40.000 horas de engenharia por ano para testar IA e software empresarial.
Descubra nosso investimento em benchmarking para criar um ambiente de teste realista para diferentes soluções tecnológicas B2B.
Abordagem
A avaliação comparativa é complexa. Cada empresa tem necessidades diferentes que não podem ser perfeitamente simuladas fora dessas empresas. Nossa abordagem de avaliação comparativa se baseia nestes pilares:
- Melhoria contínua: À medida que os produtos amadurecem, seus casos de uso evoluem, assim como a forma como executamos nossos benchmarks.
- Acesso igualitário: Todas as marcas e nossos leitores têm acesso aos mesmos dados sobre nossos testes.
- Casos de uso relevantes: Existem infinitas maneiras de usar cada solução tecnológica. Nós nos esforçamos para produzir benchmarks o mais realistas possível.
- Tornarmo-nos utilizadores a longo prazo dos produtos que avaliamos.
- Entrevistando especialistas
- Analisar estudos de caso e avaliações para compreender as experiências de outros usuários.
- Transparência:
- Seguimos o método científico e publicamos nossa metodologia, incluindo o cronograma de cada medição, juntamente com os resultados de cada avaliação. Nosso objetivo é ajudar outras pessoas a entender o que medimos e a reproduzir nossas descobertas, caso desejem.
- Gostaríamos de publicar dados de teste em todos os benchmarks. No entanto, isso pode levar à distorção dos dados, com alguns produtos apresentando melhor desempenho nos dados de teste do que na prática. Para evitar isso, a maioria dos nossos testes é realizada com conjuntos de dados de validação. Sempre que possível, nos esforçamos para complementar esses conjuntos de dados de validação com conjuntos de dados de código aberto.
- Reprodutibilidade: O desempenho varia ao longo do tempo. Portanto, para cada métrica, realizamos múltiplas medições ao longo do tempo. Nos casos em que não conseguirmos atingir esse objetivo, destacaremos esse problema como parte da avaliação comparativa.
Indicadores de desempenho em números
IA:
- As taxas de alucinação de mais de uma dúzia de LLMs são classificadas.
- Mais de 10 soluções RAG com agentes são avaliadas em termos de suas taxas de seleção correta de banco de dados.
- Os 10 melhores LLMs são classificados em termos de precisão na geração de código SQL .
- Todas as soluções de reconhecimento de imagem por IA de hiperescaladores foram avaliadas usando 100 imagens.
- Comparação dos melhores softwares de avatar com IA em mais de 10 dimensões.
- Os 10 melhores modelos de incorporação multilíngue avaliados quanto à precisão de recuperação RAG em 6 idiomas.
- Os 13 melhores LLMs testados em suas habilidades de raciocínio visual
Dados da Web:
- Proxies: Enviamos 6 milhões de solicitações de páginas da web para o teste de carga como parte de nossa avaliação comparativa de coleta de dados da web em escala empresarial .
- APIs de web scraping: Testamos mais de 40 APIs de web scraping em diversos sites, incluindo plataformas de e-commerce e mecanismos de busca.
- Web scrapers testados para extração de dados do TikTok : 500 URLs de vídeo por provedor.
Segurança de aplicações: 10 varreduras web analisadas para nosso benchmark DAST.
Segurança de dados: 5 ferramentas de DLP avaliadas em mais de 10 métricas em nosso benchmark de DLP.
Automação de TI:
- Comparamos as taxas de transferência de dados de 3 fornecedores em 5 regiões como parte de nossa avaliação comparativa de transferência de arquivos gerenciados.
- Comparamos 7 produtos em 8 métricas em nosso benchmark de RMM.
- Os principais fornecedores avaliados em mais de 10 métricas em nosso benchmark de ITSM .
IA Agencial:
- Desempenho único e eficaz das principais ferramentas de linha de comando (CLI) para análise de agentes , avaliado com 10 problemas do mundo real.
