Microsoft Copilot Studio to platforma do tworzenia, udostępniania i zarządzania agentami AI powiązanymi z wiedzą oraz procesami firmy. Agent może odpowiadać na pytania, wyszukiwać informacje w kontrolowanych źródłach, uruchamiać przepływy i wykonywać działania przez konektory lub API. Produkcyjne wdrożenie wymaga jednak więcej niż napisania instrukcji w języku naturalnym.
Ten poradnik prowadzi od wyboru zastosowania do pilotażu, licencji, bezpieczeństwa i mierzenia jakości. Informacje produktowe zweryfikowano 13 września 2026 roku w oficjalnej dokumentacji Microsoft. Funkcje, limity oraz rozliczanie zmieniają się, dlatego przed zakupem należy sprawdzić bieżącą stronę Microsoft Copilot Studio i aktualny przewodnik licencyjny.
Dobry agent nie zaczyna się od modelu. Zaczyna się od jednego wyniku, właściwego zakresu danych i jasnej granicy, kiedy ma poprosić człowieka o decyzję.
Czym jest Microsoft Copilot Studio?
Copilot Studio jest częścią ekosystemu Microsoft Power Platform. Umożliwia budowanie agentów konwersacyjnych i autonomicznych, ugruntowanie odpowiedzi w danych organizacji, dodawanie działań oraz publikowanie w kanałach wewnętrznych i zewnętrznych. Oficjalna strona wymienia między innymi Microsoft Teams, SharePoint, Microsoft 365 Copilot, witryny internetowe i aplikacje, a także zarządzanie z centrum administracyjnego Power Platform.
W praktyce agent składa się z instrukcji, wiedzy, reguł konwersacji, narzędzi i polityk. Instrukcje opisują rolę oraz ograniczenia. Wiedza dostarcza dokumenty i rekordy. Narzędzia pozwalają coś zrobić, na przykład utworzyć zgłoszenie albo sprawdzić status. Polityki określają tożsamość użytkownika, uprawnienia, środowisko i zasady publikacji.
Microsoft informuje również o możliwościach autonomicznych, agentach głosowych, systemach wieloagentowych i wielu konektorach. Nie oznacza to, że każdy projekt powinien zaczynać się od tych elementów. Pierwszy agent powinien mieć ograniczony zakres, jednoznacznego właściciela i niewielki zestaw narzędzi. Im większa autonomia, tym ważniejsze są zatwierdzenia, limity działania, logi i procedura wycofania. Gdy docelowym kanałem jest telefon, osobny poradnik pokazuje architekturę, koszty i kryteria pilotażu voicebota dla firmy.
Agent AI, chatbot i workflow - czym się różnią?
Tradycyjny chatbot zwykle rozpoznaje intencję i prowadzi użytkownika przez zaplanowane odpowiedzi. Workflow wykonuje określone kroki po zdarzeniu. Agent może dobrać wiedzę lub narzędzie do celu rozmowy i realizować zadanie w mniej sztywny sposób. Te kategorie się przenikają: agent może uruchamiać przepływ Power Automate, a przewidywalny temat może korzystać z klasycznej ścieżki dialogowej.
| Rozwiązanie | Jak działa? | Najlepsze zastosowanie | Główne ryzyko |
|---|---|---|---|
| FAQ | Wyświetla wcześniej przygotowaną odpowiedź | Mały, stabilny zestaw pytań | Szybka dezaktualizacja treści |
| Chatbot klasyczny | Porusza się po tematach i warunkach | Przewidywalna rozmowa i formularz | Ślepe uliczki przy nowych pytaniach |
| Workflow | Wykonuje deterministyczny ciąg kroków | Integracja i operacje bez dialogu | Błąd przy nieobsłużonym wyjątku |
| Agent generatywny | Dobiera wiedzę i narzędzia do celu | Zmienny język i wiele ścieżek zadania | Nieprzewidywalny wybór lub odpowiedź |
| Agent autonomiczny | Reaguje na zdarzenia i wykonuje pracę bez bieżącego pytania | Proces z jasno ograniczonym zakresem | Działanie na większą skalę bez kontroli |
Najlepsza architektura bywa hybrydowa. Agent interpretuje pytanie, ale kwotę pobiera z systemu przez deterministyczne narzędzie. Model przygotowuje szkic odpowiedzi, a reguła blokuje wysyłkę bez zatwierdzenia. Rozmowa jest elastyczna, natomiast operacja finansowa pozostaje przewidywalna i audytowalna. Jeżeli zadanie nie wymaga dialogu ani interpretacji nieustrukturyzowanych danych, zacznij od prostszej ścieżki opisanej w przewodniku po automatyzacji procesów biznesowych.
