Las Analíticas de agentes de IA de AgentFlow te ayudan a comprender el rendimiento de los agentes de IA implementados. Ofrecen visibilidad sobre la confiabilidad del agente, el uso del conocimiento, la calidad de los leads y los costos, lo que facilita optimizar los flujos, mejorar la lógica alternativa y planificar la cobertura del equipo.

En este artículo, te explicaremos las métricas clave disponibles en el panel, cómo acceder a los datos y filtrarlos, y qué información puedes obtener.

Beneficios y casos de uso

Beneficios de usar las Analíticas de agentes de IA

Antes de la implementación (planificación y configuración):

• No está claro qué fuentes de conocimiento se usan: identifica qué contenido será útil o debe actualizarse antes del lanzamiento.
• Control limitado de los costos: calcula el posible consumo de créditos por conversación y planifica los límites de uso.
• Se desconocen las tasas de transferencia por canal: usa los datos a nivel de canal para decidir cómo enrutar las conversaciones o asignar la cobertura del equipo.

Después de la implementación (monitoreo y optimización):

• Falta de visibilidad sobre el comportamiento del agente: monitorea el rendimiento del agente en distintos flujos y canales.
• No es posible diagnosticar por qué sale la IA: detecta errores del sistema, respuestas con baja confianza y transferencias frecuentes.
• Es difícil cuantificar el valor para la empresa: visualiza las puntuaciones de leads y las tasas de transferencia para evaluar la eficacia de la IA.
• Información fragmentada por canal: compara el rendimiento del agente en WhatsApp, Instagram y otros canales.

Casos de uso comunes

• Monitoreo de la confiabilidad y ajuste de las barreras de protección: ajusta la lógica alternativa y los umbrales según los patrones de salida.
• Auditoría de la cobertura del conocimiento: identifica qué documentos se usan o se ignoran para perfeccionar la base de conocimientos.
• Asignación de personal y enrutamiento por canal: monitorea el porcentaje de transferencias por plataforma para planificar el soporte humano de forma más eficaz.
• Visibilidad y control de los costos: revisa las tendencias de consumo de créditos y exporta los datos para el seguimiento financiero.
• Seguimiento de la calidad de los leads: usa las puntuaciones promedio de leads para evaluar si el agente llega a los usuarios adecuados.
• Solución de problemas después de la implementación: investiga los problemas después de lanzar nuevos flujos, prompts o campañas.

Accede al panel de Analíticas de agentes de IA

Sigue estos pasos para acceder al panel de Analíticas de agentes de IA:

1. Click on the  icon in the left navigation bar to go to the “SleekFlow AI” page
2. En el menú superior, haz clic en “Analíticas”.
3. En el panel de Analíticas de agentes de IA, selecciona un agente de IA existente en el menú desplegable “Agente de IA” para consultar sus datos específicos.

Configura el intervalo de fechas

El panel de Analíticas de agentes de IA solo muestra los datos del período seleccionado.

• De forma predeterminada, el panel muestra los datos de los últimos 7 días.
• Puedes cambiar el filtro “Intervalo de fechas” en la parte superior de la página para consultar tendencias históricas o enfocarte en un período específico.
• Todos los gráficos y las tablas se actualizarán según el intervalo seleccionado.

Selecciona un intervalo de fechas más amplio para revisar las tendencias de rendimiento semanales o mensuales.

Comprende las métricas

El panel de Analíticas de agentes de IA se divide en 4 secciones clave. Cada una muestra una dimensión diferente del rendimiento de tus agentes de IA, desde el volumen y la confiabilidad hasta los costos y los resultados para la empresa. Usa esta información para monitorear tendencias, solucionar problemas y evaluar el impacto de la IA en la experiencia del cliente.

Los datos se actualizan una vez al día a las 00:00 UTC. Usa esta información para monitorear tendencias, solucionar problemas y evaluar el impacto de la IA en la experiencia del cliente.

Conversaciones

Esta sección te ayuda a comprender con qué frecuencia se activa el agente de IA seleccionado, qué tan activas son las conversaciones y de dónde proviene el tráfico. Usa estas métricas para hacer seguimiento de la adopción, solucionar problemas de rendimiento de los flujos y medir la eficacia con la que se usa el agente en distintos canales.

Total de conversaciones gestionadas

Este gráfico de líneas muestra la cantidad total de conversaciones en las que participó el agente de IA seleccionado durante el intervalo de fechas elegido.

Qué representa:

• Una conversación se contabiliza cuando el agente de IA se activa y responde al menos una vez.
• Cada punto de datos representa el total diario dentro del período seleccionado.

Cómo te ayuda:

• Te ayuda a monitorear con qué frecuencia se usa el agente de IA.
• Usa esta métrica para monitorear los cambios en el volumen de interacción después de campañas, actualizaciones de flujos o cambios en la configuración del bot.

