Salesforce-AI-Associate zu bestehen mit allseitigen Garantien

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Salesforce-AI-Associate Prüfungsaufgaben - Salesforce-AI-Associate Deutsch Prüfung

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Salesforce Certified AI Associate Exam Salesforce-AI-Associate Prüfungsfragen mit Lösungen (Q17-Q22):

17. Frage
What is an implication of user consent in regard to AI data privacy?

A. AI operates Independently of user privacy and consent.
B. AI ensures complete data privacy by automatically obtaining user consent.
C. AI infringes on privacy when user consent is not obtained.

Antwort: C

Begründung:
"AI infringes on privacy when user consent is not obtained. User consent is the permission or agreement given by a user to allow their personal data to be collected, used, shared, or stored byothers. User consent is an important aspect of data privacy, which is the right of individuals to control how their personal data is handled by others. AI infringes on privacy when user consent is not obtained because it violates the user's rights and preferences regarding their personal data."

18. Frage
What Is a benefit of data quality and transparency as it pertains to bias in generated AI?

A. Chances of bIas and mitigated
B. Chances of bias are aggravated
C. Chances of bias are remove

Antwort: A

Begründung:
A benefit of data quality and transparency as it pertains to bias in generated AI is that the chances of bias are mitigated. High data quality ensures that AI models are trained on accurate and representative data, reducing the risk of biased outcomes. Transparency in AI processes helps stakeholders understand how decisions are made, allowing for the identification and correction of potential biases. Together, these practices contribute to the development of fairer and more accountable AI systems. Salesforce highlights the importance of these principles in its AI practices, particularly through its ethical AI framework, which advocates for fairness and accountability. More on Salesforce's commitment to promoting unbiased AI can be found in their AI ethics guidelines at Salesforce AI Ethics.

19. Frage
What role does data quality play in the ethical us of AI applications?

A. High-quality data ensures the process of demographic attributes requires for personalized campaigns.
B. Low-quality data reduces the risk of unintended bias as the data is not overfitted to demographic groups.
C. High-quality data is essential for ensuring unbased and for fair AI decisions, promoting ethical use, and preventing discrimi...

Antwort: C

Begründung:
Explanation
"High-quality data is essential for ensuring unbiased and fair AI decisions, promoting ethical use, and preventing discrimination. High-quality data means that the data is accurate, complete, consistent, relevant, and timely for the AI task. High-quality data can help ensure unbiased and fair AI decisions by providing a balanced and representative sample of the target population or domain. High-quality data can also help promote ethical use and prevent discrimination by respecting the rights and preferences of users regarding their personal data."

20. Frage
How does AI assist in lead qualification?

A. Automatically interacts with prospects
B. Scores leads based on customer data
C. Creates personalized SMS campaigns

Antwort: B

Begründung:
AI assists in lead qualification primarily by scoring leads based on customer data. This process, known as lead scoring, uses machine learning algorithms to evaluate leads against a set of predefined criteria that reflect potential interest and sales readiness. The scores assigned help sales teams prioritize their efforts toward leads most likely to convert, thus improving efficiency and success rates in sales activities. Salesforce AI enhances this process through features like Einstein Lead Scoring, which automatically calculates scores based on both historical conversion data and behavioral data from prospects. For further insights, Salesforce provides detailed documentation on lead scoring with AI at Salesforce Einstein Lead Scoring.

21. Frage
How does poor data quality affect predictive and generative AI models?

A. Decreases storage efficiency
B. Creates inaccurate results
C. Increases raw data volume

Antwort: B

Begründung:
Poor data quality significantly impacts the performance of predictive and generative AI models by leading to inaccurate and unreliable results. Factors such as incomplete data, incorrect data, or poorly formatted data can mislead AI models during the learning phase, causing them to make incorrect assumptions, learn inappropriate patterns, or generalize poorly to new data. This inaccuracy can be detrimental in applications where precision is critical, such as in predictive analytics for sales forecasting or customer behavior analysis.
Salesforce emphasizes the importance of data quality for AI model effectiveness in their AI best practices guide, which can be reviewed on Salesforce AI Best Practices.

22. Frage
......

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