Agentforce-datagereedheidschecklist

Agentforce-datagereedheid is de toestand waarin uw Salesforce-records volledig, consistent, geldig, actueel, ontdubbeld en vrij van blootgestelde PII zijn, zodat AI-agents nauwkeurige context ophalen en betrouwbare reacties genereren. Uw data is klaar voor Agentforce wanneer elk van die zes voorwaarden is gemeten en aan een gedefinieerde drempel voldoet, niet wordt verondersteld. Deze checklist geeft u de items om te verifiëren, de reden waarom elk ervan ertoe doet, en de DQS-statistiek die het meet.

Agentforce-agents halen Salesforce-records op, genereren reacties die gegrond zijn in CRM-data en ondernemen namens gebruikers acties. Elk van die stappen leest uw data als de bron van waarheid. Als een veld leeg is, heeft de agent geen context. Als een waarde op vier manieren is gespeld, behandelt de agent het als vier feiten. Als een Case-opmerking een burgerservicenummer bevat, kan de agent het blootleggen. Gereedheid betekent dat u die gaten dicht vóór implementatie, niet nadat een agent een fout antwoord geeft in productie. Voor het volledige gefaseerde plan achter deze lijst, zie Agentforce-voorbereiding.

Hoe weet u of uw Salesforce-data klaar is voor Agentforce?

U weet het door te meten, niet door records handmatig te inspecteren. Voer een DQS-scan uit over elk object waartoe de agent toegang heeft, en vergelijk vervolgens elke statistiek met een doeldrempel. Werk de zes onderstaande gebieden door. Elk selectievakje is iets dat u kunt verifiëren met een scanresultaat, zodat het antwoord op „is mijn data klaar“ een getal wordt in plaats van een mening.

De meetstap is degene die de meeste organisaties overslaan. In Accenture’s onderzoek naar AI-klare data erkenden 61% van de CXO’s dat hun data-activa nog niet klaar zijn voor generatieve AI, en slechts 7% van de bedrijven had het niveau van datagereedheidheid bereikt dat nodig is om geavanceerde AI op schaal in te zetten. Een checklist gecontroleerd tegen scanresultaten is hoe u ontdekt aan welke kant van die lijn u staat.

Kopieer de checklist naar uw projectnotities en vink items af zodra u ze bevestigt.

Bereik en toegang

Definieer wat de agent aanraakt voordat u iets meet. Een agent die de verkeerde objecten leest, faalt hoe schoon de rest van uw org ook is.

• Maak een lijst van elk object dat Agentforce zal lezen of schrijven. De agent haalt alleen op wat zijn topics en acties toestaan. Beperk uw scans tot exact die set, zodat u de data meet die de agent daadwerkelijk ziet.
• Maak een lijst van de velden binnen elk object die de agent gebruikt voor reacties. Description, Comments, Notes en sleutelpicklists dragen de context. Alle velden scannen verspilt moeite; scan de velden die antwoorden gronden.
• Bevestig dat field-level security overeenkomt met de bedoeling. Een agent erft de toegang van de uitvoerende gebruiker. Een veld dat verborgen is voor de gebruiker, is onzichtbaar voor de agent, dus een „ontbrekend“ antwoord is soms een rechtenkwestie, geen datakwestie.
• Noteer welke integraties naar die velden schrijven. Integraties zijn de meest voorkomende bron van inconsistente en gedupliceerde waarden. Weten wie schrijft, vertelt u waar u de invoer moet repareren, niet alleen de data.

Volledigheid

Agents genereren vage reacties wanneer de velden die ze lezen leeg zijn. Volledigheid is het eerste om te meten, omdat ontbrekende context de meest voorkomende oorzaak is van zwakke agentuitvoer.

• Volledigheidspercentage is 85% of hoger op elk veld dat de agent gebruikt voor reacties. Een lege Description geeft de agent niets om een antwoord op te gronden. Het Volledigheidspercentage rapporteert het percentage records waarbij het veld een waarde bevat.
• Kritieke contextvelden hebben geen systemische lege waarden uit één bron. Een veld dat door één integratie leeg wordt gelaten, is een procesreparatie, geen opschoning record voor record. Volledigheidspercentage op veldniveau isoleert de bron.
• Velden die zakelijk vereist zijn, zijn gevuld, ook als ze niet vereist zijn in het schema. Agentforce behandelt een leeg veld als afwezigheid van feit. Zie Volledigheid voor hoe DQS „zou gevuld moeten zijn“ per object afbakent.

Consistentie en geldigheid

Wanneer dezelfde echte waarde in meerdere vormen verschijnt, behandelt de agent elke als afzonderlijk en antwoordt inconsistent. Wanneer een waarde zijn verwachte indeling breekt, wordt downstream-ophaling onbetrouwbaar.

• Conformiteitspercentage is 90% of hoger op picklist- en referentievelden. Een Country-veld dat „US“, „USA“ en „United States“ bevat, splitst één feit in drie. Het Conformiteitspercentage rapporteert het percentage waarden dat overeenkomt met uw canonieke set. Gebruik Importeren uit veld om bestaande varianten te ontdekken, en definieer vervolgens de canonieke waarden. Zie Consistentie.
• Geldigheidspercentage is 90% of hoger op geformatteerde velden. Een e-mail zonder een @, een telefoonnummer met letters of een onmogelijke datum zijn gegevens waarmee de agent niets kan — hij kan niet verzenden, bellen of plannen. Het Geldigheidspercentage rapporteert het percentage waarden dat uw indelingsregels doorstaat. Zie Geldigheid.
• Tegenstrijdigheden tussen velden zijn opgelost. Een Billing State die zijn Billing Country tegenspreekt, leert de agent een onjuiste relatie. Consistentiecontroles brengen waarden naar boven die elkaar tegenspreken.

