40.000 ore di ingegneria all'anno per testare software di intelligenza artificiale e aziendali.
Scopri il nostro investimento nel benchmarking per creare un ambiente di test realistico per diverse soluzioni tecnologiche B2B.
Approccio
Il benchmarking è difficile. Ogni azienda ha esigenze diverse che non possono essere simulate perfettamente al di fuori di quelle stesse aziende. Il nostro approccio al benchmarking si basa su questi pilastri:
- Miglioramento continuo: man mano che i prodotti maturano e i loro casi d'uso si evolvono, si evolve anche il modo in cui eseguiamo i nostri benchmark.
- Pari accesso: ogni marchio e ogni lettore hanno accesso agli stessi dati relativi ai nostri test.
- Casi d'uso rilevanti: Esistono infiniti modi per utilizzare ogni soluzione tecnologica. Ci impegniamo a produrre benchmark il più realistici possibile attraverso
- Diventare utenti a lungo termine dei prodotti che valutiamo
- Intervistare esperti
- Analizzare casi di studio e recensioni per comprendere le esperienze di altri utenti.
- Trasparenza:
- Seguiamo il metodo scientifico e pubblichiamo la nostra metodologia, inclusi i tempi di esecuzione dei benchmark, insieme a ciascun benchmark. Il nostro obiettivo è aiutare gli altri a comprendere ciò che abbiamo misurato e a riprodurre i nostri risultati, se lo desiderano.
- Vorremmo pubblicare i dati di test per ogni benchmark. Tuttavia, questo può portare a una distorsione dei dati, con alcuni prodotti che mostrano prestazioni migliori sui dati di test rispetto alla realtà. Per evitare ciò, la maggior parte dei nostri test viene completata con set di dati di test separati. Ci impegniamo a integrare i set di dati di test separati con set di dati open source ogni qualvolta sia possibile.
- Riproducibilità: le prestazioni fluttuano nel tempo. Pertanto, per ogni parametro, effettuiamo misurazioni multiple nel tempo. Nei casi in cui ciò non sia avvenuto, segnaleremo il problema nell'ambito del benchmark.
I parametri di riferimento in cifre
IA:
- Vengono classificati i tassi di allucinazione di oltre una dozzina di LLM .
- Più di 10 soluzioni RAG basate su agenti vengono valutate in base alla loro percentuale di selezione corretta del database.
- I 10 migliori LLM vengono classificati in base alla loro accuratezza nella generazione di codice SQL .
- Tutte le soluzioni di riconoscimento delle immagini basate sull'intelligenza artificiale dei principali fornitori di servizi internet sono state valutate utilizzando 100 immagini.
- I migliori software per avatar basati sull'intelligenza artificiale a confronto, considerando oltre 10 parametri.
- I 10 migliori modelli di embedding multilingue valutati per l'accuratezza del recupero RAG in 6 lingue.
- I 13 migliori LLM testati per le loro capacità di ragionamento visivo
Dati web:
- Proxy: sono state inviate 6 milioni di richieste di pagine web per il test di carico nell'ambito del nostro benchmark di raccolta dati web su scala aziendale .
- API di web scraping: testate oltre 40 API di web scraping su una vasta gamma di siti web, tra cui piattaforme di e-commerce e motori di ricerca.
- Strumenti di web scraping testati per TikTok : 500 URL video per provider
Sicurezza delle applicazioni: 10 scansioni web analizzate per il nostro benchmark DAST
Sicurezza dei dati: 5 strumenti DLP valutati in base a oltre 10 parametri nel nostro benchmark DLP.
Automazione IT:
- Nell'ambito del nostro benchmark sui trasferimenti di file gestiti, abbiamo confrontato le velocità di trasferimento dati di 3 fornitori in 5 regioni.
- Nel nostro benchmark RMM abbiamo confrontato 7 prodotti in base a 8 parametri.
- I migliori fornitori valutati in base a oltre 10 parametri nel nostro benchmark ITSM .
Intelligenza artificiale agente:
- Valutazione delle prestazioni agentiche in un'unica sessione dei migliori strumenti CLI agentici, utilizzando 10 problemi reali.
Dietro i nostri parametri di riferimento
Gli analisti di settore di AIMultiple collaborano con la nostra rete di esperti aziendali e con i principali analisti per scrivere e aggiornare gli articoli di AIMultiple.
