation & Improvement desempenha um papel vital na garantia da eficácia contínua dos modelos de Inteligência Artificial (AI), Machine Learning (ML) e outras tecnologias similares.
Para avaliar eficazmente essa capability e medir seu impacto, é fundamental acompanhar os Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) apropriados.
Dentro do contexto do CIO Codex Capability Framework, uma lista dos principais KPIs usuais para Model Curation & Improvement:
· Taxa de Precisão Aprimorada (Enhanced Accuracy Rate): Mede a melhoria na precisão dos modelos de AI e ML após a implementação de ajustes e otimizações.
· Tempo Médio de Resposta a Mudanças (Average Response Time to Changes): Avalia o tempo médio necessário para ajustar modelos em resposta a mudanças nas condições de negócios.
· Taxa de Conformidade com Padrões de Desempenho (Compliance with Performance Standards Rate): Avalia o grau em que os modelos atendem aos padrões de desempenho estabelecidos pela organização.
· Taxa de Alinhamento com Objetivos de Negócios (Alignment with Business Objectives Rate): Mede o alinhamento dos modelos com os objetivos estratégicos da organização.
· Tempo Médio de Monitoramento (Average Monitoring Time): Calcula o tempo médio dedicado ao monitoramento contínuo dos modelos em uso.
· Número de Ajustes Realizados (Number of Adjustments Made): Contabiliza a quantidade de ajustes e otimizações realizados nos modelos ao longo de um período específico.
· Taxa de Relevância Sustentada (Sustained Relevance Rate): Avalia a capacidade dos modelos de permanecerem relevantes ao longo do tempo, considerando mudanças nas demandas do mercado.
· Efetividade das Ações Corretivas (Effectiveness of Corrective Actions): Mede a eficácia das ações corretivas implementadas em resposta a problemas identificados nos modelos.
· Taxa de Adaptação a Mudanças (Adaptation to Changes Rate): Avalia a capacidade dos modelos de se adaptarem eficazmente às mudanças nas condições de negócios, como flutuações nos dados.
· Taxa de Precisão em Tempo Real (Real-Time Accuracy Rate): Mede a precisão dos modelos em prover insights em tempo real.
· Avaliação de Feedback Iterativo (Iterative Feedback Assessment): Avalia como o feedback dos usuários e dos processos é incorporado para melhorar continuamente os modelos.
· Taxa de Efetividade de Otimizações (Effectiveness of Optimizations Rate): Mede o impacto das otimizações realizadas nos modelos em termos de melhoria de desempenho.
· Taxa de Redução de Erros (Error Reduction Rate): Quantifica a diminuição de erros nos processos de negócios devido às melhorias nos modelos.
· Taxa de Alinhamento com Tendências Tecnológicas (Alignment with Technological Trends Rate): Avalia a capacidade dos modelos de se alinharem com as tendências tecnológicas emergentes.
· Taxa de Manutenção Preventiva (Preventive Maintenance Rate): Mede a frequência com que a manutenção preventiva é realizada para garantir o desempenho contínuo dos modelos.
Esses KPIs desempenham um papel crucial na medição do desempenho da capability de Model Curation & Improvement, permitindo que a organização mantenha seus modelos de AI, ML e outras tecnologias relevantes, precisos e alinhados com seus objetivos de negócios.
Através do monitoramento e otimização contínua, essa capability garante que os modelos permaneçam na vanguarda da eficácia e se adaptem às mudanças dinâmicas do ambiente de negócios.
