El "cerebro" de cualquier agente de soporte de IA es su base de conocimiento. La forma en que alimentas de información a ese cerebro, un proceso llamado ingesta de conocimiento, es prácticamente el paso más importante para obtener respuestas precisas, útiles y con un toque humano. Si lo haces bien, tu IA será una estrella. Si te equivocas, habrás construido un chatbot muy caro y frustrante.
Ada es un nombre importante en el sector del servicio al cliente con IA, especialmente entre las grandes empresas. Entonces, ¿cómo manejan este primer paso tan crucial?
Esta guía te ofrecerá una visión clara y sin rodeos del proceso de ingesta de conocimiento de Ada. Desglosaremos cómo funciona, qué hace bien y algunas posibles limitaciones que deberías conocer antes de comprometerte por completo.
¿Qué es Ada?
Ada es una plataforma impulsada por IA creada para automatizar las conversaciones de soporte al cliente. A menudo la verás utilizada por grandes empresas de comercio electrónico, finanzas y tecnología. Su función principal es ayudar a las empresas a crear y utilizar agentes de IA conversacional (o chatbots) que puedan hablar con los clientes en diferentes canales y, con suerte, resolver sus problemas sin necesidad de un ser humano.
Entendiendo la ingesta de conocimiento para los agentes de IA
Entonces, ¿qué es exactamente la "ingesta de conocimiento"? Piénsalo como el proceso de recopilar toda la información de tu empresa, procesarla y organizarla para que un agente de IA pueda usarla para responder preguntas.
Es como darle a un nuevo empleado un examen a libro abierto. Cuanto mejores sean sus apuntes y recursos (la base de conocimiento), mejor lo harán. Todo esto funciona gracias a una tecnología llamada Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que es una forma elegante de decir que la IA puede consultar sus "apuntes" antes de dar una respuesta.
Normalmente, se reduce a tres partes principales:
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Conectar fuentes: Aquí es donde le indicas a la IA dónde está tu información, ya sea un centro de ayuda, una carpeta de documentos o un sitio web.
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Procesar contenido: La IA toma todos esos documentos grandes y los divide en trozos más pequeños y manejables que pueda entender.
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Indexación: Finalmente, crea un "mapa" de búsqueda de toda esa información. Cuando llega una pregunta, puede usar este mapa para encontrar la respuesta correcta en un instante.
La simplicidad y flexibilidad de todo este proceso tiene un gran impacto en la rapidez con la que puedes poner en marcha un agente de IA realmente útil.
Cómo funciona la ingesta de conocimiento de Ada
Ada tiene algunas formas específicas de asimilar el conocimiento, centrándose principalmente en contenido estructurado que ya se encuentra en un centro de ayuda. Veamos sus métodos.
Conexión a integraciones de bases de conocimiento preconstruidas
La principal forma en que Ada obtiene conocimiento es conectándose a plataformas de centro de ayuda ya establecidas donde probablemente ya tengas una base de conocimiento. Su documentación menciona varias integraciones preconstruidas, incluyendo Zendesk, Salesforce, Contentful, Dixa y Gladly.
Un vistazo al constructor sin código de Ada, donde comienza el proceso de ingesta de conocimiento con las integraciones de la plataforma.La configuración generalmente implica iniciar sesión en el panel de Ada, elegir tu herramienta e introducir tus credenciales, como una clave de API o un subdominio. Después de eso, ajustas algunas configuraciones y Ada comienza a importar tus artículos.
Pero hay un par de peros. Según su propia documentación, este proceso a menudo requiere que tu base de conocimiento sea pública (no oculta tras un inicio de sesión). También puede depender de que tu centro de ayuda utilice la estructura de URL predeterminada de la plataforma. Si tu empresa tiene una configuración personalizada, podrías encontrarte con un obstáculo aquí.
Uso de la API de conocimiento para fuentes personalizadas
¿Qué pasa si tu conocimiento no está en Zendesk o Salesforce? Para prácticamente cualquier otra fuente de datos, Ada te pide que uses su API de conocimiento.
Una API es genial por su flexibilidad, pero es una solución orientada a desarrolladores. Esto significa que necesitarás un ingeniero en tu equipo para escribir código para construir y, lo que es más importante, mantener una conexión personalizada. Si quieres conectar algo tan simple como una colección de Google Docs, de repente te enfrentas a un pequeño proyecto de ingeniería.
Aquí es donde la plataforma empieza a parecer un poco anticuada. Las herramientas más nuevas ofrecen integraciones de autoservicio y sin código para una variedad mucho más amplia de fuentes. Por ejemplo, una plataforma como eesel AI permite que cualquier persona de tu equipo conecte conocimiento de lugares como Google Docs o Confluence con solo unos pocos clics, sin necesidad de un título en programación.
