So bewerten Sie einen KI-Agenten, bevor Sie ihn in Ihren Betrieb integrieren

Stellen Sie eine Reihe von Fällen zusammen

Ich habe häufige Beispiele, bekannte Ausnahmen und Anfragen außerhalb des Geltungsbereichs gesammelt. Für jeden Fall habe ich aufgeschrieben, welches Ergebnis akzeptabel wäre und welche Maßnahmen nicht ergriffen werden sollten. Dadurch können Änderungen verglichen werden, unabhängig vom Eindruck, den der letzte Test hinterlassen hat. Behalten Sie auch die verwendeten Daten und Einstellungen bei.

Ich habe die Restarbeit gemessen

Zählen Sie korrekt erledigte Aufgaben, Fehler, Eingriffe und Korrekturen. Ein Agent kann zu viele Aufgaben erledigen und das Team mit zu hohem Überprüfungsaufwand verlassen. In einem Beispiel für die Klassifizierung einer Abfrage ist es wichtig, sowohl die richtige Kategorie zu wählen als auch zu erkennen, dass eine mehrdeutige Nachricht überarbeitet werden muss.

Ich werde es erneut versuchen, wenn sich das System ändert

Ein neues Modell, eine neue Anweisung oder eine neue Integration kann das Verhalten ändern. Ich habe die entsprechenden Fälle wiederholt und die im Betrieb festgestellten Fehler hinzugefügt. Evaluation wird somit zu einer Möglichkeit, das Lernen zu bewahren. Das Ziel besteht darin, zu wissen, wo Sie arbeiten können und wo Sie Unterstützung benötigen, und nicht darin, zu zeigen, dass Sie niemals scheitern.

Um es in die Tat umzusetzen

• Ich habe die erwarteten Ergebnisse pro Fall definiert.
• Ich habe Werkzeugfehler und fehlende Daten eingefügt.
• Eingriffe und Nacharbeiten erfassen.
• Ich habe die Auswertung nach relevanten Änderungen wiederholt.