Scope and Design

Fases de implementación de un agente de almacén de datos

Para una FAQ, delimitar el alcance ahorra bastante dolor después. Qué puede responder, con qué documentos y cuándo debe derivar son decisiones de diseño, no detalles para el último día.

Implementar un agente de almacén de datos implica cuatro fases clave:

Ámbito y diseño: Definir los casos de uso, las experiencias del usuario y las fuentes de datos.
Construcción: El desarrollo técnico del agente.
Pruebas: Validar que el agente maneja los casos de uso y los escenarios imprevistos.
Despliegue y optimización continua: Recopilar comentarios y mejorar el agente basándose en ellos.

Las fases de pruebas y despliegue no se cubren en detalle aquí, pero son esenciales para la producción.

Fase 1: Ámbito y diseño

Esta fase se centra en establecer los objetivos y el alcance del agente.

1. Definir el problema y recopilar datos

Declaración del problema: Describe claramente el problema que el agente resolverá (ej., "Los clientes necesitan respuestas a preguntas complejas en nuestro sitio de asistencia pública que nuestra solución de búsqueda actual no cubre").
Recopilar datos: Reúne toda la información relevante para las preguntas que el agente deberá responder (sitios web, documentos internos, materiales de capacitación, etc.).

2. Determinar el alcance

Tipo de información: Decide si el agente debe usar solo información pública (disponible en internet) o también información privada (no disponible públicamente).
Capacidades: Define qué preguntas debe responder el agente y cómo manejará aquellas que no pueda responder directamente.

3. Definir la experiencia del usuario

Viaje del cliente (Critical User Journey - CUJ): Entiende la experiencia completa del usuario para los recorridos críticos por impacto o riesgo, además de su frecuencia (ej., un cliente navegando por productos y recibiendo una oferta de ayuda).
Canal de experiencia del usuario: Considera cómo se formateará la respuesta según el canal (ej., listas con viñetas en texto vs. explicaciones verbales para voz).

4. Identificar fuentes de datos relevantes

Datos públicos: Información disponible en internet. Su utilidad depende del contenido, derechos, rastreo y preguntas previstas; no se demuestra que cubran la mayoría de los casos.
Datos privados: Información no pública que requiere recopilación adicional para complementar la base de conocimiento del agente.

5. Establecer criterios de éxito

Precisión mínima: Define un estándar de calidad y seguridad acordado.
Plan de mejora continua: Establece un plan para iterar y mejorar el agente basándose en la retroalimentación.

Navegación del módulo

Siguiente: 02 Build

Alcance: las cuatro fases son una propuesta de organización del curso. Fuentes de data stores. Para datos privados, diseñar identidad, permisos y pruebas de acceso antes de conectar el corpus; no basta con llamarlo «privado».

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