Jak wybrać pierwszy przypadek użycia?
Dobry pierwszy przypadek jest częsty, ograniczony do wiarygodnych źródeł, ma niski koszt błędu i pozwala szybko uzyskać informację zwrotną. Przykładem jest wewnętrzny agent odpowiadający na pytania o procedury i wskazujący źródło. Gorszym początkiem jest agent samodzielnie zatwierdzający wydatki albo udzielający klientom wiążącej interpretacji umowy.
| Przypadek | Użytkownik | Wiedza lub narzędzie | Bezpieczna granica |
|---|---|---|---|
| Asystent IT | Pracownik | Baza instrukcji i system zgłoszeń | Tworzy ticket, nie resetuje krytycznych dostępów bez weryfikacji |
| Agent HR | Pracownik | Polityki, benefity i formularze | Nie interpretuje indywidualnej sytuacji prawnej |
| Agent sprzedaży | Handlowiec | Materiały produktowe, CRM i cennik | Przygotowuje szkic, nie zatwierdza rabatu |
| Obsługa klienta | Klient | Baza wiedzy i status sprawy | Eskaluje reklamację lub wyjątek |
| Agent zakupowy | Wnioskodawca | Polityka, katalog, obieg akceptacji | Nie omija progów ani zatwierdzeń |
| Agent analityczny | Menedżer | Kontrolowany model danych | Oddziela fakty od interpretacji |
Oceń pomysły według wartości, częstotliwości, jakości źródeł, odwracalności działania, wrażliwości danych i możliwości pomiaru. Wysoka wartość nie wystarcza, jeśli źródła są nieaktualne. Niski koszt błędu nie wystarcza, jeśli nikt nie będzie korzystał z agenta.
Architektura agenta AI dla firmy
Architekturę warto zapisać jako siedem warstw. Pierwsza to kanał: Teams, witryna albo aplikacja. Druga to tożsamość użytkownika. Trzecia to agent i jego orkiestracja. Czwarta obejmuje wiedzę. Piąta zawiera narzędzia: przepływy, konektory i API. Szósta to systemy danych. Siódma obejmuje logi, analitykę, polityki i cykl życia.
Każda warstwa odpowiada na inne pytanie. Kanał określa doświadczenie użytkownika, uwierzytelnianie - co wolno mu zobaczyć, a narzędzia - co agent może zmienić. Nie wolno utożsamiać dostępu autora do źródła z dostępem wszystkich odbiorców. Dokumentacja źródeł wiedzy Microsoft wskazuje, że przy części źródeł, takich jak SharePoint i Dataverse, agent może używać tożsamości Microsoft Entra użytkownika, aby zwracać treść zgodnie z jego dostępem.
| Warstwa | Decyzja projektowa | Dowód przed startem |
|---|---|---|
| Kanał | Gdzie użytkownik uruchamia agenta? | Próba na każdym docelowym urządzeniu |
| Tożsamość | Kto może wejść i w jakiej roli? | Macierz ról i scenariusz odmowy |
| Orkiestracja | Klasyczna czy generatywna? | Zestaw pytań i stabilność wyboru |
| Wiedza | Które źródło jest autorytatywne? | Właściciel, data i wersja dokumentu |
| Narzędzia | Jakie działania agent może wykonać? | Lista parametrów, limitów i zatwierdzeń |
| Systemy | Gdzie znajduje się źródło prawdy? | Mapowanie rekordów oraz identyfikatorów |
| Nadzór | Kto monitoruje koszt i jakość? | Dashboard, alert i procedura wyłączenia |
Krok 1: zdefiniuj cel, zakres i kryteria jakości
Opis agenta powinien zaczynać się od zdania: "Pomaga [użytkownikowi] wykonać [zadanie] na podstawie [źródeł], a w sytuacji [warunek] przekazuje sprawę do [rola]". Takie zdanie wymusza decyzję o odbiorcy, wyniku i granicy. Nazwa "asystent wiedzy firmowej" jest zbyt szeroka, aby testować jakość.
