zendesk-ai-agent-confusion-matrix
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eesel Team
Last edited 26 febrero 2026
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"faqs": [
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"question": "¿Qué es una matriz de confusión del agente de IA de Zendesk y por qué es importante?",
"answer": "La matriz de confusión es una herramienta de visualización que muestra qué tan bien su agente de IA reconoce las intenciones del cliente al comparar las intenciones predichas con las intenciones reales. Es importante porque revela exactamente dónde se confunde su IA, lo que le permite solucionar problemas de datos de entrenamiento y mejorar las tasas de automatización."
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"question": "¿Con qué frecuencia se actualiza la matriz de confusión del agente de IA de Zendesk?",
"answer": "La matriz de confusión se genera automáticamente todos los martes por la noche (hora del Pacífico). También puede activar el reentrenamiento manual si necesita comentarios más rápidos sobre los cambios que ha realizado en sus datos de entrenamiento."
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{
"question": "¿Necesito el complemento Advanced AI para acceder a la matriz de confusión del agente de IA de Zendesk?",
"answer": "Sí, la matriz de confusión solo está disponible con el complemento AI agents - Advanced. El plan Essential AI agent incluido en los niveles estándar de Suite no incluye acceso al Centro de Capacitación ni a las funciones de la matriz de confusión."
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"question": "¿Qué debo hacer si mi matriz de confusión del agente de IA de Zendesk muestra celdas oscuras fuera de la diagonal?",
"answer": "Las celdas oscuras fuera de la diagonal indican confusión de intención. Haga clic en la celda para ver ejemplos específicos, luego use la interfaz de administración de expresiones para mover frases mal categorizadas, eliminar expresiones ambiguas o agregar datos de entrenamiento más claros para distinguir entre las intenciones confusas."
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{
"question": "¿Puedo usar la matriz de confusión con agentes de IA generativos en Zendesk?",
"answer": "No, la matriz de confusión se aplica específicamente a los agentes de IA basados en expresiones (Legacy) que utilizan intenciones y expresiones entrenadas. Los agentes de IA generativos impulsados por modelos de lenguaje grandes funcionan de manera diferente y no utilizan el mismo enfoque de entrenamiento basado en intenciones."
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"question": "¿Cuál es la relación entre la matriz de confusión y los umbrales de confianza en Zendesk AI?",
"answer": "La matriz muestra DÓNDE las intenciones se confunden entre sí, mientras que el umbral de confianza determina CUÁN SEGURO debe estar la IA antes de responder. Una alta confusión en la matriz generalmente resulta en puntajes de confianza más bajos. Puede usar la matriz para identificar qué intenciones necesitan ajustes de umbral mientras trabaja en mejoras de entrenamiento."
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Cuando su agente de IA sigue clasificando erróneamente las intenciones del cliente, no solo frustra a los usuarios. Crea una cascada de problemas: tiempos de resolución más largos, escaladas innecesarias y una disminución de la satisfacción del cliente. La matriz de confusión en [Zendesk AI agents](https://www.zendesk.com/service/ai/ai-agents/) es su herramienta de diagnóstico para comprender exactamente dónde se confunde su IA y cómo solucionarlo.
Esta guía lo guía a través de la lectura de la matriz de confusión, la interpretación de lo que le dice sobre el rendimiento de su IA y la adopción de medidas concretas para mejorar el reconocimiento de intenciones. Ya sea que esté solucionando problemas de bajas tasas de automatización o ajustando un agente de IA que ya funciona bien, la matriz de confusión le brinda la visibilidad que necesita.
## ¿Qué es la matriz de confusión del agente de IA de Zendesk?
La matriz de confusión es una herramienta de visualización que muestra qué tan bien su agente de IA reconoce las intenciones del cliente. Compara lo que predijo la IA con lo que realmente quiso decir el cliente, mostrando los resultados como una cuadrícula codificada por colores.
### Definición y propósito
En términos de aprendizaje automático (machine learning), una matriz de confusión es una tabla que visualiza el rendimiento de un algoritmo de clasificación. Para los agentes de IA de Zendesk, rastrea específicamente el reconocimiento de intenciones: cuando un cliente envía un mensaje, ¿a qué intención pensó la IA que coincidía y fue correcto?