Actualiteit en duplicaten

Verouderde data grondt antwoorden op feiten die niet langer waar zijn. Dubbele records geven de agent twee versies van één entiteit, dus de reactie hangt af van welke kopie het ophaalt.

• Tijdigheidspercentage voldoet aan uw doel op datumgevoelige velden. Een Last Activity van twee jaar geleden of een Close Date in het verleden misleidt de agent. Het Tijdigheidspercentage rapporteert het percentage records dat actueel is binnen uw gedefinieerde venster. Zie Tijdigheid.
• Duplicaatpercentage is laag op de objecten die de agent leest. Wanneer de agent een van drie records voor dezelfde klant ophaalt, antwoordt het vanuit een gedeeltelijke historie. Het Duplicaatpercentage rapporteert het percentage records dat een ander dupliceert. Zie Uniciteit.
• Voeg duplicaten samen of markeer ze vóór implementatie, niet erna. Duplicaten die ontstaan via formulieren, imports en handmatige invoer vermenigvuldigen zich zonder monitoring. Los ze op zodat de agent één record per entiteit leest.

PII en compliance

PII in de tekstvelden die een agent leest, komt in de AI-context terecht en kan in een gegenereerde reactie verschijnen. Dit is het gebied waar een gereedheidsgat een compliance-incident wordt.

• PII-blootstellingspercentage is onder 1% op tekstvelden waartoe de agent toegang heeft. Burgerservicenummers en creditcardnummers accumuleren in Description, Comments en Notes via kopiëren-plakken en email-to-case. Het PII-blootstellingspercentage rapporteert het percentage records dat een patroonovereenkomst bevat. Zie PII-detectie.
• Nul burgerservicenummer- of creditcardmatches op Case Description en Comments. Financiële PII is de bevinding met de hoogste ernst. Voer de Kritiek-voorinstelling scan uit om het te isoleren, en maskeer, verwijder of sluit bevestigde overeenkomsten dan uit.
• Per-veld-patroonoverrides zijn geconfigureerd voor velden met verwachte inhoud. Een Email-veld komt overeen met het e-mailpatroon door ontwerp, wat ruis is, geen blootstelling. Per-veld-overrides verwijderen die ruis zodat het percentage echt risico weerspiegelt.
• Het compliance-team heeft de PII-scan na herstel goedgekeurd. GDPR, CCPA, HIPAA en PCI DSS vereisen het identificeren en beschermen van PII. DQS draait volledig binnen Salesforce, dus er verlaten geen records de org tijdens detectie. Zie Agentforce PII-compliance.

Operaties en monitoring

Datakwaliteit degradeert naarmate gebruikers nieuwe records invoeren. Een dataset die vandaag slaagt, accumuleert binnen weken nieuwe problemen, dus gereedheid is een toestand die u onderhoudt, geen mijlpaal die u eenmaal passeert.

• Basislijnstatistieken zijn gedocumenteerd voor elke dimensie in het bereik. U heeft de startgetallen nodig om te bewijzen dat herstel heeft gewerkt en om regressie later te detecteren.
• Een terugkerend scanschema is geconfigureerd. Geplande scans veranderen een eenmalige momentopname in een trendlijn. Voer PII wekelijks uit op tekstobjecten met hoog volume, volledigheid en consistentie maandelijks, en een volledige scan per kwartaal.
• Hersteleigenaarschap is toegewezen per dimensie. Een statistiek zonder eigenaar verbetert niet. Benoem de persoon die verantwoordelijk is voor volledigheid, voor PII, enzovoort.
• Agentreacties zijn getest tegen herstelde data. Een geslaagde scan voorspelt goed gedrag; een test bevestigt het. Verifieer dat uitvoer nauwkeurig is en dat er geen PII verschijnt in gegenereerde inhoud.

Gereedheidsdrempels in één oogopslag

Gebruik deze tabel als slaagcriteria voor elk gebied. De doelen komen overeen met het plan Agentforce-voorbereiding.

Wat als mijn org op meerdere items faalt?

Een falende checklist is het verwachte startpunt, geen reden om uit te stellen. De meeste orgs ontdekken bij de eerste scan problemen die ze niet verwachtten. Prioriteer in deze volgorde: PII eerst, omdat het compliance-risico draagt; dan volledigheid en consistentie, omdat ze de kwaliteit van de agentcontext vormgeven; dan geldigheid, tijdigheid en uniciteit. Repareer de items met de hoogste impact en de laagste inspanning eerst, voer de scan opnieuw uit en vergelijk met uw basislijn. Voor een stapsgewijs herstelpad, zie Salesforce-dataopschoning voor Agentforce en Waarom Agentforce-agents falen.

Volgende stappen

• Agentforce-voorbereiding: het volledige gefaseerde gereedheidsplan achter deze checklist
• Salesforce-dataopschoning voor Agentforce: hoe u falende items herstelt
• PII-detectie: configureer PII-scanning voor de velden die agents lezen
• Waarom Agentforce-agents falen: de dataproblemen achter zwakke agentuitvoer
• Agentforce-datakwaliteit FAQ: snelle antwoorden op veelgestelde gereedheidsvragen
• Hoe u datakwaliteit in Salesforce meet: de Data Quality Score in detail
• AI-gereedheidsbeoordeling: ontvang uw huidige gereedheidsscore