Funzionalità IBM watsonx Orchestrate

Fornisce risposte personalizzate all'interlocutore basate sulla segmentazione o su risposte passate.

Dispone di strumenti (ad es. dashboard e report) per comprendere meglio le conversazioni che gli Assistenti Virtuali Intelligenti hanno avuto.

Può avere una conversazione naturale e simile a quella umana con un interlocutore.

Consente alle aziende di modificare le conversazioni per soddisfare le esigenze uniche della propria attività.

Dà agli utenti la possibilità di aggiornare i sistemi, come il CRM, in base alle conversazioni.

Consente agli utenti di mantenere e osservare l'accuratezza e la fattibilità degli Assistenti Virtuali Intelligenti.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di automatizzare le risposte alle richieste dei clienti su vari canali.

Consente agli utenti di automatizzare le risposte alle richieste dei clienti su vari canali.

Consente agli utenti di automatizzare il processo di generazione e qualificazione dei lead di vendita.

Consente agli utenti di automatizzare la gestione, l'elaborazione e l'amministrazione dei documenti.

Fornisce agli utenti la possibilità di automatizzare la raccolta e l'analisi del feedback da clienti, dipendenti o altri stakeholder.

Consenti all'agente AI di apprendere dalle interazioni e adattare le sue risposte di conseguenza.

Consente all'agente AI di apprendere dalle interazioni e adattare le sue risposte di conseguenza.

Fornisce all'agente AI la capacità di eseguire compiti senza richiedere un input costante dall'utente.

Consenti all'agente AI di identificare e risolvere i problemi senza intervento dell'utente.

Fornisce agli utenti la possibilità di testare e ottimizzare i prompt per migliorare la qualità e l'efficienza dell'output LLM.

Fornisce agli utenti una raccolta di modelli di prompt riutilizzabili per vari compiti LLM per accelerare lo sviluppo e standardizzare l'output.

Offre strumenti per gli utenti per confrontare più LLM fianco a fianco in base a metriche di prestazione, velocità e accuratezza.

Fornisce agli utenti un'interfaccia intuitiva per ottimizzare i LLM sui loro dataset specifici, consentendo un migliore allineamento con le esigenze aziendali.

Fornisce agli utenti strumenti per integrare la funzionalità LLM nelle loro applicazioni esistenti tramite SDK e API, semplificando lo sviluppo.

Offre agli utenti la capacità di distribuire rapidamente i modelli in ambienti di produzione con il minimo sforzo e configurazione.

Fornisce agli utenti strumenti per scalare automaticamente le risorse LLM in base alla domanda, garantendo un uso efficiente e un rapporto costo-efficacia.

Dà agli utenti la possibilità di impostare limiti e filtri per prevenire risultati inappropriati o sensibili dal LLM.

Offre agli utenti strumenti per garantire che i loro LLM rispettino gli standard di conformità come il GDPR, l'HIPAA e altre normative, riducendo il rischio e la responsabilità.

Fornisce agli utenti notifiche quando le prestazioni del LLM deviano significativamente dalle norme attese, indicando un potenziale drift del modello o problemi di dati.

Fornisce agli utenti informazioni in tempo reale sulla precisione del modello, la latenza e l'interazione dell'utente, aiutandoli a identificare e risolvere i problemi tempestivamente.

Fornisce agli utenti capacità di crittografia per i dati in transito e a riposo, garantendo comunicazioni e archiviazione sicure quando si lavora con LLM.

Offre agli utenti strumenti per impostare i permessi di accesso per diversi ruoli, garantendo che solo il personale autorizzato possa interagire con o modificare le risorse LLM.

Fornisce agli utenti un middleware per instradare le richieste in modo efficiente al LLM appropriato in base a criteri come costo, prestazioni o casi d'uso specifici.

Fornisce agli utenti strumenti per elaborare più input in parallelo, migliorando la velocità di inferenza e la convenienza economica per scenari ad alta domanda.

Supporta la configurazione utilizzando istruzioni in linguaggio naturale.

Consenti agli utenti di personalizzare il tono dell'agente.

Consente la definizione di chiari parametri di sicurezza per le azioni degli agenti.

Fornisce supporto su web, dispositivi mobili, app di messaggistica e altri canali.

Consente la personalizzazione del branding dell'agente, inclusi l'aspetto visivo e lo stile conversazionale.

Fornisce agli agenti capacità di risposta proattiva basate su trigger predefiniti.

Facilita l'escalation senza interruzioni a dipendenti umani per questioni complesse.

Fornisce analisi e report sulle prestazioni e interazioni degli agenti.

Offre agli agenti la capacità di mantenere la consapevolezza contestuale durante le interazioni.

Garantisce la conformità ai requisiti di privacy e governance dei dati.

Automatizza i flussi di lavoro e le azioni in base alle risposte degli agenti.

Consente l'uso delle API per la configurazione avanzata degli agenti.

Abilita l'interoperabilità con più piattaforme per esperienze unificate.

Consente l'integrazione con i dati CRM per basare le risposte degli agenti nel contesto aziendale.

Supporta l'addestramento di modelli NLP specifici per settori come quello sanitario o legale.

