Probablemente hayas oído el viejo mantra tecnológico: "Basura que entra, basura que sale" (Garbage In, Garbage Out). Es una idea sencilla: datos de mala calidad producen resultados de mala calidad. Y, sinceramente, nunca ha sido tan relevante como con la IA actual. El rendimiento de un agente de soporte con IA depende por completo de los datos de los que aprende.
Aun así, muchos equipos no tienen muy claro qué son los "buenos datos" para una IA. La frase "requisitos de datos de preentrenamiento" suena a algo sacado de un libro de texto de ingeniería, pero en realidad se trata simplemente de poner la casa en orden antes de incorporar una IA para que te ayude. Si tu IA no tiene la información correcta desde el principio, no será de mucha ayuda para tus clientes.
En esta guía, dejaremos de lado la jerga y te explicaremos cómo preparar el conocimiento existente de tu empresa para crear una IA de soporte que realmente resuelva problemas.
Lo que necesitarás para preparar tus datos para una IA de soporte
Dejemos una cosa clara: no necesitas ser programador ni contratar a un equipo de científicos de datos para prepararte para una IA de soporte. Se trata de revisar la información y los recursos que tu equipo ya utiliza a diario. Piénsalo como una revisión del inventario de conocimientos.
Probablemente querrás tener estas cosas a mano:
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Acceso a tu servicio de asistencia (helpdesk): aquí es donde ocurren las conversaciones reales con los clientes, ya sea en Zendesk, Freshdesk, Intercom u otra plataforma.
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Tu base de conocimientos oficial: el centro de ayuda público o las páginas de preguntas frecuentes que ven tus clientes.
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Documentación interna: todos los wikis, guías y documentos en los que confían tus agentes, como el contenido en Confluence, Google Docs, Notion o incluso archivos PDF.
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Un objetivo inicial: ¿qué es lo primero que quieres que la IA gestione? Quizás solo sean restablecimientos de contraseña o preguntas comunes sobre precios. Tener un primer objetivo claro ayuda a mantener el enfoque.
Cómo preparar tus datos para una IA de soporte de primer nivel
Paso 1: Comprende los dos tipos de entrenamiento de la IA
Para entender bien los requisitos de datos de preentrenamiento, es útil pensar en cómo una IA aprende en dos etapas, algo así como un nuevo miembro del equipo. Primero, está su educación general y, luego, la formación específica en el puesto de trabajo que le proporcionas.
Esta es la "inteligencia de libro" de la IA. Los modelos grandes de lenguaje (LLM) aprenden lo básico leyendo una gran parte de internet, de fuentes como Common Crawl o C4. Esto le da al modelo un vocabulario masivo y una comprensión general de cómo funciona el lenguaje. Así es como la IA aprende a escribir una oración coherente.
El problema es que este conocimiento general tiene algunos puntos ciegos importantes para el soporte al cliente:
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La información suele estar desactualizada. Los datos con los que se entrenan estos modelos pueden tener años de antigüedad. Un estudio de 2024, "A Pretrainer’s Guide to Training Data", confirmó que el rendimiento disminuye cuando hay una brecha temporal entre los datos y las preguntas. Una IA entrenada con el internet del año pasado no sabrá sobre tu última función o esa nueva política de devoluciones que acabas de implementar.
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Es completamente genérica. Un LLM general puede decirte la capital de Francia, pero no sabe absolutamente nada sobre tus productos, tus clientes o el tono de tu empresa. No tiene ningún contexto para dar una respuesta útil y precisa.
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Puede ser un riesgo. Estos enormes conjuntos de datos pueden estar llenos de sesgos, contenido tóxico o información privada. Hay estudios que han señalado los riesgos legales y de privacidad porque no quieres que tu bot suelte información extraña, sesgada o simplemente incorrecta que haya recogido de algún rincón olvidado de la web.
Entrenamiento específico de la empresa (ajuste fino o fine-tuning)
Este es el entrenamiento "en el puesto de trabajo" y, francamente, es la parte que realmente importa para una IA de soporte. Aquí es donde el modelo aprende los entresijos de tu negocio. Una IA que se salta este paso es como un nuevo empleado al que has puesto a atender llamadas sin ninguna formación inicial: puede sonar seguro, pero en realidad no puede resolver nada.
