データエージェントのパイロット：簡潔なテンプレート、50の質問による受入テスト、そして停止のための5つの指標

GlowByte BIチームは、帆軟（FanRuan）のデータエージェントに関する資料に基づき、ツールを購入するのは簡単だが、ビジネスタスクから実用的なシナリオへの道筋を確立するのは難しいと主張しています。彼らはパイロットのための6つのステップを概説しています。頻度、エラーコスト、データ境界、参照基準の存在に基づいてテスト可能なシナリオを選択する。メトリクス、ソース、偏差しきい値、受け入れ基準などのフィールドを含むブリーフを正式化する。シナリオ専用にデータを準備し、メトリクス計算、データソース、アクセス権、更新タイミング、モデルのビジネス用語理解に関する5つの質問をチェックする。過去四半期の実際の質問30〜50件を使用して受け入れテストを実施し、回答を正確なヒット、妥当だが不正確、拒否に分類し、主要メトリクスに対して妥当な不正確回答がゼロであることを要求する。エラーコストと可逆性に基づいて人間のチェックポイントを配置し、シナリオを停止できる人を定義する。2か月後に、受け入れられた回答の割合、解放された時間、反応までの時間、週あたりの新しい例外の数、拒否の割合（顕著であるが増加していないべき）の5つのメトリクスを使用して運用を測定する。彼らは、IT部門や外部インテグレーターではなく、ビジネス側から指名されたシナリオオーナーの必要性を強調しています。パイロット後には6つの成果物が残り、2番目のシナリオをより安価にします。パイロットはテクノロジーテストではなく、タスクを設定しシナリオを維持する会社の能力のテストです。