Vai al contenuto
Qualità dei dati Agentforce

Qualità dei dati Agentforce: che cos’è e come migliorarla

La qualità dei dati Agentforce misura se i record Salesforce letti dai tuoi agenti AI sono completi, coerenti, validi, aggiornati, unici e privi di PII esposte. È la differenza tra un agente che aiuta e uno che fuorvia — e a decidere quale dei due metterai in produzione sono sei dimensioni misurabili.

Dal team AgentforceSense · Ultimo aggiornamento: 12 giugno 2026

Cosa significa “qualità dei dati” per un agente AI

La qualità dei dati tradizionale chiede: “i miei report sono affidabili?”. Agentforce alza la posta: ogni record è un potenziale input per una risposta rivolta al cliente. Un campo vuoto, un valore obsoleto o un SSN nascosto non distorcono solo una dashboard — plasmano ciò che la tua AI dice ad alta voce. La qualità diventa una proprietà di sicurezza.

Le sei dimensioni che contano

Ogni dimensione è misurata come tasso per oggetto — i target di benchmark per ciascuna sono pubblicati a parte.

Completezza

I campi letti dagli agenti sono compilati? Le Description vuote impongono risposte generiche.

Coerenza

I valori seguono un unico standard? Quattro grafie di “United States” diventano quattro fatti.

Validità

I campi strutturati rispettano le regole di formato? Email e ID malformati vengono citati alla lettera.

Attualità

Il record è aggiornato? I dati obsoleti producono risposte sicure di sé ma superate.

Unicità

Con quanti duplicati deve fare i conti il retrieval? I duplicati frammentano la storia del cliente.

Esposizione PII

Dove sono i dati sensibili nel testo libero? Le PII nel contesto possono riaffiorare in una risposta.

Come misurarla dentro Salesforce

AgentforceSense — basato su Data Quality Sense — misura tutte e sei le dimensioni on-platform con Batch Apex. Configuri le scansioni con il Definition Builder no-code: scegli gli oggetti e i campi che Agentforce leggerà, imposti le soglie e attivi. Ogni scansione restituisce un punteggio per dimensione, il drill-down fino ai record interessati e l’export CSV per la pulizia. Nulla viene inviato a servizi esterni — i dati restano nella tua org. Per la sequenza di rollout — cosa scansionare e correggere nei mesi prima del lancio — segui il playbook di preparazione dei dati per Agentforce.

  • Valuta in pochi minuti ogni oggetto che un agente toccherà
  • Rileva 8 pattern PII (SSN, carta di credito, IBAN, email, telefono USA, telefono internazionale, indirizzo IP, data di nascita) nel testo libero
  • Lascia che il Mentor Panel ordini cosa correggere per primo
  • Pianifica scansioni ricorrenti per evitare che la qualità scivoli

Scopri il tuo punteggio di qualità dei dati

Prenota una panoramica sulla tua org e scopri esattamente dove i tuoi dati tradirebbero un agente.

Non lasciare che i tuoi dati mettano in imbarazzo la tua AI

Richiedi una panoramica di 15 minuti di AgentforceSense sulla tua org. Scopri il tuo punteggio di preparazione dei dati e le tre cose da correggere prima che Agentforce vada in produzione.