Ya sabemos cómo crear un agente de IA y las ventajas que tiene para tu empresa, pero ¿qué pasa cuando lo creas y no funciona como esperabas? Los errores que cometa se pueden solucionar con un buen entrenamiento.
Entrenar un agente de IA consiste en configurar sus instrucciones, su documentación y sus integraciones con otros sistemas para que consiga el propósito para el que fue creado. Recuerda que un agente de IA es un software que actúa de manera inteligente sin que un humano le diga cada paso a seguir, y para ello es imprescindible haberle dado las indicaciones adecuadas.
Qué pasos seguir para entrenar un agente de IA conversacional desde cero
1. Revisa cómo has creado a tu agente de IA
- ¿El agente tiene un objetivo claro?
Cuando algo no funciona, lo mejor es echar la vista atrás. Para crear correctamente un agente de IA, es imprescindible tener claro cuál es la misión de ese agente, para qué lo has creado. Y tiene que ser una función concreta: no puedes crear un agente que sirva para atender a los usuarios que quieren saber más de tu empresa y que también sepa gestionar las facturas internas. Aquí hay dos funciones muy diferentes que deberían estar en dos agentes distintos.
- ¿Las integraciones son demasiado limitadas o abiertas?
Los agentes deben estar conectados a tus sistemas o herramientas para poder ejecutar las tareas que sean necesarias. Por ejemplo, si creas un agente para gestionar a los clientes que ya tienes, tendrás que conectarlo a las fichas de dichos clientes. Ahora bien, debes tener en cuenta las limitaciones porque de ahí pueden salir muchos errores.
En el ejemplo anterior, el agente debería tener una limitación para solo poder ver y enviar información del cliente con el que está hablando en ese momento, bajo ningún concepto debería poder dar datos de otros clientes. Ese es el tipo de casuísticas que debes revisar en tus integraciones: a qué información puede acceder el agente, cuándo y con quién puede compartirla, y cómo y dónde registra la información que le da el usuario con el que habla. Todo esto depende de una buena integración.
- ¿Con qué plataforma has creado tu agente de IA?
Hay múltiples plataformas y herramientas con las que se puede crear un agente de IA, por ejemplo, si tienes Microsoft podrías crearlo con Copilot tú mismo. También existe la alternativa de crear agentes de IA completamente adaptados a tu empresa con un software a medida. Cada opción, herramientas accesibles online o software personalizado, tiene sus ventajas e inconvenientes, elige la que le convenga a tu empresa a largo plazo.
Tabla comparativa:
2. Dale la información que necesita
El agente necesita aprender de memoria aquello que luego tiene que poner en práctica. Por ejemplo, si creas un agente para resolver incidencias técnicas de tus productos, debes darle toda la documentación de cada uno de tus productos y de sus características técnicas para que pueda entender el problema del que le habla el cliente y encontrar una posible solución.
Estos documentos, en PDF o el formato que prefieras, serán su conocimiento, por lo que cerciórate de que no existen errores o contradicciones o el agente acabará cayendo en ellos.
3. Dile cómo debe comportarse
En general, entrenar a un agente de inteligencia artificial es como enseñarle cómo trabajas a un compañero nuevo: con la documentación le explicas de qué trata la empresa y los productos o servicios que hay, y con las instrucciones le dices las funciones que tiene. Pero en las indicaciones de comportamiento hay que ir un paso más allá.
Como a cualquier compañero nuevo, le darás instrucciones claras de lo que debe hacer: “Ahora eres el experto en atención al cliente de mi empresa”, “tienes que darles información de nuestros servicios a los usuarios y resolver sus dudas”, etc., pero también debes tener en cuenta cosas que quizás das por hecho con una persona, como que hable de manera concisa, que atienda primero las dudas de los clientes antes de ofrecerles o preguntarles algo, que no insulte o entre en confrontaciones… No des nada por hecho; un agente de IA no sabe comportarse socialmente si no se lo indicas y puede darte disgustos.
Además, le ayudará mucho que le pongas ejemplos de lo que puede decir. Y algo que se suele pasar por alto: tendrás que tener claro cuál es su público objetivo para darle indicaciones según quién sea. Por ejemplo, si es el público general, deberás decirle que no use tecnicismos al hablar.
4. Pruébalo mucho antes de publicarlo
Si hay algo crucial en el entrenamiento de un agente de IA es la parte de pruebas. Es la que más tiempo te va a llevar y en la que podrás detectar errores que no has podido prever. Comunícate con él como si fueras un usuario real y continúa la conversación hasta comprobar si ejecuta las acciones que esperabas. Lo más probable es que tengas que resolver alguno de los siguientes errores.