La matriz le ayuda a identificar patrones en la clasificación errónea. Si los clientes que preguntan sobre reembolsos se clasifican con frecuencia como consultas sobre el estado del pedido, la matriz mostrará claramente esta superposición. Esta visibilidad es esencial porque la precisión de la intención impacta directamente su tasa de automatización. Cuando la IA identifica erróneamente las intenciones, envía la respuesta incorrecta o recurre a una transferencia humana.
### Componentes clave
La matriz de confusión se muestra como una cuadrícula con:
- **Eje X (horizontal):** La intención real (lo que quiso decir el cliente)
- **Eje Y (vertical):** La intención predicha (lo que pensó la IA)
- **Intensidad del color:** Con qué frecuencia ocurrió una predicción (las celdas más oscuras significan coincidencias más frecuentes)
Cuando su IA funciona bien, verá una línea diagonal oscura que va desde la parte superior izquierda a la inferior derecha. Esto significa que la intención predicha coincide con la intención real de manera consistente. Las celdas oscuras fuera de esta diagonal indican confusión: la IA está haciendo coincidir una intención cuando debería haber coincidido con otra.
## Requisitos previos para usar la matriz de confusión
Antes de poder acceder a la matriz de confusión, necesita:
- **Zendesk AI agents - Advanced add-on:** La matriz de confusión solo está disponible con el complemento Advanced AI, no con el plan Essential incluido en los niveles estándar de Suite. Póngase en contacto con el departamento de ventas de Zendesk para conocer los precios.
- **Agente de IA basado en expresiones:** La matriz de confusión se aplica a los agentes de IA basados en expresiones (Legacy) que utilizan intenciones y expresiones entrenadas. Los agentes de IA generativos funcionan de manera diferente.
- **Acceso al Centro de Capacitación:** Necesita los permisos adecuados para acceder a la sección AI agents - Advanced.
- **Comprensión básica de las intenciones:** Debe saber qué son las intenciones y cómo las expresiones entrenan a la IA para reconocerlas.
Si está en el plan Essential AI agent, deberá actualizar para acceder a estas funciones avanzadas de capacitación y diagnóstico.
## Cómo acceder y leer la matriz de confusión
### Paso 1: Navegue a la matriz de confusión
Para acceder a la matriz de confusión, vaya a **AI agents - Advanced** → **Training Center** → **Confusion Matrix**. La interfaz carga la matriz generada más recientemente para su agente de IA.
La matriz se genera automáticamente todos los martes por la noche (hora del Pacífico), pero también puede activar el reentrenamiento manual si ha realizado cambios significativos en sus datos de entrenamiento.
### Paso 2: Interprete la cuadrícula
Comience observando el patrón general:
- **Una línea diagonal fuerte** significa que sus intenciones están bien definidas y la IA las reconoce con precisión.
- **Las celdas oscuras fuera de la diagonal** muestran dónde las intenciones están confundiendo a la IA. Por ejemplo, si la celda donde "Solicitud de reembolso" (real) se encuentra con "Estado del pedido" (predicho) es oscura, los clientes que solicitan reembolsos se están clasificando erróneamente como consultas sobre el estado del pedido.
- **Las celdas claras o vacías** indican una clara distinción entre las intenciones o poco tráfico para esa combinación.
La escala de colores importa. Una celda ligeramente fuera de la diagonal podría indicar una confusión ocasional que vale la pena monitorear. Una celda fuera de la diagonal muy oscurecida indica un problema importante que necesita atención inmediata.
### Paso 3: Revise la Lista de Problemas
Debajo de la matriz, encontrará la pestaña **List of Issues** (Lista de Problemas). Esto prioriza los problemas por gravedad:
- **Alta prioridad:** Intenciones que se confunden entre sí con frecuencia, lo que impacta significativamente el rendimiento
- **Prioridad media:** Confusión moderada que puede afectar a segmentos de clientes específicos
- **Baja prioridad:** Superposiciones menores o casos límite
Use los **Advanced filters** (Filtros avanzados) para reducir los pares de intenciones específicos que desea investigar. Esto es útil cuando sabe que una intención en particular ha sido problemática.
## Cómo optimizar su IA usando la matriz de confusión
### Paso 4: Identifique las intenciones problemáticas
Haga clic en cualquier celda oscura fuera de la diagonal para ver detalles sobre la confusión entre esas dos intenciones. El sistema muestra:
- Cuántas expresiones están causando la confusión
- Ejemplos específicos de mensajes mal clasificados
- Los puntajes de confianza asociados con estas predicciones
Los problemas de alta prioridad en la Lista de Problemas son su punto de partida. Estos representan las mayores oportunidades de mejora.