Promedio de mensajes enviados por conversación

Este gráfico muestra la cantidad promedio de mensajes que envía el agente de IA seleccionado en cada conversación.

Esto muestra qué tan activo está el agente de IA en cada conversación. Un valor más alto indica conversaciones más largas o complejas; uno más bajo puede indicar salidas anticipadas o respuestas breves.

Qué representa:

• Una conversación se contabiliza cuando el agente de IA se activa y responde al menos una vez.
• Cada punto de datos representa el total diario dentro del período seleccionado.

Cómo te ayuda:

• Te ayuda a monitorear con qué frecuencia se usa el agente de IA.
• Usa esta métrica para monitorear los cambios en el volumen de interacción después de campañas, actualizaciones de flujos o cambios en la configuración del bot.

Conversaciones por flujo

Esta tabla muestra cuántas conversaciones gestionó el agente de IA seleccionado, agrupadas según el flujo del Creador de flujos que lo activó.

Qué representa:

• Cada fila muestra el nombre de un flujo y la cantidad de conversaciones que inició con el agente de IA seleccionado.
• Solo se contabilizan los flujos que se dirigieron al agente de IA.

Cómo te ayuda:

• Te permite comparar la eficacia de distintos puntos de entrada.
• Te ayuda a identificar flujos con bajo rendimiento que podrían necesitar una mejor segmentación, configuración o visibilidad.

Flujos activados por canal

Esta tabla muestra con qué frecuencia participó el agente de IA seleccionado en flujos activados desde cada canal de mensajería conectado.

Qué representa:

• Desglosa los flujos activados por IA según el canal de origen, por ejemplo, WhatsApp, Chat web o Instagram.
• Incluye todos los flujos en los que se implementó el agente de IA seleccionado.

Cómo te ayuda:

• Te ayuda a comparar el uso de la IA entre distintas plataformas.
• Si un canal conectado muestra muy poca actividad, esto podría indicar problemas de configuración o poca visibilidad del canal.

Comportamiento del agente de IA

En esta sección, encontrarás métricas que te ayudan a monitorear con qué frecuencia el agente de IA sale de las conversaciones y qué fuentes de conocimiento usa para generar respuestas.

Salidas por motivo

Esta tabla muestra la cantidad total de conversaciones de las que salió el agente de IA seleccionado, agrupadas según el motivo de salida.

Qué representa:

• Cada fila representa un motivo específico por el que el agente de IA salió de una conversación.
• Los motivos incluyen:
  • Hablar con un agente humano: la IA transfirió la conversación a un agente humano, ya sea por la lógica alternativa o por solicitud del usuario.
  • Error del sistema: el agente salió debido a una falla técnica, como un tiempo de espera agotado o un prompt incorrecto.
  • Baja confianza: la IA no pudo generar una respuesta con suficiente confianza y salió para evitar proporcionar una respuesta deficiente.
  • Puntuación de lead alta: si está configurado, el agente salió cuando la conversación alcanzó una puntuación de lead determinada, que suele usarse para transferir leads calificados a agentes humanos.

Cómo te ayuda:

• Identifica los motivos de salida más frecuentes para que puedas solucionar los problemas correspondientes.
• Una gran cantidad de salidas por baja confianza puede indicar que falta contenido en la base de conocimientos o que este no es claro.
• Los errores recurrentes del sistema podrían indicar problemas con los prompts o con la implementación del agente.
• Las salidas frecuentes para hablar con un agente humano pueden indicar que el agente aún no está preparado para gestionar consultas comunes. Considera ampliar su cobertura.
• Las salidas por una puntuación de lead alta pueden ayudar a confirmar que la lógica de calificación de leads funciona según lo previsto.

Fuentes de datos usadas

Esta tabla muestra cuántas veces el agente de IA seleccionado consultó cada fuente de la base de conocimientos al responder los mensajes de los usuarios.

Qué representa:

• Cada fila muestra una fuente de datos vinculada a este agente de IA, incluidos archivos subidos, URL indexadas o respuestas personalizadas.
• El recuento indica cuántas veces se consultó esa fuente durante las conversaciones gestionadas por el agente dentro del intervalo de fechas seleccionado.

Cómo te ayuda:

• Te ayuda a identificar qué fuentes contribuyen activamente a las respuestas y cuáles no se usan.
• Si una fuente no se usa o tiene un uso muy bajo, esto podría significar que:
  • El contenido no es relevante para las preguntas de los usuarios.
  • La fuente no se indexó correctamente o no se puede leer.
  • El flujo o el agente de IA no están configurados para acceder a esa fuente.