Consente la personalizzazione delle pipeline NLP per compiti come NER e analisi del sentiment.

Consente agli utenti di perfezionare modelli basati su transformer come BERT o GPT su set di dati personalizzati.

Offre modelli pre-addestrati che possono essere perfezionati per applicazioni specifiche.

Si integra con librerie di terze parti come Hugging Face o PyTorch per lo sviluppo personalizzato.

Supporta l'addestramento distribuito per compiti NLP su larga scala.

Ottimizzato per inferenze NLP in tempo reale a bassa latenza.

Gestisce efficientemente grandi set di dati con ambienti multi-GPU o cloud.

Compatibile con pipeline CI/CD e flussi di lavoro MLOps.

Fornisce API o SDK per integrare modelli personalizzati in applicazioni web o mobili.

Consente il deployment di modelli come microservizi utilizzando strumenti come Docker o Kubernetes.

Offre strumenti integrati per compiti di pre-elaborazione come la tokenizzazione o la generazione di embedding.

Facilita la supervisione debole o l'etichettatura programmatica per automatizzare la creazione di dataset.

Include strumenti per l'annotazione dei dati e flussi di lavoro di apprendimento attivo.

Monitora la deriva del modello e identifica le previsioni distorte nel tempo.

Fornisce strumenti per monitorare le prestazioni del modello e riaddestrarlo secondo necessità.

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Prendi decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Consenti ai team di configurare l'ordine di esecuzione e le dipendenze tra i componenti AI, garantendo che i flussi di lavoro funzionino in modo fluido e logico.

Semplifica la gestione di più modelli e agenti AI riunendoli in flussi di lavoro coesi e automatizzati per compiti aziendali complessi.

Si connette con una vasta gamma di API di modelli AI e servizi esterni, indipendentemente dal fornitore, all'interno di una singola piattaforma di orchestrazione.

Consente la costruzione di flussi di lavoro AI sofisticati e multi-step che combinano modelli specializzati per l'automazione dei processi end-to-end.

Si integra perfettamente con piattaforme aziendali come CRM, database e applicazioni aziendali per un flusso unificato di dati e processi.

Supporta la configurazione di pipeline di dati in tempo reale che trasferiscono informazioni istantaneamente tra componenti AI e sistemi aziendali.

Offre dashboard completi per visualizzare KPI e metriche di prestazione per tutti i flussi di lavoro AI orchestrati.

Genera rapporti approfonditi sulle prestazioni del flusso di lavoro, il consumo di risorse e l'impatto complessivo sull'azienda dell'orchestrazione dell'IA.

Traccia e visualizza l'utilizzo delle risorse attraverso tutti i componenti AI, consentendo la regolazione proattiva delle prestazioni e la risoluzione dei problemi.

Gestisce e assegna dinamicamente le risorse computazionali, inclusi i cluster GPU, per massimizzare l'efficienza in base alle esigenze attuali del flusso di lavoro.

Scala automaticamente i carichi di lavoro AI verso l'alto o verso il basso, adattandosi alle fluttuazioni delle richieste di elaborazione e del traffico degli utenti.

Fornisce informazioni sul flusso di dati, sui tempi di elaborazione e sui tassi di successo per ciascun componente AI individuale all'interno di un flusso di lavoro.

Garantisce che tutti i flussi di lavoro AI aderiscano agli standard normativi pertinenti e ai requisiti del settore.

Consente alle organizzazioni di applicare politiche di governance e controlli di conformità nelle operazioni di intelligenza artificiale orchestrate.

Facilita la configurazione di permessi basati su ruoli e flussi di lavoro di approvazione per operazioni e implementazioni AI sensibili.

Mantiene registri completi e tracce di audit delle esecuzioni del flusso di lavoro per supportare gli sforzi di conformità e risoluzione dei problemi.

Applica protocolli di sicurezza robusti e politiche per proteggere le implementazioni AI sensibili e i flussi di dati.

Aiuta a coinvolgere i dipendenti attraverso dialoghi in linguaggio naturale per rispondere alle domande delle risorse umane e guidare i flussi di lavoro.

Interagisce fluentemente in più lingue e regioni, adattando il tono e il contesto delle risorse umane.

Aiuta a svolgere compiti HR end-to-end come l'onboarding, l'approvazione delle ferie o la selezione dei curriculum con una guida minima.

Supporta l'analisi dei dati di sentiment e comportamento per segnalare disimpegno o rischio di abbandono.

Applicare automaticamente le normative locali e le politiche aziendali durante i flussi di lavoro delle risorse umane.

Aiuta a recuperare dati da HRIS, ATS, buste paga, ERP e fonti esterne per informare le azioni degli agenti.

Inizia solleciti tempestivi come spintarelle per lo sviluppo, conversazioni difficili simulate o promemoria per i manager.

Aiuta a indirizzare decisioni complesse o critiche agli esseri umani, mantenendo la supervisione centrale per le operazioni.

Automatizza la valutazione dei candidati abbinando i curriculum ai requisiti del lavoro e selezionando i migliori candidati.

Pianifica autonomamente i colloqui, segue i candidati e gestisce la comunicazione.