ข้ามไปยังเนื้อหา
QC/QA สู่ BA

BA Deliverables (7–10): Stories, Risk และ Success Metrics

ในบทนี้
  1. 7. User Stories
  2. 8. Acceptance Criteria
  3. 9. AI Risk Analysis
  4. 10. Success Metrics
  5. What a BA needs to know

7. User Stories

อย่างน้อย 10 stories ครอบคลุมทั้ง 5 features — ใช้รูปแบบ As a / I want / So that จาก Stage 7 และอย่าลืม stories ของ role อื่นนอกจาก QA Support (เช่น Manager ที่อยากเห็นสถิติ, Admin ที่ต้องจัดการสิทธิ์เอกสาร)

8. Acceptance Criteria

ทุก critical story ต้องมี testable acceptance criteria ในรูป Given/When/Then — โดยเฉพาะพฤติกรรม AI: การแสดง source ทุกคำตอบ และการตอบ “ไม่พบข้อมูล” เมื่อหลักฐานไม่พอ ต้องเขียนเป็นเกณฑ์ที่ทดสอบได้จริง

9. AI Risk Analysis

RiskExampleMitigation
HallucinationInvented specificationRequire source evidence
Outdated documentOld revisionRevision metadata
ConfidentialityCustomer docs exposedPermission control
Wrong root causeAI concludes prematurelyHuman approval
Missing contextIncorrect answerExplicit insufficient-evidence state

ตารางนี้รวมความเสี่ยงที่เรียนมาทั้งเส้นทาง — ทุก mitigation ต้องย้อนไปเจอใน requirement ได้ (เช่น “Require source evidence” = NFR-004) ถ้า risk ไหนไม่มี requirement รองรับ แปลว่าเอกสารยังไม่จบ

10. Success Metrics

อย่าวัดแค่ว่า “AI ตอบได้” — วัดผลลัพธ์ทางธุรกิจ:

Average complaint search time
Before: 20 min
Target: < 5 min
Relevant case found in Top 5 results
Target: >= 90%
Answers with traceable evidence
Target: 100%
QA user satisfaction
Target: >= 4/5

What a BA needs to know

Metric ที่ดีมี baseline (Before) และ target ที่วัดซ้ำได้ — สังเกตว่า “Answers with traceable evidence: 100%” ไม่ใช่ 90% เพราะบางเกณฑ์เป็นเรื่องความปลอดภัย ไม่ใช่ประสิทธิภาพ ต่อรองไม่ได้ — ชุด metrics นี้คือสิ่งที่คุณจะใช้เล่าผลลัพธ์ใน Portfolio (Stage 10) และใช้ทำ UAT กับ prototype จริง