Los 5 errores más comunes de los agentes de IA que se pueden solucionar con un buen entrenamiento
1. Las alucinaciones de información
El problema más común de todas las IA es inventarse la respuesta, es decir, las conocidas alucinaciones. Normalmente se debe a que alguien le pregunta información para la que no tiene una contestación. Se soluciona indicándole lo que debe hacer cuando no tenga la respuesta: “no te inventes esta información, si no sabes cómo responder a algo porque no tienes el conocimiento, responde que no puedes ayudarle con ese tema y pasa la conversación a alguien del equipo de atención a través de tu conector”. Este es un ejemplo real de una instrucción que solucionó el problema de alucinaciones de uno de nuestros agentes.
Si después de darle estas instrucciones continúa inventando una respuesta en particular, revisa la documentación y el resto de instrucciones para asegurarte de que no hay ningún error o contradicción.
2. Acciones que no ejecuta
El objetivo de muchos agentes es ejecutar alguna acción, como agendar una cita. Puede que tu agente de IA sepa perfectamente cómo llevar la conversación con el cliente, preguntarle la hora y el día que prefiere, y revisar si hay hueco, pero a la hora de la verdad tú no ves la cita en tu agenda.
Si es el caso, normalmente los fallos de ejecución de la tarea se deben a una mala integración con las herramientas necesarias. Revisa que el agente tenga acceso a todos los sistemas o plataformas implicados en esa acción, y que no tenga ningún filtro o límite que no sea necesario.
3. Hablar de su configuración
“No encuentro ese producto en mi documentación”, “lo siento, pero mis instrucciones me indican lo contrario”, son respuestas que puede dar tu agente si no le indicas que no hable de su configuración, ni de sus documentos de conocimiento, ni en general del prompt con el que ha sido creado.
Si no quieres airear cómo has creado y entrenado a tu agente de IA, te sugiero que lo dejes bien claro en sus instrucciones.
4. Errores invisibles para ti
Puede que después de mucho testear a ti te parezca que el agente ya está listo, pero nada más lanzarlo tu compañero de otro departamento ve varios errores. Es fundamental que otras persona prueben tu agente para generar otras casuísticas que quizás no se te hayan ocurrido, especialmente si el agente de IA es para otro departamento.
Por ejemplo, ¿le has indicado que responda siempre en el idioma que le hablen? Porque a lo mejor es un gran agente en español, pero no en inglés.
5. Si nada funciona
Si has probado todas las soluciones que te sugerimos y otras tantas, y sigue cometiendo errores, puede que sea por uno de estos dos motivos. Quizás estás confiando demasiado en la IA: es casi imposible prever todas las situaciones que se pueden dar en un departamento, por eso lo mejor es siempre darle la opción a tu agente para que traspase la conversación a un empleado cuando no sepa resolver.
O quizás el agente que has intentado crear es demasiado complejo: hay muchas ramificaciones en tus instrucciones dependiendo de lo que diga el usuario, muchas herramientas conectadas… Lo simple, por muchas razones, siempre es mejor. Puede que separar ese agente en varios agentes con misiones más sencillas sea lo ideal.
Extra: La protección de datos
El error en el que pocos se fijan: ser coherente con la legislación en protección de datos. Al igual que cuando alguien se registra en un formulario con sus datos de contacto debe confirmar que ha leído y está de acuerdo con la política de privacidad, si tu agente de IA va a recopilar y tratar datos personales, debe pedir el consentimiento que corresponda según la normativa.
Por ejemplo, puedes indicarle al agente que informe al usuario de que se van a usar sus datos, que envíe el enlace de la política de privacidad y que le pregunte si está de acuerdo antes de seguir.
En resumen, la mayoría de los errores se pueden detectar haciendo suficientes pruebas reales del agente. Para resolverlos, indica al agente qué debe hacer en esa situación en sus instrucciones o revisa la documentación e integraciones, donde puede que haya errores, contradicciones o límites mal puestos.
¿Cómo puedo prever qué errores va a cometer mi agente de IA?
Probando. Ojalá pudiéramos darte una respuesta más sencilla, pero la realidad es que solo la prueba-error y la experiencia te ayudarán a entender cómo se comporta una IA, que no es igual a una persona.
En SEION hemos llegado a estas conclusiones tras haber desplegado decenas de agentes de IA para nuestros clientes. Hemos entrenado agentes para funciones muy diversas dentro de empresas de sectores muy variados. Desde agentes que se dedican a cualificar leads para el departamento de Marketing de una empresa de fabricación industrial, hasta agentes que hablan con clientes que quieren agendar o cambiar citas en una franquicia de peluquerías.
Si quieres resolver tus dudas sobre cómo pueden ayudar los agentes de IA de SEION en tu empresa en particular, siempre puedes concertar una llamada sin coste ni compromiso aquí.
