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Confronta IBM watsonx.ai e Microsoft Copilot Studio 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (40.5% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.4% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
$1.00 2000 Sessions Month
IBM watsonx.ai
Valutazione a Stelle
(122)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (40.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su IBM watsonx.aiMicrosoft Copilot Studio
Valutazione a Stelle
(124)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (41.4% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
$1.00 2000 Sessions Month
Scopri di più su Microsoft Copilot StudioRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Le recensioni dicono che sia Microsoft Copilot Studio che IBM watsonx.ai eccellono nella facilità d'uso, con punteggi rispettivamente di 8,7 e 8,8. Tuttavia, gli utenti riferiscono che l'interfaccia di IBM sembra leggermente più intuitiva, rendendo più facile per i nuovi utenti iniziare rapidamente.
- Gli utenti menzionano che IBM watsonx.ai supera Microsoft Copilot Studio in termini di personalizzazione del tono, con un punteggio di 9,0 rispetto al 7,6 di Copilot. I recensori apprezzano la capacità di IBM di adattare le risposte per adattarsi a voci di marca specifiche, il che migliora il coinvolgimento dei clienti.
- Gli utenti di G2 evidenziano le superiori caratteristiche di sicurezza di IBM watsonx.ai, con un punteggio di 9,0 per le misure di sicurezza rispetto al 7,8 di Copilot. I recensori sottolineano l'importanza di misure di sicurezza robuste, specialmente per le aziende che gestiscono dati sensibili.
- Gli utenti su G2 riportano che IBM watsonx.ai offre migliori capacità di analisi e reporting, con un punteggio di 9,0 rispetto al 7,8 di Microsoft Copilot Studio. I recensori apprezzano le intuizioni dettagliate e i dati azionabili che aiutano nei processi decisionali.
- I recensori menzionano che, sebbene entrambi i prodotti abbiano forti capacità di utilizzo delle API, il punteggio di 9,0 di IBM watsonx.ai indica un'esperienza di integrazione più fluida, permettendo una migliore personalizzazione e funzionalità all'interno dei flussi di lavoro esistenti.
- Gli utenti dicono che IBM watsonx.ai brilla nell'automazione dei flussi di lavoro, con un punteggio di 9,0 rispetto all'8,2 di Copilot. I recensori evidenziano l'efficienza ottenuta attraverso processi automatizzati, che riducono significativamente il carico di lavoro manuale e migliorano la produttività.
IBM watsonx.ai vs Microsoft Copilot Studio
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato IBM watsonx.ai più facile da usare e fare affari nel complesso. Tuttavia, i recensori hanno preferito la facilità di configurazione con Microsoft Copilot Studio, insieme all'amministrazione.
- I revisori hanno ritenuto che IBM watsonx.ai soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Microsoft Copilot Studio.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM watsonx.ai sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di IBM watsonx.ai rispetto a Microsoft Copilot Studio.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM watsonx.ai
Nessun prezzo disponibileMicrosoft Copilot Studio
Power Virtual Agents
$1.00
2000 Sessions Month
Non disponibile
- Create and maintain intelligent chatbots - 1,000 bots Sessions - 2,000 per month3 Use Common Data Service} - 10 GB database capacity } 420 GB file capacity4 Enable your bot to take action - Power Automate use rights5 Sessions add-on - Sessions add-on$450
Prova Gratuita
IBM watsonx.ai
Prova gratuita disponibile
Microsoft Copilot Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
77
8.3
109
Facilità d'uso
8.9
109
8.7
111
Facilità di installazione
8.5
100
8.6
90
Facilità di amministrazione
8.7
36
8.6
34
Qualità del supporto
8.8
76
8.3
103
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
36
8.5
34
Direzione del prodotto (% positivo)
9.9
79
9.3
106
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
9.1
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
Distribuzione
9.3
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
Gestione
8.0
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
Operazioni
9.1
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
Gestione
8.5
9
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
9.1
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.6
36
Dati insufficienti
Sistema
8.2
31
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.6
32
Dati insufficienti
8.2
32
Dati insufficienti
8.7
31
Dati insufficienti
8.4
32
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.5
32
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.9
32
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
8.1
32
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
32
Dati insufficienti
8.8
32
Dati insufficienti
Distribuzione
8.2
32
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
8.8
32
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.8
31
Dati insufficienti
8.8
31
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Tipo di Dati
8.8
13
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.5
12
Dati insufficienti
Tipo di Sintesi
9.0
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.6
12
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.7
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
8.5
34
Piattaforme Bot - AI Agente
Dati insufficienti
8.0
25
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
25
Dati insufficienti
7.9
24
Dati insufficienti
7.6
24
Dati insufficienti
7.4
24
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
8.8
7
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
8.3
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
9.5
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
9.3
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
Piattaforme di Creazione di Contenuti AINascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Generazione di Contenuti - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
9.0
21
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
9.2
22
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
8.8
7
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.2
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.9
6
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.9
6
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.1
6
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.3
6
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.3
6
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
6
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.6
6
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
6
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.9
6
Dati insufficienti
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
8.8
7
8.1
56
9.0
7
7.7
57
9.0
7
7.8
57
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
8.6
7
7.8
54
9.0
7
7.9
54
9.3
7
8.0
53
8.8
7
8.1
53
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
9.0
7
7.8
52
8.8
7
7.7
53
9.0
7
8.1
52
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
9.0
7
8.2
53
9.0
7
8.0
52
9.0
7
7.9
51
8.6
7
7.9
52
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
IBM watsonx.ai e Microsoft Copilot Studio sono categorizzati comeCostruttori di Agenti AI
Categorie uniche
IBM watsonx.ai è categorizzato comeDati Sintetici, Piattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Apprendimento automatico, Piattaforme di Creazione di Contenuti AI, Infrastruttura di AI Generativa, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Microsoft Copilot Studio è categorizzato comePiattaforme Bot
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM watsonx.ai
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Microsoft Copilot Studio
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.9%
Software per computer
11.7%
Consulenza
7.2%
Bancario
6.3%
Marketing e Pubblicità
5.4%
Altro
50.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
19.8%
Software per computer
9.5%
Servizi Finanziari
6.0%
Automobilistico
5.2%
Sicurezza Informatica e di Rete
4.3%
Altro
55.2%
Alternative
Discussioni
IBM watsonx.ai non ha discussioni con risposte
Quanto tempo ci vorrà prima che questo bot sia in grado di rispondere alle domande dei clienti in modo impeccabile?
1 Commento
RJ
Dipende dalla domanda posta. Ad esempio, se chiediamo ciao/salve, la risposta sarà più veloce. Se vengono utilizzate le API, allora il TAT (Tempo di...Leggi di più
Cosa possono fare gli agenti virtuali?
1 Commento
AD
Power Virtual Agent è un software di distribuzione chatbot senza codice che ti aiuta a impostare un chatbot sul tuo sito web con gli argomenti predefiniti...Leggi di più
Microsoft Copilot Studio non ha più discussioni con risposte
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