Ustal metryki dla trzech wymiarów: wynik biznesowy, jakość odpowiedzi i niezawodność techniczna. Wynikiem może być udział spraw rozwiązanych bez tworzenia ticketu. Jakość obejmuje poprawność, kompletność, cytowanie, odmowę poza zakresem i trafną eskalację. Niezawodność obejmuje czas odpowiedzi, błędy narzędzi i koszt użycia.
- Zakres pozytywny: pytania i działania, które agent obsługuje.
- Zakres negatywny: zadania, których agent nie wykonuje.
- Źródło prawdy: dokument lub system rozstrzygający konflikt.
- Poziom ryzyka: konsekwencja błędnej odpowiedzi lub działania.
- Ścieżka eskalacji: człowiek, kolejka i dane przekazywane dalej.
- Kryterium pilotażu: próg jakości, kosztu i przyjęcia przez użytkowników.
Jeżeli nie można przygotować co najmniej pięćdziesięciu reprezentatywnych pytań testowych, zakres prawdopodobnie nie jest wystarczająco zrozumiany. Zestaw trzeba zebrać od rzeczywistych odbiorców, a nie wygenerować wyłącznie przez ten sam model, który będzie oceniany.
Krok 2: przygotuj wiedzę i źródła
Copilot Studio może korzystać między innymi z publicznych stron, przesłanych dokumentów, SharePoint, Dataverse i danych przedsiębiorstwa udostępnianych przez konektory. Aktualny katalog i limity znajdują się w oficjalnym zestawieniu źródeł wiedzy. Dostępność może zależeć od trybu orkiestracji, uwierzytelniania, regionu i licencji.
Największym problemem rzadko jest sam import. Trudniejsze jest rozstrzygnięcie, który dokument obowiązuje, kto go aktualizuje i jak agent ma reagować na konflikt. Każde źródło powinno mieć właściciela, datę przeglądu, zakres odbiorców i oznaczenie statusu. Usuń kopie, stare wersje oraz prezentacje, które zawierają nieaktualne obietnice.
Dokumentacja opisuje ustawienie pozwalające na odpowiedzi nieugruntowane. Wyłączenie tej opcji może blokować wypowiedź, gdy agent nie użył źródła ani narzędzia, ale Microsoft zaznacza, że nie jest to absolutna gwarancja braku wiedzy ogólnej w odpowiedzi łączącej dane. Dlatego kontrola nie kończy się na przełączniku. Trzeba testować cytowania, konflikty, brak wyniku oraz pytania sugerujące nieprawdziwą przesłankę.
Krok 3: napisz instrukcje, tematy i bezpieczne narzędzia
Instrukcje powinny być krótkie, hierarchiczne i możliwe do sprawdzenia. Określ rolę, źródła, język, format, zakazy oraz regułę eskalacji. Nie próbuj opisać wszystkich procedur w jednym wielkim promptcie; właściwe treści powinny pozostać w zarządzanych źródłach, a deterministyczne kroki w tematach lub przepływach.
Cel: pomagaj pracownikom znaleźć obowiązującą procedurę zakupową.
Źródła: używaj wyłącznie zatwierdzonych materiałów wskazanych w agencie.
Odpowiedź: podaj krótki wynik, wymagane kroki i odnośnik do źródła.
Konflikt: jeśli źródła są sprzeczne, nie wybieraj samodzielnie; pokaż konflikt.
Brak danych: powiedz, czego brakuje, i skieruj do właściciela procesu.
Działania: możesz utworzyć szkic wniosku, ale nie zatwierdzaj zakupu.Narzędzia projektuj według zasady najmniejszych uprawnień. Zamiast ogólnego konektora z prawem zapisu do całego systemu przygotuj konkretną akcję "utwórz szkic zgłoszenia" z walidowanymi parametrami. Ustal maksymalną kwotę, liczbę rekordów, dozwolone statusy i wymagane potwierdzenie. W przypadku błędu agent powinien zwrócić identyfikator, nie ponawiać operacji bez końca.
Krok 4: skonfiguruj uwierzytelnianie i uprawnienia
Agent wewnętrzny powinien rozpoznawać użytkownika i respektować dostęp w systemach źródłowych. Uwierzytelnienie odpowiada na pytanie "kim jesteś", a autoryzacja - "co możesz zobaczyć i zrobić". Oba elementy trzeba sprawdzić osobno. Test przeprowadzony przez administratora nie dowodzi, że zwykły pracownik zobaczy właściwy zakres.