Sincronización de datos y requisitos de contenido
Una vez que estás conectado, el sistema de Ada se sincroniza con tus bases de conocimiento de vez en cuando. Para Zendesk y Salesforce, es aproximadamente cada 15 minutos. Para otros como Dixa o Gladly, puede tardar hasta seis horas. Eso significa que tu IA podría no tener la información más reciente si acabas de publicar una actualización crítica.
Ada también sugiere usar contenido limpio y lógicamente estructurado. Si bien ese es un buen consejo para cualquier IA, sugiere que podrías tener que pasar una buena cantidad de tiempo reescribiendo y preparando tus documentos existentes antes de que puedan ser utilizados eficazmente. Ese es otro paso manual añadido a la lista.
Limitaciones clave del modelo de ingesta de Ada
Aunque el enfoque de Ada funciona, tiene algunas limitaciones significativas que pueden afectar la calidad de tu soporte de IA y la rapidez con la que puedes ponerlo en marcha.
Soporte limitado para conocimiento no estructurado
El modelo de Ada se apoya mucho en artículos de base de conocimiento perfectamente estructurados y preescritos. Pero piénsalo: ¿dónde reside realmente tu conocimiento de soporte más valioso? Probablemente esté enterrado en tickets de soporte pasados, en las miles de conversaciones del mundo real donde tus mejores agentes ya han resuelto los problemas más difíciles de tus clientes.
El proceso de ingesta de Ada no tiene una forma integrada de aprender de esta mina de oro de información desordenada y no estructurada. Todo ese valioso contexto, la voz única de tu marca y las soluciones probadas de tu equipo se quedan atrás. Tu IA comienza desde un punto de vista teórico, no de la práctica del mundo real.
Esta es una gran oportunidad perdida. Una plataforma más moderna como eesel AI puede entrenarse directamente con tus tickets históricos del centro de ayuda desde el primer día. Aprende automáticamente el tono de tu marca, entiende los detalles sutiles de los problemas reales de los clientes y encuentra soluciones que realmente han funcionado antes. Es la diferencia entre una IA que solo lee un manual y una que suena como tu mejor agente.
Un proceso de configuración manual y rígido
Conectar cada fuente en Ada implica una configuración específica de varios pasos que puede ser un poco delicada. Si usas una herramienta que no está en su corta lista de integraciones, te ves inmediatamente empujado a un proyecto de desarrollo con su API.
Esto crea un sistema rígido en el que tienes que adaptar tus herramientas y flujos de trabajo a la plataforma, en lugar de al revés. Ralentiza las cosas y crea una dependencia de personal técnico que muchos equipos de soporte simplemente no tienen a mano.
En contraste, eesel AI ofrece una experiencia de autoservicio súper simple. Puedes conectar tu centro de ayuda y otras fuentes de conocimiento con integraciones de un solo clic y estar en funcionamiento en minutos, no en meses. La idea es integrarse en tu flujo de trabajo existente sin causar un gran dolor de cabeza.
Falta de pruebas sin riesgo
Después de haber pasado por todo el problema de configurar la ingesta de conocimiento, la gran pregunta es: "¿Cómo se desempeñará realmente esta IA con las preguntas reales de los clientes?"
La documentación de Ada no habla de una herramienta de simulación que te permita probar el rendimiento de la IA en tus tickets pasados antes de dejar que hable con los clientes. Esto significa que tienes que lanzarlo con mucha incertidumbre, básicamente pulsando un interruptor y esperando lo mejor. Estás probando en producción, lo cual es un juego arriesgado cuando la satisfacción del cliente está en juego.
El modo de simulación de eesel AI proporciona un entorno seguro para probar el rendimiento de la IA en tickets pasados, una diferencia clave con el proceso estándar de ingesta de conocimiento de Ada.Este es otro punto en el que las plataformas más nuevas han avanzado. Por ejemplo, el modo de simulación de eesel AI te permite probar de forma segura tu IA en miles de tickets pasados en un entorno privado. Te da un pronóstico sólido de su tasa de resolución, te muestra exactamente cómo responderá a diferentes preguntas y te ayuda a detectar cualquier laguna de conocimiento. Puedes generar total confianza y ajustar su comportamiento antes de que un solo cliente chatee con él.
Precios
Los precios de Ada no figuran en su sitio web. Esto es bastante normal para el software empresarial, pero significa que tienes que ponerte en contacto con su equipo de ventas para obtener un presupuesto.
El principal inconveniente aquí es que podrías pasar por un largo proceso de ventas solo para averiguar si se ajusta a tu presupuesto. Los costos también pueden ser difíciles de predecir, ya que podrían estar ligados a cosas como el volumen de tickets o el número de resoluciones, que pueden cambiar de un mes a otro.