Aquí es donde las herramientas creadas específicamente para soporte, como eesel AI, marcan una gran diferencia. Está diseñada para conectarse directamente a tus fuentes de conocimiento únicas, tickets anteriores, artículos de ayuda y guías internas, para convertirse en una experta en tu negocio, no solo en un chatbot genérico.
Paso 2: Audita tus fuentes de conocimiento existentes
Bien, el conocimiento específico de tu empresa es clave. El siguiente paso lógico es averiguar dónde se encuentra todo. Piensa en tu propio equipo por un momento: ¿a dónde acuden cuando necesitan una respuesta?
Comienza a hacer una lista rápida. Tendrás lo obvio, como tu servicio de asistencia y tu base de conocimientos, pero no olvides las joyas ocultas. Piensa en las carpetas compartidas de Google Drive, ese canal de Slack realmente útil o los documentos de producto enterrados en Confluence.
Mientras lo haces, intenta identificar la "fuente de la verdad" para diferentes temas. Probablemente encontrarás información contradictoria, y no pasa nada. Encontrarla es el primer paso para solucionarla.
Si esto suena a mucho trabajo, no te equivocas. Es por eso que intentar agrupar manualmente toda esta información en un solo lugar es un verdadero dolor de cabeza. Una forma mucho más sencilla es usar una herramienta que se conecte a todo donde ya se encuentra. Por ejemplo, eesel AI tiene integraciones de un solo clic que reúnen todas estas fuentes, creando un cerebro unificado para tu IA sin que tengas que llevar a cabo un proyecto masivo de migración de contenido.
Una infografía que muestra cómo eesel AI se conecta a diversas fuentes de conocimiento, cumpliendo con los requisitos de datos de preentrenamiento.Paso 3: Evalúa la calidad y cobertura de tus datos
Una vez que tienes un mapa de tu conocimiento, es hora de hacer un control de calidad. Resulta que tener información variada y de alta calidad es mucho más importante para una IA que simplemente tener una tonelada de datos. El estudio "Pretrainer's Guide" incluso descubrió que una mezcla de diferentes fuentes, como páginas web y documentos estructurados, da como resultado un modelo más inteligente.
Aquí tienes algunas preguntas que hacer sobre tus propios datos:
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¿Está actualizado? ¿O tus artículos de ayuda están acumulando polvo digital? La información desactualizada es una de las principales razones por las que las IA dan malas respuestas.
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¿Cubre lo básico? ¿Tu documentación realmente responde a las preguntas más comunes de tus clientes? ¿O mucha de esa información es simplemente "conocimiento tribal" que vive en la cabeza de tus agentes?
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¿Es consistente? ¿Las macros de tu servicio de asistencia dicen lo mismo que tus guías internas? Si no es así, confundirás a tu IA tanto como confundirías a un nuevo agente.
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¿Está limpia? Piensa en tus tickets de soporte anteriores. ¿Son una mina de oro de soluciones claras o están llenos de idas y venidas y callejones sin salida?
eesel AI identificando lagunas de conocimiento a partir de tickets de soporte para mejorar los requisitos de datos de preentrenamiento.Paso 4: Prueba y simula antes de lanzar
Nunca lanzarías una nueva función sin probarla, ¿verdad? La misma lógica se aplica a tu IA de soporte. Necesitas saber que va a hacer un buen trabajo antes de dejar que hable con un solo cliente.
Ahí es donde entra en juego la simulación. Una buena simulación no es solo una demostración rápida. Es una prueba de estrés completa en la que la IA se enfrenta a miles de tus tickets de soporte reales anteriores. Esto te muestra exactamente:
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Cómo habría respondido la IA a problemas reales de los clientes.
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Cuántos tickets podría haber resuelto por sí sola.
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Qué problemas habría escalado correctamente a un agente humano.
Todo este proceso elimina las conjeturas y te da una idea realista del retorno de la inversión antes de que te comprometas a nada.
Esto es algo en lo que realmente nos centramos en eesel AI. Muchas herramientas te dan una demostración limitada y luego tienes que cruzar los dedos y lanzarla. Nosotros hemos creado un modo de simulación que te permite ver con precisión cómo se desempeñará la IA con tus datos, en tu entorno. Puedes jugar con la configuración, añadir o quitar fuentes de conocimiento y ajustarla a la perfección en un entorno seguro, para que puedas lanzarla sabiendo que está lista para funcionar.