Zbuduj macierz ról: pracownik, menedżer, HR, administrator i użytkownik zewnętrzny. Dla każdej roli wypisz dozwolone źródła, narzędzia oraz pola. Następnie utwórz testy negatywne: pracownik pyta o cudze wynagrodzenie, klient próbuje odczytać inną sprawę, a użytkownik bez roli wywołuje narzędzie zapisu. Poprawną odpowiedzią może być odmowa, nie "pomocna" próba obejścia.
Połączenia i sekrety powinny mieć właściciela technicznego, rotację oraz osobne środowiska. Nie umieszczaj kluczy w instrukcjach ani dokumentach wiedzy. Zapisuj, czy narzędzie działa w imieniu użytkownika, czy konta usługi - ta różnica wpływa na audyt i zakres szkody.
Krok 5: testuj, publikuj i mierz agenta
Testy dzielą się na funkcjonalne, jakościowe, bezpieczeństwa i obciążeniowe. Zestaw pytań powinien obejmować warianty językowe, literówki, pytania wieloczęściowe, nieaktualne założenia, konflikty źródeł, próby ujawnienia instrukcji, nieuprawnione dane i awarie narzędzi. Odpowiedź ocenia człowiek według klucza, a nie tylko sam model.
| Kategoria | Przykład testu | Warunek zaliczenia |
|---|---|---|
| Poprawność | Pytanie z jednoznaczną odpowiedzią w procedurze | Wynik zgodny i właściwe źródło |
| Brak odpowiedzi | Pytanie spoza dokumentów | Agent nie wymyśla faktu i eskaluje |
| Uprawnienia | Próba odczytu cudzego rekordu | Brak ujawnienia danych |
| Działanie | Utworzenie szkicu z niepełnym polem | Walidacja blokuje operację |
| Odporność | Niedostępne API systemu | Jedna kontrolowana próba i kolejka błędu |
| Koszt | Długa rozmowa z wieloma źródłami | Zużycie mieści się w ustalonym limicie |
Microsoft opisuje publikowanie agentów w obsługiwanych kanałach w dokumentacji wdrażania Copilot Studio. Publikacja nie powinna od razu oznaczać dostępu całej firmy. Zacznij od grupy, obserwuj transkrypcje zgodnie z polityką prywatności, błędy, brakujące źródła i koszt. Każda zmiana instrukcji, wiedzy lub narzędzia powinna mieć wersję i ponownie przejść zestaw regresyjny.
Licencje i koszt Microsoft Copilot Studio w 2026 roku
Model licencyjny zależy od miejsca użycia, posiadanych subskrypcji, kanału i wolumenu. Na publicznej polskiej stronie Microsoft 365 Copilot kosztuje 26 euro za użytkownika miesięcznie przy płatności rocznej, bez VAT, i obejmuje standardowe środowisko Copilot Studio do tworzenia wewnętrznych agentów w Microsoft 365. Microsoft zastrzega wymóg kwalifikującego planu Microsoft 365 dla firm lub przedsiębiorstw oraz dostępność rynkową.
Dla samodzielnego Copilot Studio oficjalna strona prezentuje plan przed zakupem oparty na środkach Copilot oraz płatność według rzeczywistego użycia. W obu przypadkach dla używania agentów wskazuje wymóg subskrypcji Azure. Producent odsyła do kalkulatora zużycia, ponieważ koszt zależy od typu agenta, ruchu, orkiestracji, wiedzy i narzędzi. Zamiast przepisywać jedną stawkę otwórz oficjalne ceny Copilot Studio i dokumentację licencji i wersji próbnej.
Dokumentacja podaje, że wersja próbna pozwala tworzyć i sprawdzać agenta w panelu testowym, ale nie umożliwia publikacji. Opisuje też ograniczony plan Copilot Studio for Teams w wybranych subskrypcjach Microsoft 365 oraz samodzielną subskrypcję z szerszymi kanałami i premium connectors. Aktualne różnice trzeba potwierdzić w przewodniku licencyjnym Microsoft.