AI Multiple Academy
Abbiamo lanciato AIMultiple Academy, un programma di formazione strutturato progettato per potenziare le competenze tecniche del nostro team. Il nostro CTO guida queste sessioni pratiche, combinando la formazione teorica con esercitazioni concrete che offrono un'esperienza reale. Attraverso questa iniziativa, stiamo trasformando i nostri analisti in sviluppatori esperti di intelligenza artificiale, in grado di valutare e confrontare con sicurezza prodotti complessi. Questo potenziamento delle competenze tecniche rappresenta un investimento strategico nella capacità del nostro team di fornire recensioni e benchmark di prodotto più approfonditi e pertinenti.
Allora perché non codifichiamo semplicemente i nostri benchmark con Vibe?
- Coerenza nel tempo: i nostri benchmark devono essere eseguiti ripetutamente per misurare i miglioramenti delle prestazioni. Sebbene i moderni strumenti di programmazione basati sull'IA, come Cursor e Windsurf, possano aiutare a creare MVP funzionali, la distribuzione di queste applicazioni richiede comunque una conoscenza approfondita da parte degli sviluppatori, che va oltre la semplice generazione di codice. Senza adeguate competenze DevOps e infrastrutturali, i team faticano a passare dal prototipo all'ambiente di produzione.
- Sicurezza: il codice generato dall'IA senza un'adeguata revisione e comprensione rende i sistemi vulnerabili agli attacchi informatici. La nostra formazione si concentra sull'identificazione e la mitigazione di questi potenziali vettori di attacco per garantire che i benchmark rimangano sicuri e affidabili.
- Comprensione: Sebbene l'IA possa generare codice, i nostri analisti necessitano comunque di conoscenze software di base per interpretare correttamente questi benchmark.
Intervalli di confidenza comuni
Poiché stiamo eseguendo un numero limitato di test, è necessario calcolare gli intervalli di confidenza e abbiamo utilizzato questa formula e intervalli di confidenza al 95% in tutto il report.
Partecipanti
Considerati i limiti di tempo e risorse, in genere eseguiamo i benchmark con i principali fornitori in un settore specifico. Parametri come il numero di dipendenti ci aiutano a identificare i marchi più importanti. I criteri specifici utilizzati per identificare i prodotti da sottoporre a benchmarking sono illustrati in ciascun benchmark.
Ringraziamo le centinaia di marchi che ci offrono l'accesso ai loro prodotti, fornendoci crediti o generosi periodi di prova gratuiti che ci consentono di confrontare le diverse soluzioni.
Raramente, alcuni marchi scelgono di non partecipare ad alcuni dei nostri benchmark. In questi casi, ci affidiamo a dati pubblici per valutare i loro prodotti.
Perché il benchmarking è importante nel settore tecnologico B2B
Sono rari i parametri di riferimento trasparenti e basati sui dati per valutare le prestazioni dei prodotti. Gli analisti di settore tradizionali si affidano a valutazioni opache e potenzialmente distorte, laddove vengono pubblicati solo questi dati:
- Criteri qualitativi (ad esempio, comprensione del mercato) e quantitativi di alto livello in base ai quali vengono valutati i prodotti.
- Valutazioni di alto livello di questi criteri senza rivelare i valori che guidano la valutazione
- Pregiudizi degli analisti: gli analisti valutano le risposte dei rappresentanti dei fornitori, comprese quelle qualitative. I rappresentanti dei fornitori che intrattengono rapporti commerciali con gli analisti di settore hanno la possibilità di costruire relazioni programmando chiamate nel corso dell'anno. Al contrario, i rappresentanti dei fornitori privi di tali rapporti commerciali presenterebbero il loro prodotto in una singola chiamata.
- Conflitto di interessi: Per queste valutazioni, ai rappresentanti dei fornitori vengono chieste informazioni sui loro dati privati (ad esempio, fatturato, funzionalità, roadmap, ecc.). Poiché sarebbe evidente quali risposte portano a risultati migliori per il fornitore (ad esempio, un fatturato maggiore derivante da un prodotto più redditizio si traduce probabilmente in una posizione migliore in classifica), i rappresentanti dei fornitori si trovano di fronte a un conflitto di interessi.
Le aziende possono prendere decisioni tecnologiche migliori dopo aver esaminato parametri di riferimento oggettivi e basati sui dati.