Maestro IA y Cerebro de la Cuenta

Qué es Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta

Visión general Maestro IA es la capa de inteligencia artificial de Conversa Labs. Funciona como un copiloto para tu equipo: sugiere respuestas, redacta mensajes, ejecuta acciones en tus módulos (CRM, Agenda, Catálogo y más) y te ayuda a operar la cuenta con más rapidez — siempre bajo tu confirmación. El Cerebro de la Cuenta (Cerebro Maestro) es la base de conocimiento y contexto de tu empresa dentro de la plataforma. Piénsalo como un "segundo cerebro" o gemelo digital: reúne documentos, objetivos, conceptos y relaciones de tu negocio en un modelo consultable y trazable. A partir de ese conocimiento, Maestro produce respuestas que citan su origen, organiza departamentos y genera análisis e insights. La relación entre ambos es simple: el Cerebro es la fuente de verdad (lo que tu empresa es y sabe) y Maestro IA es quien usa ese conocimiento para actuar. Cuanto más rico sea el Cerebro, mejores serán las sugerencias y acciones de Maestro. Requisitos previos - Una cuenta Conversa Labs con Maestro habilitado para tu plan/cuenta. - El Cerebro de la Cuenta es una capacidad opcional — puede depender de una habilitación específica para tu cuenta. Si no lo encuentras, contacta a un administrador. - Permiso de administrador para configurar, provisionar y ajustar la autonomía. - Para funciones de voz/dictado, un navegador actualizado con permiso de micrófono. - Claves de IA por cuenta (opcional): en Integraciones conectas las claves de los proveedores (OpenAI, Anthropic, Google, Groq, xAI, DeepSeek, OpenRouter, Cohere, ElevenLabs) que usan los robots de esta cuenta — la clave de Cohere también mantiene la base de conocimiento indexando como reserva. - Clave de Tavily (opcional): está en la misma pantalla, pero no es proveedora de chat — ningún modelo corre con ella y nunca aparece en la cadena de modelos del Robot. Es la que habilita las herramientas de búsqueda en la web y de lectura de página. Paso a paso 1. Abre el área del Cerebro de la Cuenta desde la navegación de la plataforma. 2. Realiza el onboarding asistido (por voz o texto) para que Maestro entienda tu negocio y provisione lo básico — consulta el artículo de onboarding por voz. 3. Alimenta el corpus de conocimiento con documentos, objetivos e información de la operación. 4. Usa el copiloto generativo en las conversaciones para sugerir respuestas y proponer acciones. 5. Configura departamentos, la autonomía y revisa los insights y el análisis de riesgo. Configuración y opciones - Maestro por canal/bandeja: puedes controlar dónde actúa Maestro. - Herramientas por módulo: habilitas qué acciones puede proponer/ejecutar Maestro (CRM, Agenda, Catálogo, etc.). - Autonomía: cada departamento puede operar en un nivel de autonomía (por ejemplo, solo lectura o con aprobación humana) — nada destructivo ocurre sin confirmación. - Conocimiento (corpus): las fuentes que el Cerebro indexa para responder con referencias de origen. - Idioma: por defecto el Robot habla el idioma de la cuenta — mira la sección de abajo. En qué idioma responde el robot El idioma de la cuenta es la base. Es el idioma configurado en Configuración → Cuenta, el mismo que define el idioma del panel, y es en el que el Robot escribe por defecto, sin que tengas que configurar nada. Dos cosas lo cambian: 1. El contacto escribe en otro idioma. Si la persona escribe claramente en inglés en una cuenta en español, el Robot responde en inglés y sigue acompañando al contacto mientras use esa lengua. Es automático y no depende de ningún ajuste. 2. Fijas un idioma en el Robot. En el formulario del Robot, el campo Idioma viene como Automático (idioma de la cuenta). Si eliges un idioma específico, pasa a valer para ese Robot, aunque la cuenta esté en otro idioma. El orden es, entonces: idioma elegido en el Robot → idioma de la cuenta → el contacto puede sobreponerlo con lo que escribe. El mismo idioma vale para las demás superficies: transcripción de audios, lectura de imágenes y documentos, resumen de la conversación, sugerencias del copiloto y las llamadas de voz. Todos los idiomas que admite la plataforma están disponibles (no solo portugués, inglés y español). Casos de uso - Acelerar respuestas en la atención con sugerencias basadas en el conocimiento de la empresa. - Crear negocios en el CRM, agendar citas y armar pedidos directamente desde la conversación. - Centralizar manuales, políticas y objetivos para que toda la operación responda de forma coherente. - Seguir riesgos y oportunidades con insights generados automáticamente. Consejos, límites y buenas prácticas - Empieza por el onboarding y el corpus: Maestro es tan bueno como el conocimiento que recibe. - Mantén el conocimiento actualizado — la información antigua genera sugerencias desactualizadas. - Comienza con una autonomía conservadora (con aprobación) y auméntala a medida que crezca la confianza. - Maestro propone; el equipo confirma. Aprovecha esto para mantener la calidad. Solución de problemas - No veo Maestro/el Cerebro: puede no estar habilitado para tu cuenta o perfil — contacta a un administrador. - Las sugerencias parecen genéricas: enriquece el corpus de conocimiento y rehaz el onboarding. - No se ejecuta nada: confirma que las herramientas del módulo estén habilitadas y que tengas permiso. Ver también - Onboarding por voz y configuración asistida - Copiloto generativo: proponer, confirmar y ejecutar - Departamentos, análisis de riesgo e insights - Herramientas de Maestro por módulo - DeepSeek como proveedor de modelo del bot - Búsqueda en la web: el bot consultando la internet pública

