Optimización del rendimiento del agente IA avanzado

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Agentes IA - Avanzado

Optimice el rendimiento de su agente IA avanzado usando análisis que permitan identificar oportunidades de mejora y crear diálogos más acertados.

En este artículo se tratan los siguientes temas:

• Uso de los análisis para mejorar el modelo de IA
• Uso de diálogos más acertados para mejorar la experiencia del usuario

Uso de los análisis para mejorar el modelo de IA

Use los análisis para descubrir dónde se pueden mejorar la comprensión del agente IA y el índice de redirección.

En esta sección se tratan los siguientes temas:

• Mejora del índice de redirección
• Revisión de otras métricas clave

Mejora del índice de redirección

Cualquier conversación que no termina en un escalamiento se considera redirigida. Revise las conversaciones que no son redirigidas y haga lo necesario para mejorar el índice de redirección.

Examine los registros de conversaciones para ver cómo están funcionando los diálogos y tome nota de lo siguiente:

• Diálogos interrumpidos: un diálogo se puede ver interrumpido cuando un usuario no usa los botones que tiene a su disposición o cuando pregunta por el número de su pedido durante un flujo de escalamiento. Considere la posibilidad de incluir texto libre para guiar a los usuarios por el flujo.
• Instrucciones mal interpretadas: los usuarios no siempre leen los mensajes largos. Se recomienda abreviar los mensajes y simplificar las instrucciones.
• Falta de información: es posible que falte información clave para guiar al usuario por el flujo. En ese caso, piense en qué haría un agente real y agregue la mayor cantidad posible de información en el diálogo.

Haga lo siguiente para mejorar la redirección:

• Ajustar la respuesta predeterminada: administre las expectativas y guíe a los usuarios por los flujos. Consulte Acerca de las respuestas del sistema para agentes IA avanzados.
• Usar el análisis de cobertura de contenido: identifique nuevos casos de uso que puedan automatizarse. Consulte Rendimiento del análisis de cobertura de contenido.
• Usar una integración de API: identifique casos de uso adecuados para automatizar más conversaciones gracias a una integración de API. Consulte Prepararse para crear una integración personalizada.

Después de tomar medidas para mejorar el índice de redirección, revise los estados de resolución para mejorar el rendimiento de su agente IA de otra manera. Filtre los registros de conversación por resolución personalizada para revisar las conversaciones escaladas y sin resolver. Busque las tendencias que se evidencian con el tiempo.

Revisión de otras métricas clave

En la barra lateral izquierda del agente IA, haga clic en Informes para ver métricas clave adicionales. Para optimizar el rendimiento del agente IA, centre su atención en las siguientes métricas:

• Total de conversaciones en comparación con Conversaciones entendidas
• Conversaciones asistidas y Conversaciones manejadas en comparación con Conversaciones escaladas
• Resoluciones automatizadas

Si desea más información, consulte Análisis del rendimiento de los agentes IA avanzados con el panel Informes.

Uso de diálogos más acertados para mejorar la experiencia del usuario

Utilice las herramientas nombradas a continuación para crear diálogos más acertados y mejorar la experiencia que los clientes pueden tener con el agente IA.

• Integraciones de backend: utilice las integraciones de backend donde sea posible para obtener datos que el agente IA avanzado pueda proporcionar a los usuarios.
• Bloques condicionales: use bloques condicionales para pasar a un flujo distinto en función de determinadas palabras clave. Esto permite tener una conversación más fluida antes del escalamiento, si el usuario ya pasó por el flujo.
• Plantillas de escalamiento: simplifique las respuestas administrando el proceso de escalamiento en una plantilla centralizada, en lugar de en cada flujo específico. Configure el horario de atención para establecer las expectativas y escalar el asunto cuando sea necesario.
• Pruebas A/B: use las pruebas A/B para optimizar los flujos de diálogo con decisiones impulsadas por datos. Consulte Realizar pruebas A/B para agentes IA avanzados.
• Puntuación de confianza: (solo para agentes IA basados en expresiones) use el parámetro nativo confidence_score en un bloque condicional para proporcionar una opción alternativa en las respuestas donde el agente IA podría sentirse menos confiado.
  • Para los agentes IA de mensajería, si la puntuación es menor que 90 %, el agente IA puede confirmar la intención de otra manera. Por ejemplo: “Permítame asegurarme de que estoy entendiendo bien. ¿Olvidó su contraseña y desea restablecerla? ¿Así es?”.
  • En el contexto de los agentes IA de correo electrónico, si el agente IA no siente mucha confianza en relación a un tema, podría omitir una respuesta y solo disparar las acciones.