El optimizador de indicaciones es una función de Labs. Puede cambiar con el tiempo según los comentarios de los usuarios. Actívalo desde Configuración → Labs si no lo ves en tu bot.
Para qué sirve
- Escenarios automáticos: crea situaciones de clientes a partir de tu indicación, acciones, base de conocimiento, citas y contexto del negocio.
- Chats reales: ejecuta conversaciones de verdad con el agente, no vistas previas estáticas.
- Validación de acciones: comprueba si cada acción ocurre en el momento esperado.
- Evaluación con IA: explica qué pasó, qué falló y por qué.
- Mejora de la indicación: genera variantes a partir de los chats fallidos y las prueba.
- Comparación de cambios: muestra exactamente qué cambió antes de aplicar nada.
- Tu bot en producción, intacto: la indicación real no cambia hasta que haces clic en Usar indicación.
- Varios idiomas: escenarios, mensajes, evaluaciones e indicaciones siguen el idioma configurado en el agente.
- Escenarios reutilizables: repites las mismas pruebas para medir si un cambio mejoró el resultado.
El proceso en tres fases
Fase 1: Configurar
Generar escenarios de prueba
El optimizador crea escenarios a partir de la configuración de tu agente: la indicación y su idioma, la base de conocimiento, la configuración de citas, las acciones configuradas y el contexto del negocio. Cada escenario puede incluir un perfil de cliente, un mensaje inicial, el comportamiento esperado del agente y una prioridad.Reutilizar escenarios anteriores
Si cambiaste la indicación o la configuración, reutiliza los escenarios de una prueba anterior para comparar el rendimiento en las mismas situaciones.Elegir cuántas ejecuciones por escenario
Ejecutar el mismo escenario varias veces ayuda a detectar comportamientos inconsistentes. Elige el número antes de empezar.Revisar el consumo
Antes de iniciar, verás un resumen con los escenarios elegidos, el consumo estimado de mensajes y el manejo de los contactos temporales. El consumo se descuenta de la billetera de tu cuenta.Contactos temporales
El optimizador crea contactos temporales para los chats de prueba y los elimina al terminar, así no se mezclan con tus clientes reales. Esto no impide que las acciones configuradas se ejecuten.Fase 2: Probar
El optimizador envía mensajes como si fuera un cliente, espera las respuestas del agente, registra las acciones y evalúa el chat completo frente al comportamiento esperado. Cada ejecución pasa por estados como En espera, En curso, Evaluando, Completado o Fallido.Acciones que puede rastrear
- Reserva de citas.
- Transferencia a una persona.
- Disparar un flujo de trabajo.
- Transferencia a otro bot.
- Detener el bot.
- Seguimiento automático.
- Actualización de campos del contacto.
- Consulta a la base de conocimiento.
Revisar transcripciones
Abre cada ejecución para ver los mensajes del cliente, las respuestas del agente y la evidencia de acciones. Así sabes si un fallo viene de la indicación, de la base de conocimiento o de la configuración de una acción.Evaluación y puntuación
Cada chat recibe un resultado de aprobado o fallido, con una explicación de la IA. Como los modelos de lenguaje no siempre responden igual, repetir un escenario puede dar resultados distintos. Usa la puntuación como orientación y revisa siempre la transcripción.Resultados generales
Al terminar verás la precisión general, los chats aprobados y fallidos, los resultados por escenario y el detalle de cada ejecución.Fase 3: Mejorar
Mejora manual
1
Revisa los fallos
Lee los chats fallidos y la explicación de la IA.
2
Genera una variante
Haz clic en Mejorar (Improvise). El optimizador crea una nueva versión de la indicación.
3
Revisa el resultado
La variante se prueba con los mismos escenarios. Revisa la nueva precisión, los chats, las explicaciones y la comparación de cambios.
Optimización automática
Con Auto, el optimizador genera y prueba varias variantes seguidas hasta alcanzar la precisión objetivo, llegar al límite de variantes o detenerse por otro motivo.Qué problemas detecta
- Acciones que no se disparan.
- Preguntas de aclaración débiles.
- Respuestas que no están en la base de conocimiento.
- Flujos de reserva incompletos.
- Transferencias mal manejadas.
- Instrucciones que faltan o son ambiguas.
Comparar y elegir la mejor variante
La comparación de cambios (Prompt Diff) muestra lado a lado la indicación original y la optimizada. Cuando hay varias, la de mejor rendimiento aparece marcada como Mejor variante, y el historial guarda la precisión, los resultados, las explicaciones y los cambios de cada una.Aplicar la indicación optimizada
1
Elige la variante
Selecciona la que quieres usar.
2
Revisa los cambios
Lee la comparación de cambios y la explicación de la IA.
3
Confirma que encaja con tu negocio
Asegúrate de que las nuevas instrucciones siguen la experiencia que quieres dar.
4
Aplica
Haz clic en Usar indicación para llevarla al agente en producción.
Ten en cuenta
- Las evaluaciones y reescrituras pueden variar entre ejecuciones. Toma la precisión como una guía, no como una garantía.
- La optimización automática trabaja dentro de un límite de variantes y puede detenerse antes de llegar al objetivo.
- Los chats tienen un tiempo máximo para que una conversación trabada no bloquee toda la prueba.
- Un fallo puede deberse a criterios de evaluación estrictos, a un comportamiento esperado ambiguo, a información faltante, a la configuración de una acción o a la redacción de la indicación.
Preguntas frecuentes
¿El optimizador cambia mi agente en vivo automáticamente?
¿El optimizador cambia mi agente en vivo automáticamente?
No. Las pruebas se hacen sobre una copia. La indicación real solo cambia cuando eliges una variante y haces clic en Usar indicación.
¿Puedo probar el mismo escenario varias veces?
¿Puedo probar el mismo escenario varias veces?
Sí. Ayuda a ver si el agente se comporta de forma consistente o si los fallos son intermitentes.
¿Puedo reutilizar escenarios de una prueba anterior?
¿Puedo reutilizar escenarios de una prueba anterior?
Sí. Es útil para comparar el rendimiento después de cambiar la indicación, la base de conocimiento, las acciones o las citas.
¿Qué hago si un chat falla?
¿Qué hago si un chat falla?
Revisa primero la transcripción, las acciones y la explicación de la IA. El fallo puede venir de la indicación, de la base de conocimiento, de una acción mal configurada o de criterios de evaluación estrictos.
¿Por qué las pruebas repetidas dan resultados distintos?
¿Por qué las pruebas repetidas dan resultados distintos?
Los modelos de lenguaje son probabilísticos: la simulación del cliente, la respuesta del agente y la evaluación pueden variar. Varias ejecuciones dan una visión más útil que un solo chat.
¿Funciona en varios idiomas?
¿Funciona en varios idiomas?
Sí. Todo se mantiene en el idioma configurado en el agente.
¿Debo usar mis calendarios y flujos reales durante las pruebas?
¿Debo usar mis calendarios y flujos reales durante las pruebas?
Mejor usa recursos de prueba. Las acciones reales pueden ejecutarse durante las pruebas.
¿Cuándo conviene usarlo?
¿Cuándo conviene usarlo?
Después de cambios importantes en la indicación, la base de conocimiento, las acciones, las citas o cualquier ajuste que cambie la experiencia del cliente.
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