Para los equipos que prefieren un poco más de transparencia, otras plataformas tienen precios claros y predecibles. Por ejemplo, los planes de eesel AI son públicos y fáciles de entender.
| Plan | Precio mensual (facturación mensual) | Características principales |
|---|---|---|
| Team | 299 $ | Entrenamiento con sitios web/documentos, integración con Slack, Copiloto de IA |
| Business | 799 $ | Todo lo del plan Team + entrenamiento con tickets anteriores, Acciones de IA personalizadas, simulación masiva |
| Custom | Contactar con Ventas | Integraciones avanzadas, orquestación de múltiples agentes, controles personalizados |
Un detalle clave aquí es que los precios de eesel AI se basan en un número determinado de interacciones de IA cada mes, sin cargos adicionales por resolución. Tu factura no se disparará de repente solo porque tuviste un mes de mucho soporte. Además, con planes mensuales flexibles, puedes empezar poco a poco y cancelar en cualquier momento sin estar atado a un contrato a largo plazo.
Una mejor alternativa: Ingesta de conocimiento flexible con eesel AI
Si bien Ada es una plataforma sólida, su modelo de ingesta de conocimiento puede parecer un poco rígido, dependiente de los desarrolladores y no ofrece una forma segura de probar antes de lanzar. Para los equipos que necesitan moverse rápido y mantenerse flexibles, hay una forma mejor.
eesel AI es la alternativa moderna, construida para la velocidad, la flexibilidad y la confianza. Te ofrece una forma mucho más intuitiva y potente de construir el cerebro de tu IA.
Aquí tienes un resumen rápido de la diferencia:
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Conecta todo sin dolores de cabeza: Conecta instantáneamente centros de ayuda, tickets pasados, Confluence, Google Docs y docenas de otras fuentes, sin necesidad de código.
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Ponte en marcha en minutos, no en meses: Es una plataforma verdaderamente de autoservicio. Puedes registrarte, conectar tus herramientas y tener un agente de IA funcionando y listo para usar en minutos, sin tener que hablar nunca con un vendedor.
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Aprende del mejor trabajo de tu equipo: La IA analiza automáticamente las resoluciones de tickets pasados, por lo que sus respuestas se basan en lo que realmente ha funcionado para tus clientes.
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Prueba con total confianza: Usa el modo de simulación para ver qué tan bien se desempeñará y obtener un pronóstico claro de tu ROI antes de activarlo para los clientes.
Hacer bien la ingesta de conocimiento
Hacer bien la ingesta de conocimiento es la base de cualquier buena estrategia de soporte con IA. Debe ser lo suficientemente simple para que cualquiera en el equipo pueda gestionarla, lo suficientemente potente para incorporar todo tu conocimiento y lo suficientemente flexible para crecer contigo.
Mientras que plataformas tradicionales como Ada ofrecen un enfoque estructurado pero a menudo engorroso, soluciones modernas como eesel AI brindan la velocidad, la flexibilidad y el aprendizaje inteligente que los equipos de soporte de hoy realmente necesitan. Al automatizar el trabajo pesado y darte las herramientas para lanzar con confianza, puedes dejar de pasar meses en la configuración y empezar a ver resultados en días.
¿Listo para ver cómo es un proceso de ingesta de conocimiento verdaderamente fluido? Prueba eesel AI.
Preguntas frecuentes
La ingesta de conocimiento de Ada se conecta principalmente a través de integraciones preconstruidas con plataformas de centro de ayuda populares como Zendesk, Salesforce y Contentful. Normalmente, inicias sesión en el panel de Ada, seleccionas tu plataforma e introduces las credenciales. Este proceso permite a Ada extraer los artículos de tu base de conocimiento existente.
Si tu conocimiento no se encuentra en una plataforma preintegrada, Ada requiere que utilices su API de Conocimiento. Esto significa que tu equipo necesitará un ingeniero para escribir y mantener código personalizado para construir las conexiones, lo que puede convertir una tarea simple en un proyecto de desarrollo.
Sí, la ingesta de conocimiento de Ada depende en gran medida de artículos de base de conocimiento perfectamente estructurados y preescritos. Carece de una forma integrada de aprender de fuentes de datos no estructurados, como tickets de soporte históricos, que a menudo contienen valiosas soluciones del mundo real.
La ingesta de conocimiento de Ada sincroniza los datos de las bases de conocimiento conectadas a intervalos variables. Para plataformas como Zendesk y Salesforce, es aproximadamente cada 15 minutos, mientras que para otras como Dixa o Gladly, puede tardar hasta seis horas. Esto significa que tu IA podría no tener siempre la información más reciente inmediatamente después de una actualización.
La documentación de Ada no menciona una herramienta de simulación integrada para probar el rendimiento de la IA en tickets pasados antes de su implementación. Esto significa que normalmente se lanza con cierta incertidumbre, esencialmente probando en un entorno de producción en vivo con clientes reales.
La configuración para la ingesta de conocimiento de Ada suele ser un proceso de varios pasos, especialmente si necesitas usar su API para fuentes no estándar, lo que requiere la participación de un desarrollador. Esto puede hacer que el proceso sea rígido, exigiendo que tus flujos de trabajo se adapten a la estructura de Ada en lugar de al revés.