Onboarding por voz y configuración asistida

Visión general El onboarding por voz es el asistente del Cerebro Maestro que configura tu cuenta a partir de una conversación. Describes tu negocio — hablando o escribiendo — y Maestro propone una estructura inicial (como departamentos y ajustes básicos). Revisas todo y, al confirmar, la estructura se provisiona. El flujo siempre tiene tres momentos: briefing (describes el negocio), revisión (ves la propuesta) y aplicación (confirmas y Maestro provisiona). Nada se crea sin tu revisión. Requisitos previos - Una cuenta con Maestro habilitado y el Cerebro de la Cuenta disponible. - Permiso de administrador para aplicar el provisionamiento. - Para el dictado por voz: un navegador actualizado con permiso de micrófono. Si la voz no está disponible, puedes completar todo el onboarding por texto. Paso a paso 1. Abre el área del Cerebro de la Cuenta e inicia la configuración asistida (onboarding). 2. En el briefing, describe tu negocio: qué haces, cómo atiendes, qué áreas/departamentos existen y cuáles son tus objetivos. Puedes dictar por voz o escribir. 3. Deja fluir la conversación: el asistente hace preguntas para entender mejor la operación. 4. Avanza a la revisión: Maestro muestra la propuesta (por ejemplo, departamentos sugeridos y configuraciones iniciales). 5. Ajusta lo que quieras y haz clic en Aplicar para provisionar la estructura en tu cuenta. 6. Tras aplicar, sigue conectando canales, alimentando el conocimiento y habilitando módulos. Configuración y opciones - Entrada por voz (dictado): habla en lugar de escribir; útil para describir el negocio rápido. - Entrada por texto: alternativa completa si la voz no está disponible. - Revisión antes de aplicar: la propuesta siempre se presenta para tu confirmación. - Provisionamiento no destructivo: Maestro complementa lo que falta sin sobrescribir lo que ya existe — los agentes y configuraciones hechos a mano se preservan. Plantillas listas y generación por nicho El Studio trae plantillas listas de robots verticales (e-commerce, clínica, inmobiliaria, restaurante, educación, jurídico, finanzas, belleza, automotriz, logística, viajes, fitness, servicios profesionales y salud) ya en el idioma de la cuenta. Si tu segmento no está en la lista, describe el nicho y Maestro genera un preset a medida en tu idioma — persona, instrucciones y herramientas — que aplicas y ajustas como cualquier otra plantilla. Casos de uso - Configurar rápidamente una cuenta nueva con una estructura básica de departamentos. - Estandarizar la apertura de nuevas operaciones con unas pocas preguntas guiadas. - Reutilizar el asistente para revisar y completar la estructura de una cuenta ya en uso. Consejos, límites y buenas prácticas - Cuanto más clara sea la descripción del negocio, mejores serán las sugerencias. - Habla en frases cortas y objetivas al dictar; revisa el texto transcrito antes de avanzar. - Revisa siempre antes de aplicar — puedes ajustar todo después. - El onboarding es un punto de partida: profundiza en cada módulo en las categorías de este Centro de Ayuda. Solución de problemas - El asistente no se abre: confirma que Maestro esté habilitado y que tengas permiso de administrador. - La voz/dictado no funciona: revisa el permiso de micrófono en el navegador; usa la entrada por texto como alternativa. - Aplicar no provisionó nada: revisa la propuesta, verifica los mensajes de error en el asistente e inténtalo de nuevo. Si la cuenta ya tiene agentes/estructura, Maestro solo complementa lo que falta. Ver también - Qué es Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta - Copiloto generativo: proponer, confirmar y ejecutar - Departamentos, análisis de riesgo e insights

