Hoy lanzamos Intelligent Fields, la solución de Maven AGI para capturar y organizar los datos que genera cada interacción con el cliente y que pueden impulsar decisiones de negocio, oportunidades de venta adicional, mejoras de producto y otras áreas estratégicas clave de tu organización.
Tu agente de IA ya lee cada conversación. Resuelve tickets, responde preguntas y gestiona el volumen. Pero cuando la conversación termina, todo lo que ha aprendido desaparece. Ningún registro de por qué el cliente estaba frustrado. Ninguna alerta de que mencionó irse. Ninguna señal de que el mismo problema ha surgido 11 veces esta semana.
La transcripción existe. Los datos, no.
La solución habitual es el etiquetado manual: campos personalizados en tu help desk que rellenan los agentes. Funciona hasta que el volumen se dispara, se incorporan nuevos agentes o la taxonomía se desvía. Entonces el cumplimiento cae y los datos dejan de ser fiables.
Estas son las razones por las que el etiquetado manual, la respuesta por defecto de la mayoría de los equipos, no resuelve realmente el problema.
La trampa del etiquetado manual
El etiquetado manual tiene un defecto fatal: depende de que las personas lo hagan de forma coherente y a escala. Y no lo hacen. El volumen se dispara, se incorporan nuevos agentes, los casos atípicos se pasan por alto. El cumplimiento cae y los datos pierden fiabilidad sin hacer ruido, a menudo sin que nadie lo note hasta que los informes no cuadran.
Pero incluso un etiquetado perfecto tiene un techo. Los menús desplegables capturan categorías, no contexto. La diferencia entre un cliente frustrado y uno a punto de irse no es una etiqueta. Son 4 frases enterradas en mitad de una transcripción.
Lo que realmente tiene que ocurrir
Los datos estructurados de las conversaciones deben extraerse automáticamente, a partir de la transcripción completa, con algo que entienda el lenguaje y no se limite a buscar palabras clave.
Eso es lo que hace Intelligent Fields.
Tú defines un campo: un nombre, un tipo (texto, sí/no, selección, número o selección múltiple) e instrucciones en lenguaje natural que describen lo que debe capturar. El agente de Maven lo evalúa automáticamente en cada conversación. El resultado se almacena, se puede consultar y queda vinculado a la conversación, con una puntuación de confianza y una justificación que explica la clasificación.
Un ejemplo concreto: riesgo de abandono
Así funciona en la práctica. Creas un campo Riesgo de abandono, de tipo Selección, con 3 opciones: Alto, Medio y Bajo. Las instrucciones están en lenguaje natural: asigna Alto si el cliente menciona la cancelación, expresa frustración con la facturación o tiene un problema sin resolver a lo largo de varios intercambios.
Esa es toda la configuración. Una vez publicado, el agente lo evalúa en cada conversación.
Para un cliente que escribió "Llevo una semana intentando que me lo arreglen y, si no se resuelve hoy, cancelo", el campo devuelve Alto, con una confianza de 0,91 y esta justificación: "El cliente mencionó explícitamente la cancelación y tiene un problema de facturación sin resolver a lo largo de varios intercambios".
Ese registro ya se puede consultar. Todas las conversaciones con Riesgo de abandono = Alto de los últimos 30 días. Derívalas en tiempo real a un especialista en retención. Envíalas a tu CRM.
La configuración lleva minutos, no sprints
Todo se gestiona en Agent Designer. Define un campo en lenguaje natural, elige el tipo y publícalo. Sin código. Además, hay una API REST completa para los equipos que prefieran gestionarlo de forma programática.
Lo que esto hace posible
Los equipos de soporte que más partido sacan a sus agentes de IA no solo los usan para resolver tickets más rápido. Los usan para entender lo que ocurre en cada conversación, a una escala que ningún proceso de revisión humana podría igualar.
Intelligent Fields lo hace posible. Cada conversación que gestiona tu agente se convierte en un registro de datos estructurado. Cada registro se puede consultar. Cada tendencia queda a la vista.
Míralo con tus propias conversaciones.
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