### Paso 5: Administre las expresiones
Haga clic en **Solve issue** (Resolver problema) → **Manage expressions** (Administrar expresiones) para ver las frases de entrenamiento específicas que causan confusión. Desde aquí, puede:
- **Mover expresiones:** Arrastre expresiones de una intención a otra si están mal categorizadas
- **Eliminar expresiones:** Elimine frases que sean ambiguas o ya no sean relevantes
- **Agregar nuevas expresiones:** Fortalezca una intención agregando ejemplos más claros
La interfaz destaca las expresiones que aparecen en múltiples intenciones. Estos son sus objetivos principales para la limpieza.
### Paso 6: Decida sobre la estructura de la intención
A veces, el problema no son las expresiones, sino la estructura de la intención en sí. Considere estas acciones:
- **Fusionar intenciones:** Si dos intenciones se confunden constantemente entre sí y sirven para propósitos similares, combinarlas puede mejorar la precisión. Por ejemplo, "Costo de envío" y "Tiempo de entrega" podrían funcionar mejor como una sola intención de "Preguntas sobre el envío".
- **Agregar más datos de entrenamiento:** Si una intención es demasiado escasa, la IA carece de ejemplos para aprender. Agregue 20-30 expresiones diversas.
- **Crear nuevas intenciones:** Si una intención cubre demasiados escenarios, dividirla puede reducir la confusión. "Problemas de la cuenta" podría convertirse en "Restablecimiento de contraseña", "Actualizar perfil" y "Cerrar cuenta".
- **Mantener separado:** Si las intenciones sirven para necesidades de clientes genuinamente diferentes a pesar de alguna superposición, manténgalas distintas pero refine las expresiones para aclarar los límites.
### Paso 7: Vuelva a entrenar su modelo
Después de realizar cambios, tiene dos opciones:
- **Espere la generación automática:** La matriz se regenera todos los martes por la noche con sus datos de entrenamiento actualizados.
- **Reentrenamiento manual:** Active el reentrenamiento inmediato si necesita comentarios más rápidos sobre sus cambios.
Monitoree la próxima generación de la matriz para verificar que sus cambios redujeron la confusión. Puede tomar algunas iteraciones para resolver completamente las superposiciones de intenciones complejas.
## Comprender la relación con los umbrales de confianza
La matriz de confusión y el umbral de confianza trabajan juntos para determinar el comportamiento de su IA. Si bien la matriz muestra DÓNDE las intenciones se confunden entre sí, el umbral determina CUÁN SEGURO debe estar la IA antes de responder.
### Cómo la confusión de intenciones afecta la confianza
Cuando dos intenciones tienen expresiones superpuestas, el puntaje de confianza de la IA para ambas será menor. Reconoce similitudes pero no puede distinguir claramente qué intención se aplica. Esta es la razón por la que podría ver puntajes de confianza rondando el 50-60% para intenciones problemáticas.
### La compensación entre precisión y cobertura
Su configuración de umbral de confianza crea una compensación:
| Rango de umbral | Resultado | Mejor para |
|-----------------|--------|----------|
| 70-85% | Alta precisión, menor tasa de automatización | Industrias reguladas, productos complejos |
| 60% (predeterminado) | Enfoque equilibrado | La mayoría de los casos de uso generales |
| 40-55% | Mayor automatización, algún riesgo de clasificación errónea | Preguntas frecuentes simples, flujos indulgentes |
Un umbral alto significa que la IA solo responde cuando está muy segura, lo que reduce los errores pero potencialmente recurre a transferencias humanas innecesariamente. Un umbral bajo aumenta la automatización pero corre el riesgo de obtener más respuestas incorrectas.
### Usar la matriz para establecer umbrales
Revise su matriz de confusión para identificar qué intenciones tienen una separación clara frente a una superposición problemática. Para las intenciones con un fuerte rendimiento diagonal (distinción clara), puede usar un umbral más bajo. Para las intenciones que muestran confusión en la matriz, considere un umbral más alto hasta que resuelva los problemas de entrenamiento.
Zendesk recomienda apuntar a una tasa de respuesta del 80% como línea de base. Si su tasa de respuesta es significativamente menor, la matriz de confusión le ayudará a identificar si los ajustes de umbral o la optimización de la intención es la solución correcta.
