V Competență HF-D7.7-003 transversal 9 competențe
Evaluarea și verificarea rezultatelor generate de IA
Verifică rezultatele generate de IA din punct de vedere al acurateței, exhaustivității și utilității, verifică afirmațiile în raport cu sursele și decide dacă rezultatul va fi utilizat.
Cum măsoară hrmforce acest lucru
- Metodă de măsurare
- Testul cu probe de lucru · rho 0.33 (SD 0.09)
- Instrument hrmforce
- Testul cu probe de lucru, Test de cunoștințe (specific clientului)
- Competență (cadrul 50)
- Capacitatea de judecată
- Antrenabilitate
- ridicat
- Perspectiva cererii 2026 până în 2030
- în creștere
Candidatul realizează o probă de lucru reprezentativă în condiții standardizate.
Ancore comportamentale
| Nivel | Comportamentul la acest nivel |
|---|---|
| N1 Ghidat | Verifică faptele și cifrele generate de IA în raport cu o sursă de încredere înainte de a transmite rezultatul mai departe. lucrează sub supraveghere și respectă instrucțiunile · rutină, câte o variabilă pe rând · sarcină proprie |
| N3 Competență avansată | Stabilește, pentru fiecare sarcină, ce verificări sunt necesare, identifică piesele incorecte sau falsificate și ține evidența rezultatului utilizat. își stabilește propria abordare și solicită în mod proactiv opinii · mai multe variabile, o anumită ambiguitate · propria echipă sau propriul proces |
| N5 Conducere | Elaborează politica de verificare a organizației și stabilește pentru ce cereri este în continuare obligatorie evaluarea umană. stabilește standardul și politica · strategic, în condiții de incertitudine ridicată · organizație, lanț valoric sau profesie |
N2 și N4 nu sunt ancorate în mod deliberat. Evaluatorii le plasează între ancore, urmând convenția O*NET.
Competențe subiacente
Aceste competențe moștenesc ruta de măsurare și ancorele comportamentale ale acestui construct.
| T | Competență | Definiție | Perspectiva cererii 2026 până în 2030 |
|---|---|---|---|
| V | Verificarea rezultatelor generate de IA Verificarea rezultatelor generate de IA | Verifică afirmațiile, cifrele și referințele din rezultatele generate de IA în raport cu o sursă independentă înainte de utilizare. | în creștere |
| V | Recunoașterea halucinațiilor Halucinație | Identifică faptele inventate, sursele și citatele din rezultatele generate de IA pe baza contradicțiilor interne și a referințelor imposibil de verificat. | în creștere |
| V | Verificarea surselor citate în domeniul IA Verificarea citărilor | Deschide și citește sursele citate și verifică dacă acestea există și dacă spun într-adevăr ceea ce susține modelul. | în creștere |
| V | Eșantionarea rezultatelor generate de IA pentru a verifica acuratețea acestora Eșantionarea rezultatelor | Verifică un eșantion aleatoriu dintr-un volum mare de rezultate generate de IA și, astfel, estimează rata de eroare. | în creștere |
| V | Editarea textelor generate de IA pentru a se conforma standardului propriu Editarea rezultatelor generate de IA | Rescrie textul generat de IA pentru a se adapta stilului propriu, publicului țintă și nuanțelor specifice și elimină formulările exagerate sau vagi. | în creștere |
| V | Revizuirea codului generat Revizuirea codului de IA | Verifică codul scris de IA din perspectiva comportamentului, securității, dependențelor și lizibilității înainte ca acesta să fie utilizat. | în creștere |
| V | Stabilirea în avans a criteriilor de calitate Criterii de calitate | Înregistrează pentru o sarcină de IA ce condiții trebuie să îndeplinească rezultatul, astfel încât evaluarea să nu se bazeze pe intuiție. | în creștere |
| V | Înregistrarea deciziei de a utiliza rezultatele generate de IA Istoric de utilizare a IA | Înregistrări privind rezultatul generat de IA, persoana care l-a aprobat și modificările efectuate. | în creștere |
| G | Combaterea dependenței excesive de IA Părtinirea de automatizare | Își menține judecata profesională ascuțită, verifică rezultatele generate de IA în raport cu experiența proprie și își exprimă îndoielile în loc să accepte fără rezerve. | în creștere |