Puntuación de leads y transferencia de la IA

Esta sección te ayuda a evaluar qué tan bien califica leads el agente de IA seleccionado y con qué frecuencia transfiere conversaciones a agentes humanos. Estas métricas proporcionan información tanto sobre la calidad de las interacciones como sobre los límites de la automatización con IA.

Puntuación promedio de leads por conversación

Este gráfico de líneas muestra la puntuación promedio de leads de todos los contactos que hablaron con el agente de IA seleccionado durante el período elegido.

Qué representa:

• Las puntuaciones de leads se calculan según las reglas que configuraste en el espacio de trabajo, mediante las propiedades de contacto o el Creador de flujos.
• Este gráfico calcula el promedio de esas puntuaciones para mostrarte la calidad de los leads que llegan mediante las conversaciones con IA.

Cómo te ayuda:

• Una puntuación promedio de leads más alta puede indicar que tu agente de IA atrae o califica leads de mayor calidad.
• Una disminución repentina de la puntuación podría indicar cambios en la segmentación, los mensajes o la lógica del agente que están atrayendo a usuarios menos relevantes.

Tasa promedio de transferencia de conversaciones

Muestra el porcentaje de conversaciones gestionadas por IA que terminaron con una transferencia a un miembro del personal, ya sea por la lógica configurada de “Salir de la conversación”, por baja confianza o por solicitud del cliente.

Qué representa:

• La tasa se calcula dividiendo la cantidad de transferencias por el total de conversaciones con IA durante el período seleccionado.

Cómo te ayuda:

• Una tasa de transferencia alta puede indicar que el agente no está preparado para gestionar determinados temas o que los umbrales de la lógica alternativa son demasiado sensibles.
• Una tasa de transferencia baja puede ser una señal positiva, pero solo si se satisfacen las necesidades de los usuarios y no se abandonan las conversaciones.

Consumo de créditos

Esta sección te ayuda a monitorear cuántos créditos de SleekFlow AI consume el agente seleccionado, tanto en total como en promedio por conversación. Esta información te permite comprender el impacto en los costos, hacer seguimiento de la eficiencia y planificar mejor el consumo de créditos en distintos flujos, canales y tipos de agentes.

Créditos usados

Este gráfico de líneas muestra la cantidad total de créditos de SleekFlow AI que consumió el agente de IA seleccionado durante el intervalo de fechas elegido.

Qué representa:

• Incluye todos los créditos usados por el agente de IA al responder a los usuarios, sin importar el resultado, por ejemplo, respuestas correctas o salidas por baja confianza.
• Cada punto de datos representa el consumo total diario según el intervalo de fechas.

Cómo te ayuda:

• Te permite monitorear los patrones generales de consumo y su impacto en los costos a lo largo del tiempo.
• Los aumentos repentinos del consumo pueden indicar un mayor tráfico, conversaciones largas o una lógica de flujo ineficiente.
• Es útil para revisar las tendencias después de realizar cambios en los flujos, los prompts o la lógica alternativa.

Promedio de créditos usados por conversación

Este gráfico muestra la cantidad promedio de créditos consumidos cada vez que el agente de IA seleccionado gestiona una conversación.

Qué representa:

• Se calcula dividiendo el total de créditos usados por la cantidad de conversaciones gestionadas.
• Refleja la eficiencia del agente en términos de consumo de créditos.

Cómo te ayuda:

• Un promedio más alto puede indicar conversaciones más largas o complejas, o una configuración ineficiente de los prompts.
• Un promedio constantemente bajo puede reflejar flujos optimizados, conversaciones breves o respuestas con alta confianza.
• Te ayuda a comparar la eficiencia entre distintos agentes o casos de uso, especialmente si monitoreas de cerca los costos de la IA.

Cómo usar las Analíticas de agentes de IA para mejorar tu agente de IA

Usa la información de cada sección para perfeccionar continuamente la configuración de tu agente de IA:

• Reduce las salidas anticipadas: revisa la métrica “Salidas por motivo” para encontrar los puntos de falla más comunes. Ajusta la lógica alternativa o amplía la cobertura del conocimiento cuando sea necesario.
• Depura la base de conocimientos: usa la métrica “Fuentes de datos usadas” para detectar contenido que no se utiliza o tiene un bajo rendimiento. Elimina lo que no sea relevante y agrega lo que falte.
• Mejora el diseño de los flujos: revisa “Conversaciones por flujo” y “Flujos por canal” para identificar qué recorridos funcionan. Ajusta los puntos de entrada o la segmentación de los flujos con poco volumen.
• Valida la calidad de los leads: usa la “Puntuación promedio de leads” para monitorear si el agente de IA atrae a los usuarios adecuados. Combínala con la tasa de transferencia para ajustar la lógica de calificación.
• Administra el consumo de créditos: monitorea “Créditos usados” y “Promedio de créditos por conversación” para controlar los costos e identificar oportunidades de mejora en la eficiencia.