Seamos sinceros, un agente de soporte con IA es tan inteligente como la información que le proporcionas. Acertar con las fuentes de conocimiento es la diferencia entre una IA que realmente ayuda a los clientes y un bot frustrante que solo genera más trabajo para tu equipo al escalar uno de cada dos tickets.
El agente de IA Freddy de Freshworks es una opción popular para los equipos que buscan automatizar el soporte, pero su verdadero poder depende por completo de sus fuentes de conocimiento. Si no configuras esto bien desde el principio, no estás ahorrando tiempo, solo te estás buscando futuros dolores de cabeza.
Esta guía está aquí para explicarte exactamente qué fuentes de conocimiento admite Freddy, cómo configurarlas y, lo más importante, las limitaciones que debes tener en cuenta. También exploraremos un enfoque diferente para los equipos que necesiten un poco más de flexibilidad y potencia en su IA.
Entendiendo el agente de IA Freddy y sus fuentes de conocimiento
El agente de IA Freddy es la herramienta de IA propia de Freshworks, diseñada para funcionar directamente dentro de las plataformas de Freshdesk y Freshchat. La forma más sencilla de verlo es como un nuevo compañero de equipo digital cuyo trabajo principal es gestionar la primera línea del soporte al cliente.
Lee las preguntas de los clientes e intenta encontrar respuestas extrayendo información de un conjunto específico de documentos que le has proporcionado. Esto le permite gestionar todas esas preguntas comunes y repetitivas que suelen atascar la cola de soporte, como "¿Cómo restablezco mi contraseña?" o "¿Dónde puedo encontrar mi factura?".
El objetivo es liberar a tus agentes humanos para que puedan centrarse en los problemas complejos que realmente requieren su experiencia. Pero todo se reduce a una cosa: la IA solo puede ser tan buena como la información a la que tiene acceso.
Entendiendo las fuentes de conocimiento del agente de IA Freddy
El agente de IA Freddy extrae sus respuestas de cuatro tipos principales de contenido. A primera vista, parece sencillo, pero hay algunas restricciones importantes que debes conocer antes de lanzarte de cabeza. Para muchos equipos, especialmente aquellos con información dispersa en diferentes aplicaciones, estos límites pueden convertirse rápidamente en un verdadero problema.
Las fuentes de conocimiento que puedes usar con el agente de IA Freddy (y sus límites)
Aquí tienes un desglose de lo que puedes conectar a Freddy. También hemos añadido una comparación para mostrarte cómo sería un enfoque más flexible.
| Tipo de fuente | Soporte y limitaciones del agente de IA Freddy | Un enfoque más flexible (eesel AI) |
|---|---|---|
| Archivos | Puedes subir archivos .pdf, .docx y .txt. Pero los límites son bastante estrictos: solo tienes 35 MB por archivo y un total de 200 archivos para toda tu cuenta. Tampoco puede leer documentos protegidos con contraseña, lo cual es un obstáculo común. | Se conecta directamente a la fuente. En lugar de hacerte subir archivos manualmente y preocuparte por los límites, se integra con las herramientas que tu equipo ya utiliza, como Google Docs, Confluence y Notion, y mantiene todo sincronizado automáticamente. |
| URL | Solo puedes apuntar a URL públicas, por lo que cualquiera de tus wikis internas o contenido protegido con contraseña quedan fuera. También tienes un límite de 10 URL por agente y 25 por cuenta. El rastreador solo lee texto estático, por lo que cualquier información útil en vídeos o animaciones es ignorada. | Puede rastrear sitios web públicos, pero también se integra directamente con todo tu centro de ayuda, ya sea en Zendesk, Intercom u otra plataforma. No necesitas contar las URL, simplemente aprende de todo tu conocimiento. |
| Preguntas frecuentes | Se conecta a tus artículos existentes de la base de conocimientos de Freshdesk. Funciona bien si ya has invertido tiempo en organizar todo el conocimiento de tu empresa de forma ordenada dentro de Freshdesk. | Se conecta a cualquier centro de ayuda que utilices. Y lo que es más importante, también puede aprender directamente de tu historial de tickets pasados. Esto significa que sus respuestas se basan en las soluciones reales y exitosas que tu equipo ya ha proporcionado a los clientes. |
| Preguntas y respuestas personalizadas | Esta función te permite añadir manualmente pares específicos de preguntas y respuestas uno por uno. Es tu principal herramienta para tapar cualquier laguna de conocimiento que encuentres una vez que el bot esté activo y los clientes comiencen a ponerlo a prueba. | Tiene una función similar para añadir contenido rápidamente, pero también redacta automáticamente nuevos artículos para la base de conocimientos basándose en tickets resueltos con éxito. Esto te ayuda a llenar proactivamente las lagunas de información con contenido que ya ha demostrado funcionar. |
La principal conclusión es que las fuentes de conocimiento de Freddy son un buen punto de partida, pero pueden resultar restrictivas, especialmente para un equipo en crecimiento. Los límites en archivos y URL, la incapacidad de acceder a contenido privado y las integraciones superficiales significan que probablemente te toparás con un límite a medida que crezca la base de conocimientos de tu empresa.