Por trás de nossos indicadores de desempenho
Os analistas de mercado da AIMultiple trabalham com nossa rede de especialistas em negócios e analistas principais para escrever e atualizar os artigos da AIMultiple.
Academia AIMultiple
Lançamos a AIMultiple Academy como um programa de treinamento estruturado, projetado para aprimorar as capacidades técnicas da nossa equipe. Nosso CTO lidera essas sessões práticas, combinando instrução teórica com exercícios práticos que proporcionam experiência no mundo real. Por meio dessa iniciativa, estamos transformando nossos analistas em desenvolvedores capacitados em IA, capazes de avaliar e comparar produtos complexos com confiança. Esse aprimoramento técnico representa um investimento estratégico na capacidade da nossa equipe de fornecer análises e comparações de produtos mais completas e perspicazes.
Então, por que não programamos nossos benchmarks de forma intuitiva?
- Consistência ao longo do tempo: Nossos benchmarks precisam ser executados repetidamente para medir a melhoria no desempenho. Embora ferramentas modernas de codificação com IA, como Cursor e Windsurf, possam ajudar a criar MVPs funcionais, a implantação desses aplicativos ainda exige um conhecimento mais profundo do desenvolvedor, que vai além da simples geração de código. Sem a devida expertise em DevOps e infraestrutura, as equipes têm dificuldades para migrar do protótipo para o ambiente de produção.
- Segurança: O código gerado por IA sem a devida revisão e compreensão torna os sistemas vulneráveis a explorações de segurança. Nosso treinamento enfatiza a identificação e mitigação desses vetores de ataque potenciais para garantir que os benchmarks permaneçam seguros e confiáveis.
- Compreensão: Embora a IA possa gerar código, nossos analistas ainda precisam de conhecimento fundamental de software para interpretar esses benchmarks com precisão.
Intervalos de confiança comuns
Como estamos realizando um número limitado de testes, é necessário calcular os intervalos de confiança, e utilizamos esta fórmula com intervalos de confiança de 95% em todo o relatório.
Participantes
Devido a restrições de tempo e recursos, geralmente realizamos análises comparativas com os maiores fornecedores em um domínio específico. Métricas como o número de funcionários nos ajudam a identificar as maiores marcas. Os critérios específicos utilizados para identificar os produtos a serem analisados são explicados em cada análise comparativa.
Agradecemos às centenas de marcas que nos dão acesso aos seus produtos, seja através de créditos ou de generosos períodos de teste gratuitos, que nos permitem comparar as soluções.
Raramente, algumas marcas optam por não participar de alguns de nossos benchmarks. Nesses casos, utilizamos dados públicos para avaliar seus produtos.
Por que o benchmarking é importante na tecnologia B2B?
Benchmarks transparentes e baseados em dados sobre o desempenho de produtos são raros. Analistas tradicionais do setor dependem de avaliações opacas e potencialmente tendenciosas, onde apenas os seguintes dados são publicados:
- Critérios qualitativos (ou seja, compreensão do mercado) e quantitativos de alto nível pelos quais os produtos são avaliados.
- Avaliações de alto nível desses critérios sem revelar os valores que norteiam a avaliação.
- Viés do analista: Os analistas avaliam as respostas dos representantes dos fornecedores, incluindo as respostas qualitativas. Os representantes dos fornecedores que possuem relações comerciais com o analista do setor têm a oportunidade de construir relacionamentos com ele agendando reuniões ao longo do ano. No entanto, os representantes dos fornecedores sem tais relações comerciais apresentariam seus produtos em uma única reunião.
- Conflito de interesses: Para essas avaliações, os representantes dos fornecedores são questionados sobre seus dados privados (por exemplo, receitas, funcionalidades, roteiro de desenvolvimento etc.). Como fica evidente quais respostas levam a melhores resultados para o fornecedor (por exemplo, receitas mais altas do produto provavelmente resultarão em uma classificação mais alta), os representantes dos fornecedores enfrentam um conflito de interesses.
As empresas podem tomar melhores decisões tecnológicas após analisarem parâmetros de referência objetivos e baseados em dados.