Copiloto generativo: proponer, confirmar y ejecutar

Visión general El copiloto generativo es Maestro trabajando junto a ti en la conversación. En lugar de solo sugerir texto libre, presenta tarjetas de acción: un borrador de mensaje listo para enviar, o una acción en un módulo (crear un negocio en el CRM, agendar una cita, armar un pedido del Catálogo). El principio es siempre el mismo: proponer → confirmar → ejecutar. Maestro propone la acción, tú la revisas y confirmas, y solo entonces se ejecuta. Esto te mantiene en control: nada ocurre sin tu aprobación. Requisitos previos - Una cuenta con Maestro habilitado. - Las herramientas por módulo que quieras usar (CRM, Agenda, Catálogo) deben estar habilitadas — consulta el artículo de herramientas por módulo. - Permiso para actuar en el módulo correspondiente (por ejemplo, crear negocios o agendar). Paso a paso 1. Abre una conversación y activa el copiloto de Maestro (el área de "preguntar a Maestro"). 2. Pide lo que necesitas en lenguaje natural — por ejemplo, "responde confirmando el horario" o "crea un negocio para este contacto". 3. Maestro propone una o más tarjetas: - Borrador de mensaje: puedes copiarlo o enviarlo al editor de respuesta. - Acción de módulo: una tarjeta de CRM, Agenda o Catálogo con los datos sugeridos. 4. Revisa el contenido de la tarjeta y ajusta lo que sea necesario. 5. Confirma para ejecutar la acción (enviar el mensaje o crear el registro). 6. Sigue el resultado en la propia tarjeta (en curso, completado o con error). Configuración y opciones - Borradores de mensaje: siempre disponibles; ayudan a redactar respuestas con rapidez. - Acciones de CRM/Agenda/Catálogo: aparecen según las herramientas habilitadas para la cuenta. - Vínculo automático con la conversación: las acciones creadas por el copiloto ya quedan asociadas a la conversación actual (el negocio/cita nace ligado al contacto correcto). - Editor de respuesta: los borradores pueden ir directo al campo de respuesta, respetando el tipo de canal (texto simple o con formato). Casos de uso - Responder más rápido con un borrador coherente con el historial de la conversación. - Convertir una conversación en negocio en el CRM sin salir de la pantalla. - Agendar una cita a partir de la solicitud del cliente. - Armar un pedido con artículos del Catálogo durante la atención. Consejos, límites y buenas prácticas - Sé específico en tu pedido: cuanto más claro el objetivo, mejor la propuesta. - Revisa siempre antes de confirmar — el copiloto sugiere, pero la decisión es tuya. - Solo aparecen las acciones cuyas herramientas están habilitadas; si falta alguna, habilítala en la configuración de Maestro. - Usa los borradores como base y personaliza el tono para tu cliente. Solución de problemas - No aparecen tarjetas de acción: confirma que las herramientas del módulo estén habilitadas. - La acción no se ejecuta: verifica tu permiso en el módulo y si hay un mensaje de error en la tarjeta. - El borrador no va a la respuesta: asegúrate de que la conversación/canal esté seleccionado e inténtalo de nuevo. Ver también - Qué es Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta - Herramientas de Maestro por módulo - Departamentos, análisis de riesgo e insights