Una infografía que muestra cómo eesel AI se conecta a múltiples fuentes de conocimiento sin problemas, destacando una alternativa flexible a las fuentes de conocimiento del agente de IA Freddy.Para los equipos cuya información está dispersa por todas partes, desde wikis internas hasta hilos de Slack y tickets de soporte pasados, una herramienta como eesel AI suele ser una opción mucho mejor. Está diseñada para unificar el conocimiento de más de 100 fuentes sin límites rígidos, lo que le da a tu IA una visión mucho más rica y precisa de tu negocio.
Cómo preparar el contenido para las fuentes de conocimiento de tu agente de IA Freddy
Para que cualquier agente de IA haga bien su trabajo, tu contenido debe estar estructurado de una manera que una máquina pueda entender. Una IA no capta los matices ni lee entre líneas como una persona; necesita claridad y estructura para encontrar la respuesta correcta. Aquí tienes algunos consejos para poner en forma tu base de conocimientos.
Sé simple y directo
Debes escribir para un robot (en el buen sentido). Usa un lenguaje claro y directo y evita la jerga interna, los acrónimos o las frases vagas. Una IA se toma todo al pie de la letra. Una instrucción como "Puedes hacerlo desde el panel de control" es completamente inútil si no le dices al usuario qué panel de control y en qué botón hacer clic. Sé específico.
Usa encabezados y listas
Los largos bloques de texto sin formato son una pesadilla para una IA. Divide tus artículos en secciones lógicas con encabezados (H2 y H3). Cuando escribas instrucciones paso a paso, utiliza siempre listas numeradas o con viñetas. Esto crea una jerarquía clara que ayuda a la IA a seguir el hilo y extraer el paso exacto que un usuario está pidiendo.
Enfoca cada artículo en un solo tema
No intentes meter tres flujos de trabajo diferentes en un solo documento. Un artículo dedicado a "Cómo restablecer tu contraseña" siempre le dará a la IA una mejor oportunidad de éxito que un artículo general de "Gestión de cuentas" que también toque temas de facturación y actualizaciones de perfil. Esto facilita que la IA encuentre la mejor respuesta única para la pregunta de un usuario.
Limpia la información antigua y contradictoria
Esto es importantísimo. Todos nos hemos topado alguna vez con un documento de soporte de hace tres versiones del producto. Una IA no tiene forma de saber que el artículo de 2021 está obsoleto y que el de la semana pasada es la nueva fuente de verdad. Si tienes información contradictoria en tu base de conocimientos, la IA se confundirá y comenzará a dar respuestas poco fiables. Acostúmbrate a auditar tu contenido y archivar todo lo que ya no sea relevante.
Si bien estos pasos de limpieza son importantes para sacar el máximo provecho de Freddy, también consumen una cantidad de tiempo increíble. Para la mayoría de los equipos de soporte ocupados, la idea de reescribir cientos de artículos simplemente no es realista.
Aquí es donde un enfoque diferente puede ahorrarte un montón de trabajo. En lugar de obligarte a reestructurar manualmente toda tu base de conocimientos, eesel AI aprende directamente del lenguaje natural de tus conversaciones de soporte pasadas. Analiza miles de resoluciones reales para entender el contexto, el tono de voz y las soluciones comunes de tu empresa desde el primer día, sin que necesites lanzar un proyecto masivo de revisión de contenido.
