Prioriter risikoer og identifiser løsninger

Håndter risikoer aktivt gjennom hele prosjektets levetid:

• Identifiser risikoer tidlig: Under planleggingsfasen og ved starten av hver sprint, kartlegg hva som kan gå galt eller blokkere fremdrift. Eksempel:

  • «Integrasjon med en tjeneste kan bli forsinket.»
  • «Vi er usikre på om den naturlige språkmodellen kan skille mellom de to intensjonene.»
  • «Juridisk godkjenning trengs for HR-svarene.»

  List opp disse risikoene.

• Vurder konsekvens og sannsynlighet: Merk hvilke risikoer som vil ha størst innvirkning. En risiko for at «Application Insights kan vise personopplysninger» kan ha stor innvirkning (etterlevelsesproblem). Sannsynligheten kan variere. Vurder og prioriter å adressere risikoer med høy sannsynlighet og stor konsekvens.

• Planlegg reduksjoner: For hver større risiko tildel en avbøtende eller beredskapsplan. Eksempel:

  • Risiko: Ikke-Microsoft-API for ordresporing er kanskje ikke klart i testfasen.
  • Avbøtende tiltak: Bygg en stub- eller mock-tjeneste for å simulere svar slik at utvikling og testing kan fortsette. Integrer API-en når den er tilgjengelig. Alternativt, forbered en alternativ løsning («Beklager, ordreinformasjon er for øyeblikket utilgjengelig, kontakt kundestøtte») dersom den live integrasjonen mislykkes, slik at det håndteres på en god måte i stedet for bare å vise en feil til brukeren.

• Følg med på blokkeringer daglig: I smidig praksis diskuter blokkeringer i stående møter. Hvis noe hindrer fremdriften (f.eks. venter på tilganger, en kundekontakt er ikke tilgjengelig ennå, uklare krav), ta det opp eller løs det så raskt som mulig.

Strategier for å omgå blokkeringer

Noen ganger, til tross for all forberedelse, møter du en blokkering du ikke kan løse med en gang. En ekstern avhengighet eller et uløst teknisk problem kan for eksempel blokkere fremdrift. I stedet for å stanse prosjektet, finner moderne ledelse kreative arbeidsomveier:

• Reduser omfanget midlertidig: Hvis en funksjon er for kompleks eller blokkert, lever en forenklet versjon.
• Manuell prosess som bro: Automatiser det du kan, og legg til et manuelt trinn der det er nødvendig. Hvis en modell for kunstig intelligens ikke kan klassifisere en sjelden forespørselstype, send disse sakene til en menneskelig agent eller send et varsel til en fagekspert mens du trener modellen på nytt. Hvis en automatisk godkjenningsflyt ikke er klar, la noen håndtere disse godkjenningene manuelt. Dokumenter denne midlertidige løsningen og merk den i restansen slik at teamet husker å erstatte den senere. Målet er å unngå prosjektforsinkelser ved å ha en midlertidig løsning for å oppnå resultatet.
• Parallelle topper og undersøkelse: Sett av en tidsbegrenset «topp» for å undersøke et risikoområde, som å evaluere en ny API eller teste et komplekst regulært uttrykk for å trekke ut enheter. Denne tilnærmingen gir ikke direkte brukerfunksjonalitet, men reduserer risikoen for det ukjente. Hvis resultatene fra toppen er gode, går du videre. Hvis det viser seg at det ikke er mulig, får du vite det tidlig og kan snu til en alternativ tilnærming uten at du har lovet den funksjonen. Denne strategien er i bunn og grunn en løsning på usikkerhet.
• Kommuniser og samordne: Hold interessenter informert om eventuelle betydelige hindringer og din plan for å håndtere dem. Åpenhet forhindrer panikk.

Proaktiv risikostyring og prioritering betyr at du alltid arbeider med det viktigste først.

Antakelser og bekymringer

Å fange opp antakelser og bekymringer tidlig hjelper teamet med å identifisere potensielle risikoer. Sammen danner disse elementene grunnlaget for et vellykket Copilot Studio-prosjekt. De sikrer klarhet fra start og en delt visjon om hva agenten skal oppnå.

Fang opp alle antakelser eller bekymringer tidlig for å informere utforming og risikostyring:

• Eksempler på antakelser:

  • Løsningen støtter bruksklar distribusjon på alle nødvendige kanaler.
  • Generativ kunstig intelligens reduserer behovet for manuell kunnskapsstyring.
  • Løsningen tilbyr toppmoderne intensjonsgjenkjenning og enhetsutvinning.

• Eksempler på bekymringer:

  • Begrenset kontroll over LLM-genererte svar.
  • Potensiell intern motstand mot automatisering.
  • IT-preferanser for lokal drift eller spesifikke krav til etterlevelse.

Neste trinn

Bygg ditt tverrfaglige prosjektteam med rollene som trengs for å levere og drifte agenten på en vellykket måte.