| Pozycja TCO | Przykładowe pytanie | Jak szacować? |
|---|---|---|
| Licencje i użycie | Kto tworzy, kto używa, w jakim kanale? | Oferta Microsoft, Azure i estymator środków |
| Źródła danych | Czy potrzebne są dodatkowe pojemności lub konektory? | Aktualne plany systemów i wolumen |
| Budowa | Ile źródeł, narzędzi i wyjątków? | Backlog, role i czas wykonania |
| Testy | Ile scenariuszy oraz ról? | Praca ekspertów domenowych i bezpieczeństwa |
| Utrzymanie | Kto aktualizuje wiedzę i reaguje na alerty? | Stały czas właściciela i administratora |
| Zużycie dodatkowe | Czy agent wywołuje inne płatne API lub AI? | Cena jednostkowa × wolumen z rezerwą |
Bezpieczeństwo i zarządzanie agentami
Microsoft wskazuje zarządzanie środowiskami, cyklem życia, danymi i wydatkami przez Power Platform. Firma nadal musi zaprojektować własny model odpowiedzialności. Powinna istnieć osoba akceptująca zastosowanie, właściciel źródła, twórca, administrator środowiska, bezpieczeństwo oraz właściciel budżetu. Jedna osoba nie powinna samodzielnie tworzyć, publikować i zatwierdzać agenta wysokiego ryzyka.
Stosuj oddzielne środowiska deweloperskie, testowe i produkcyjne, zasady DLP, kontrolę konektorów, najmniejsze uprawnienia i historię wersji. Przygotuj rejestr agentów: cel, odbiorcy, źródła, narzędzia, właściciel, klasyfikacja ryzyka, data przeglądu i sposób wyłączenia. Agent bez właściciela powinien zostać wycofany, nawet jeśli nadal technicznie odpowiada.
Nie zakładaj, że odpowiedź z cytowaniem jest automatycznie prawdziwa. Źródło może być nieaktualne, fragment źle dobrany, a wniosek zbyt szeroki. W procesach prawa, finansów, zdrowia, zatrudnienia i bezpieczeństwa wprowadź zatwierdzanie przez właściwą rolę oraz okresowe przeglądy.
Plan pilotażu Copilot Studio w osiem tygodni
- Tydzień 1: wybór jednego celu, właściciela, użytkowników i linii bazowej.
- Tydzień 2: audyt źródeł, usunięcie duplikatów i macierz uprawnień.
- Tydzień 3: agent z instrukcją, jednym źródłem i bez działań zapisu.
- Tydzień 4: zestaw pytań, testy braku danych, konfliktów i uprawnień.
- Tydzień 5: dodanie jednego narzędzia o odwracalnym skutku i logów.
- Tydzień 6: próba z małą grupą, analiza odpowiedzi oraz kosztu.
- Tydzień 7: poprawki, test regresyjny, instrukcja eskalacji i wsparcia.
- Tydzień 8: decyzja: skalować, ograniczyć zakres, przeprojektować lub zakończyć.
Przykładowe, nieuniwersalne kryterium pilotażu może wymagać co najmniej 90% poprawnych odpowiedzi w zatwierdzonym zestawie, 100% poprawnych odmów w scenariuszach dostępu, braku nieautoryzowanych operacji i kosztu mieszczącego się w budżecie. Wartości firma ustala według ryzyka. Nie należy kompensować błędu bezpieczeństwa wysoką średnią satysfakcji.
Wynik pilotażu opisuj danymi i przykładami błędów. Samo "użytkownicy byli zadowoleni" nie wystarcza. Porównaj czas zadania, liczbę eskalacji, trafność, pokrycie źródeł i wykorzystanie. W ten sposób można podjąć decyzję o kolejnych źródłach lub agentach bez obietnicy, że jedno wdrożenie rozwiąże wszystkie procesy.
Po pilotażu ustal stały rytm utrzymania. Właściciel procesu co miesiąc przegląda najczęstsze pytania bez odpowiedzi, błędne cytowania i eskalacje. Właściciele dokumentów potwierdzają, że źródła nadal obowiązują. Administrator kontroluje połączenia, uprawnienia, zużycie i alerty, a zespół bezpieczeństwa zatwierdza istotne rozszerzenia zakresu. Każda poprawka trafia najpierw do środowiska testowego i przechodzi ten sam zestaw regresyjny. Dzięki temu agent nie traci jakości wskutek pozornie drobnej zmiany instrukcji, źródła lub narzędzia.