Medir el rendimiento y llenar los vacíos en las fuentes de conocimiento de tu agente de IA Freddy
Una vez que tu agente de IA está activo, el trabajo no ha terminado. Tienes que vigilar su rendimiento, averiguar dónde tiene dificultades y llenar los vacíos en su conocimiento. La forma en que lo haces es una de las mayores diferencias entre las plataformas de IA.
Al estilo de la IA de Freddy: revisar y reaccionar
Con Freddy, sigues el rendimiento en el panel de análisis de Freshworks. Te fijarás en métricas como "Consultas sin respuesta" y "Respuestas no útiles" para ver dónde salieron mal las cosas.
El flujo de trabajo es bastante simple: revisas los informes, encuentras una pregunta que el bot no pudo responder y luego vuelves manualmente para añadir una "Pregunta y respuesta personalizada" o actualizar un artículo para cubrir ese tema.
El problema con esto es que todo el proceso es reactivo. Tienes que esperar a que la IA falle con un cliente real antes de poder encontrar el problema y solucionarlo. No hay forma de probar cómo se desempeñará en miles de escenarios diferentes antes de dejar que hable con tus usuarios. Este método de prueba y error puede ser arriesgado y a menudo conduce a algunas experiencias frustrantes para el cliente mientras todavía estás puliendo los detalles.
Una mejor manera: simular y mejorar con confianza
Aquí es donde el modo de simulación de eesel AI realmente destaca. Te ofrece una forma de probar y perfeccionar tu agente de IA en un entorno completamente seguro y aislado.
En lugar de lanzarlo y esperar que todo salga bien, eesel AI puede ejecutar su agente sobre miles de tus tickets históricos. Te muestra exactamente cómo la IA habría respondido a problemas reales de clientes de los últimos meses, todo ello sin enviar una sola respuesta a un cliente real.
Una captura de pantalla del modo de simulación de eesel AI, que permite probar sin riesgo el rendimiento de la IA con las fuentes de conocimiento de tu agente de IA Freddy.Este enfoque de "primero simulación" te ofrece tres grandes ventajas:
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Pruebas sin riesgo: Puedes ver con precisión cómo la IA manejaría preguntas de clientes complicadas, con matices o incluso molestas, sin ningún riesgo para la reputación de tu empresa. Puedes ajustar su personalidad y las reglas de escalado hasta que te sientas completamente cómodo con su rendimiento.
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Pronósticos precisos: La simulación te ofrece una predicción fiable y respaldada por datos de tu posible tasa de resolución. Sabrás qué porcentaje de tickets puede gestionar la IA desde el primer día, lo que te ayuda a pronosticar el ahorro de costes y a planificar la carga de trabajo de tu equipo.
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Análisis proactivo de lagunas: Quizás la mejor parte es que la simulación señala automáticamente los temas y preguntas que tus fuentes de conocimiento actuales no cubren. Te ofrece una lista de tareas clara y priorizada de los artículos exactos que necesitas crear para hacer tu IA aún más inteligente.
Este método proactivo y basado en datos está a años luz del modelo reactivo de Freddy. Te permite construir, probar y lanzar un agente de IA en el que puedes confiar, sabiendo que ya ha sido probado contra tu propio historial de soporte del mundo real.
Precios: la IA de Freddy frente a una alternativa predecible
Los modelos de precios de la IA pueden ser notoriamente confusos, por lo que es importante entender por lo que realmente estás pagando.
Freshworks divide su producto de IA de Freddy en dos partes con diferentes precios:
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Copiloto de IA Freddy: Esta es la herramienta que asiste a tus agentes humanos. Cuesta 35 $ por agente al mes.
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Agente de IA Freddy: Este es el agente autónomo que resuelve tickets por su cuenta. Su precio es de 99 $ por 800 "sesiones".
Entonces, ¿qué es una "sesión"? Freshworks la define como una única respuesta por correo electrónico o todo el intercambio en una conversación de chat dentro de un período de 24 horas.