Una simulación que muestra cómo se desempeña una IA frente a tickets anteriores, un paso clave para validar los requisitos de datos de preentrenamiento.Errores comunes que debes evitar
Entender los requisitos de datos de preentrenamiento también te ayuda a detectar posibles señales de alerta cuando evalúas diferentes herramientas de IA. Aquí tienes algunas trampas comunes que debes evitar.
| Error | Por qué es un problema | La mejor alternativa |
|---|---|---|
| Confiar en una IA genérica | Obtienes una IA que no sabe nada de tu negocio. Es más probable que dé respuestas incorrectas, que no se ajusten a tu marca o incluso que sean inseguras. | Opta por una plataforma diseñada para entrenarse con tus tickets de soporte y documentos específicos desde el principio. |
| Caer en la trampa de "arrancar y reemplazar" | Verse obligado a cambiar de servicio de asistencia solo para obtener una función de IA es un quebradero de cabeza enorme y costoso para tu equipo. | Busca una herramienta que se integre perfectamente en tu flujo de trabajo actual. eesel AI ofrece integraciones de un solo clic para plataformas como Zendesk y Freshdesk. |
| Ceder el control | Una IA de "caja negra" que automatiza las cosas sin tu supervisión es la receta para el desastre. No puedes controlar sus respuestas, lo que puede llevar a experiencias de cliente muy malas. | Insiste en tener el control. Con eesel AI, tú decides exactamente qué tickets se automatizan y puedes ajustar la personalidad, las acciones y lo que la IA tiene permitido saber. |
Por qué los datos de preentrenamiento son la base de una gran IA de soporte
Entonces, preparar tus datos para una IA no es una tarea técnica compleja reservada para científicos de datos. En realidad, se trata de tomar el conocimiento que ya tienes y organizarlo.
Una vez que entiendes la diferencia entre la "inteligencia de libro" general de una IA y su "formación específica en el puesto", puedes centrarte en lo que importa: auditar tu conocimiento y elegir una herramienta que aprenda de tu negocio único. Al final del día, la mejor IA de soporte es la que es experta en tu empresa. Y esa experiencia tiene que venir de tus datos.
Empieza con una IA que aprende de ti
¿Listo para ver lo que una IA entrenada con tu propio conocimiento puede hacer realmente? eesel AI se conecta a tu servicio de asistencia y otras herramientas en minutos.
Puedes ejecutar una simulación con tus tickets anteriores de inmediato para ver cómo se habría desempeñado, sin esperas y sin ningún compromiso.
Regístrate para una prueba gratuita y compruébalo por ti mismo.
Preguntas frecuentes
Los requisitos de datos de preentrenamiento se refieren a la información y el conocimiento necesarios que una IA de soporte debe aprender antes de poder ayudar eficazmente a los clientes. Se trata de organizar las fuentes de conocimiento existentes de tu empresa para proporcionar a la IA la comprensión fundamental de tu negocio.
Sí, los equipos de soporte desempeñan un papel crucial en la comprensión de estos requisitos porque son los expertos en las interacciones con los clientes y el conocimiento de la empresa. No necesitas ser programador; se trata más de identificar y organizar los datos que tu equipo ya utiliza a diario.
Debes recopilar datos de tu servicio de asistencia, la base de conocimientos oficial y la documentación interna, como wikis o unidades compartidas. Estas fuentes proporcionan las interacciones reales con los clientes y la información específica de la empresa que la IA necesita.
La auditoría te asegura que mapeas todas las fuentes de conocimiento existentes, mientras que la evaluación de la calidad comprueba si los datos están actualizados, son consistentes y cubren las preguntas comunes. La información variada y de alta calidad es más importante para el rendimiento de la IA que simplemente un gran volumen de datos.
Evita depender únicamente de modelos de IA genéricos, que carecen de contexto específico de la empresa. Además, aléjate de las herramientas que te obligan a "arrancar y reemplazar" tu servicio de asistencia existente, o de aquellas que no te dan control sobre las respuestas de la IA.
Aunque los datos ideales están actualizados y limpios, las herramientas de IA modernas pueden ayudar a identificar lagunas y sugerir mejoras. El proceso de auditoría ayuda a localizar información desactualizada o inconsistente, lo que te permite priorizar las actualizaciones o utilizar herramientas que pueden procesar de manera inteligente datos variados.