Z góry określ także warunki wycofania: brak właściciela, przekroczenie budżetu, spadek jakości poniżej progu, zmiana systemu źródłowego albo powtarzające się naruszenie uprawnień. Wyłączenie agenta nie może odcinać użytkowników od procesu - musi istnieć aktualna ścieżka ręczna i komunikat kierujący do właściwego zespołu. Dojrzałość wdrożenia mierzy się nie tylko łatwością publikacji, ale również możliwością kontrolowanego zatrzymania.
Masz pomysł na agenta, ale nie masz specyfikacji?
Pomożemy wybrać bezpieczny przypadek użycia, opisać źródła, narzędzia, uprawnienia, testy i ekonomię pilotażu przed rozpoczęciem budowy.
Porozmawiaj o agencie AI dla firmyNajczęstsze pytania o Microsoft Copilot Studio
Do czego służy Microsoft Copilot Studio?
Copilot Studio służy do tworzenia i zarządzania agentami AI, które odpowiadają na pytania, korzystają z wiedzy organizacji i wykonują działania przez przepływy, konektory lub API. Agenty można publikować w obsługiwanych kanałach wewnętrznych i zewnętrznych, zależnie od licencji oraz konfiguracji.
Czy do Copilot Studio trzeba umieć programować?
Prosty agent może powstać z użyciem interfejsu low-code i instrukcji w języku naturalnym. Integracje, niestandardowe API, zarządzanie środowiskami, bezpieczeństwo i złożone wyjątki często wymagają jednak kompetencji technicznych oraz udziału właściciela procesu.
Ile kosztuje Copilot Studio?
Koszt zależy od licencji, kanału i wykorzystania. Microsoft prezentuje standardowe środowisko w Microsoft 365 Copilot oraz samodzielne Copilot Studio rozliczane przez przedpłacone środki albo rzeczywiste użycie; dla używania agentów wskazuje subskrypcję Azure. Aktualne stawki i uprawnienia trzeba sprawdzić w oficjalnym cenniku i przewodniku licencyjnym.
Czy wersja próbna pozwala opublikować agenta?
Według dokumentacji Microsoft wersja próbna pozwala tworzyć agenta i sprawdzać go w panelu testowym, lecz nie pozwala go opublikować. Warunki wersji próbnej mogą się zmieniać, dlatego należy potwierdzić je w bieżącej dokumentacji przed planowaniem pilotażu.
Z jakich źródeł wiedzy może korzystać agent?
Oficjalna dokumentacja wymienia między innymi publiczne witryny, dokumenty, SharePoint, Dataverse i dane przedsiębiorstwa udostępniane przez konektory. Konkretne limity oraz uwierzytelnianie zależą od źródła, trybu orkiestracji i licencji.
Jak sprawdzić, czy agent AI jest bezpieczny?
Testuj nie tylko poprawne pytania, ale też brak danych, konflikty źródeł, role bez dostępu, próby ujawnienia informacji, błędne parametry i awarie narzędzi. Stosuj najmniejsze uprawnienia, zatwierdzenia dla działań wysokiego ryzyka, logi, alerty, wersjonowanie oraz możliwość szybkiego wyłączenia.
Decyzja: czy Copilot Studio pasuje do Twojej firmy?
Copilot Studio warto umieścić na krótkiej liście, jeśli firma już korzysta z Microsoft 365, SharePoint, Teams, Dataverse lub Power Platform, a agent ma pracować z tym ekosystemem. Atutem jest połączenie konwersacji, wiedzy, działań i administracji. Nie jest to jednak automatyczne uzasadnienie zakupu: wymagane źródła, kanały oraz konektory muszą mieścić się w właściwym planie i budżecie użycia.
Rozważ inne podejście, gdy zastosowanie wymaga bardzo niestandardowego interfejsu, pełnej kontroli nad modelem i infrastrukturą, przenośności między chmurami albo źródeł, których integracja okazuje się ograniczona. Porównuj koszt całego rozwiązania, nie samą licencję platformy. Obejmuje on dane, projekt, testy, bezpieczeństwo, utrzymanie i zużycie zewnętrznych usług.
Praktyczny następny krok to dwugodzinny warsztat, po którym powstaje karta jednego agenta oraz pięćdziesiąt pytań testowych. Jeśli nie da się wskazać właściciela źródła, bezpiecznej granicy działania i miernika, nie rozpoczynaj konfiguracji. Jeśli te elementy są jasne, zbuduj mały pilotaż i pozwól danym zdecydować o skali.