Este modelo basado en sesiones puede hacer que tus costes sean impredecibles. Por ejemplo, un solo ticket de correo electrónico que requiere varias respuestas podría consumir tres o cuatro sesiones, lo que dificulta adivinar cuál será tu factura a fin de mes. También tienes que comprar las sesiones en bloques de 800, lo que puede parecer un desperdicio si tu uso no coincide perfectamente.
Una captura de pantalla de la página de precios transparente de eesel AI, que ofrece una alternativa predecible a los modelos basados en sesiones para agentes de IA que utilizan diversas fuentes de conocimiento.En comparación, los precios de eesel AI están diseñados para ser simples y predecibles. Los planes se basan en un número de interacciones mensuales (una interacción = una respuesta o acción de la IA), y no hay tarifas por resolución. Esto significa que tus costes no se disparan de repente cuando la IA tiene un buen mes. Todos los productos principales, Agente de IA, Copiloto, Triaje, y más, están incluidos en un único plan. Puedes empezar con una suscripción mensual flexible y cancelar en cualquier momento, lo que te da la libertad de escalar sin quedar atado a un contrato a largo plazo.
Elegir la estrategia adecuada para las fuentes de conocimiento de tu agente de IA Freddy
Las fuentes de conocimiento del agente de IA Freddy ofrecen una forma funcional, aunque básica, de poner en marcha una IA dentro del ecosistema de Freshworks. Pero vienen con algunas limitaciones reales en cuanto a conectividad, escalabilidad y pruebas que pueden frenar a tu equipo. Preparar tu contenido para Freddy requiere mucho esfuerzo manual, y mejorar su rendimiento es un proceso lento y reactivo de corregir errores después de que ya han afectado a un cliente.
Para los equipos modernos que necesitan moverse más rápido y con más confianza, vale la pena considerar un enfoque más potente. eesel AI fue creado para una realidad diferente, una en la que el conocimiento de la empresa está repartido en docenas de herramientas y donde los equipos no pueden permitirse arriesgar una mala experiencia del cliente.
Si tu objetivo es:
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Unificar el conocimiento de todas tus aplicaciones al instante, no solo de unos pocos tipos de archivos aprobados.
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Automatizar el soporte con confianza utilizando simulaciones a gran escala y sin riesgos.
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Trabajar con un modelo de precios transparente y predecible que crezca contigo.
Entonces podría ser el momento de mirar más allá de la solución integrada. En lugar de pasar meses intentando curar una base de conocimientos limitada, podrías poner en marcha un agente de IA más inteligente y conectado en cuestión de minutos.
Preguntas frecuentes
El agente de IA Freddy extrae principalmente respuestas de archivos PDF, DOCX y TXT. También utiliza URL públicas, artículos existentes de la base de conocimientos de Freshdesk (preguntas frecuentes) y preguntas y respuestas personalizadas añadidas manualmente.
Sí, hay límites estrictos. Puedes subir un máximo de 200 archivos en total, y cada archivo no debe superar los 35 MB. Para las URL públicas, tienes un límite de 10 URL por agente y 25 por cuenta, y no puede acceder a contenido protegido con contraseña.
Para optimizar tu contenido, utiliza un lenguaje claro y directo, emplea encabezados y listas para la estructura, enfoca cada artículo en un solo tema y limpia regularmente la información antigua o contradictoria. Este enfoque estructurado ayuda a la IA a comprender y obtener respuestas precisas.
No, el agente de IA Freddy no puede acceder a documentos protegidos con contraseña. Del mismo modo, no puede utilizar wikis internas ni ningún otro contenido que requiera inicio de sesión, ya que su rastreador de URL solo lee texto estático de páginas web de acceso público.
El rendimiento se supervisa a través del panel de análisis de Freshworks, buscando respuestas no contestadas o no útiles. Cuando se identifican problemas, se añaden manualmente preguntas y respuestas personalizadas o se actualizan los artículos existentes para abordar las lagunas de conocimiento de forma reactiva.
El agente de IA Freddy utiliza principalmente un enfoque reactivo, en el que se identifican las lagunas de conocimiento después de que el agente interactúa con los clientes en tiempo real. No ofrece un modo de simulación para probarlo proactivamente con datos históricos antes de su puesta en marcha.