## Problemas comunes y solución de problemas
### Demasiadas respuestas predeterminadas
Si los clientes reciben con frecuencia respuestas de "No entiendo" o respuestas de escalamiento predeterminadas, tiene dos caminos:
- **Baje el umbral:** Esto aumenta la disposición de la IA a intentar una respuesta, pero solo haga esto para las intenciones que muestren un claro rendimiento diagonal en la matriz.
- **Mejore el entrenamiento:** Agregue más expresiones a las intenciones con puntajes de confianza bajos. La matriz de confusión muestra qué intenciones necesitan atención.
### Activadores de intención incorrectos frecuentes
Cuando la IA sigue activando la intención incorrecta:
- **Aumente el umbral:** Obligue a la IA a estar más segura antes de responder.
- **Revise la matriz:** Encuentre los pares de intenciones específicos que causan confusión y limpie las expresiones superpuestas.
### Puntajes de confianza inconsistentes
Si la misma consulta obtiene diferentes puntajes de confianza en diferentes momentos:
- **Revise la superposición de intenciones:** La matriz mostrará si varias intenciones están compitiendo por las mismas expresiones.
- **Verifique el equilibrio de los datos de entrenamiento:** Asegúrese de que ninguna intención individual domine sus datos de entrenamiento.
- **Busque expresiones similares:** Las frases que podrían aplicarse a múltiples intenciones crean una puntuación inconsistente.
## Mejores prácticas para la optimización continua
Haga que la matriz de confusión sea parte de su flujo de trabajo regular:
- **Revisiones semanales:** Revise la nueva matriz cada miércoles por la mañana después de la generación del martes por la noche.
- **Rastree los problemas resueltos:** Marque los problemas como resueltos en la Lista de Problemas para mantener un espacio de trabajo limpio.
- **Equilibre la granularidad de la intención:** Evite crear demasiadas intenciones altamente específicas. Agrupe temas relacionados cuando sea posible.
- **Documente los cambios:** Mantenga notas sobre lo que cambió y los resultados. Esto ayuda a identificar qué ajustes realmente mejoraron el rendimiento.
- **Apunte a la mejora continua:** Las optimizaciones pequeñas y regulares superan las revisiones importantes ocasionales.
## Un enfoque complementario: Pruebas antes de salir en vivo con eesel AI
Si bien la matriz de confusión de Zendesk le ayuda a optimizar después de la implementación, existe un valor en detectar problemas antes de que los clientes los vean. Ahí es donde un enfoque diferente puede ayudar.
Con [eesel AI](https://www.eesel.ai), puede simular su configuración de IA con tickets históricos antes de salir en vivo. En lugar de descubrir patrones de confusión a través de informes semanales, ve posibles problemas durante la configuración. Puede probar cómo la IA habría manejado las conversaciones pasadas y ajustarlas antes de cualquier interacción con el cliente.
La diferencia clave es el tiempo:
- **Enfoque de Zendesk:** Optimización retrospectiva utilizando informes semanales de la matriz de confusión después de la implementación
- **Enfoque de eesel AI:** Simulación y previsión previas a la implementación
eesel AI también unifica el conocimiento de todas sus fuentes (centro de ayuda, tickets pasados, Confluence, Google Docs, Notion) para reducir el entrenamiento manual de intenciones que crea confusión en primer lugar. En lugar de construir expresiones desde cero, la IA aprende de su documentación existente y conversaciones resueltas.
Si está configurando un nuevo agente de IA o considerando una migración, probar su configuración antes del lanzamiento puede ahorrar semanas de optimización posterior a la implementación.
## Mejorar la precisión de su agente de IA de Zendesk hoy
La matriz de confusión es su ventana a cómo su agente de IA realmente entiende las solicitudes de los clientes. Al revisarla regularmente y tomar medidas sobre los problemas que surgen, puede mejorar constantemente el reconocimiento de intenciones y las tasas de automatización.
Conclusiones clave:
- Las celdas oscuras fuera de la diagonal en la matriz indican oportunidades de optimización
- La Lista de Problemas prioriza los problemas por gravedad
- La administración de expresiones es su herramienta principal para solucionar la confusión
- Los ajustes de umbral pueden proporcionar un alivio inmediato mientras trabaja en mejoras de entrenamiento
- Las revisiones semanales conducen a una mejora continua en lugar de una lucha reactiva contra incendios
Comience con sus problemas de mayor prioridad esta semana. Incluso las pequeñas mejoras en la claridad de la intención pueden tener impactos medibles en su tasa de automatización y la satisfacción del cliente.
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