Departamentos, análisis de riesgo e insights

Visión general El Cerebro de la Cuenta organiza el trabajo de Maestro en departamentos — áreas de la operación como atención, ventas, riesgo, finanzas y conocimiento. Cada departamento ejecuta rutinas periódicas sobre las conversaciones y datos de la cuenta y produce dos resultados principales: análisis de riesgo (señales de problema o atención) e insights (oportunidades y recomendaciones). Cada departamento tiene un nivel de autonomía. En niveles conservadores, solo observa y sugiere (solo lectura). En niveles con aprobación humana, propone acciones que esperan tu confirmación antes de cualquier ejecución. Nada destructivo o definitivo se hace automáticamente sin esa aprobación. Requisitos previos - Una cuenta con Maestro y el Cerebro de la Cuenta habilitados. - Permiso de administrador para crear/ajustar departamentos y autonomía. - Recomendado: haber hecho el onboarding (que ya provisiona los departamentos básicos) y alimentado el corpus de conocimiento para análisis más ricos. Paso a paso 1. Abre el Cerebro de la Cuenta y ve al área de Departamentos. 2. Revisa los departamentos provisionados (o crea/activa los que tengan sentido). 3. Define el nivel de autonomía de cada uno (por ejemplo, solo lectura o con aprobación). 4. Deja que las rutinas se ejecuten: Maestro procesa las conversaciones periódicamente. 5. Sigue el análisis de riesgo y el feed de insights generados por los departamentos. 6. Cuando haya propuestas que requieran aprobación, revisa y confirma (o rechaza) cada una. Configuración y opciones - Departamentos: áreas como atención, ventas, riesgo, finanzas y conocimiento. - Autonomía por departamento: desde la más conservadora (observa y sugiere) hasta la más autónoma (ejecuta lo aprobado). Empieza conservador y evoluciona. - Aprobación humana (HITL): las propuestas esperan tu decisión antes de ejecutarse. - Insights y riesgo: paneles que consolidan lo que Maestro encontró, con referencias de origen cuando aplica. Casos de uso - Identificar conversaciones en riesgo (insatisfacción, retraso, churn) antes de que sean un problema. - Descubrir oportunidades de venta y recomendaciones de próxima acción. - Distribuir la inteligencia por área, con el nivel de automatización adecuado para cada una. - Estandarizar la operación con rutinas que se ejecutan solas y reportan lo que importa. Consejos, límites y buenas prácticas - Empieza con una autonomía conservadora (solo lectura o con aprobación) y auméntala con confianza. - Cuanto más rico el corpus de conocimiento, más precisos los riesgos e insights. - Los departamentos pueden aparecer vacíos al principio — se poblan tras ejecutarse las rutinas. - Revisa periódicamente las propuestas pendientes para que la cola no se acumule. Solución de problemas - Departamentos vacíos: confirma que estén habilitados y espera las rutinas; verifica si se aplicó el onboarding/provisionamiento. - Sin insights/riesgo: enriquece el conocimiento y confirma que haya suficientes conversaciones para analizar. - Las propuestas no se ejecutan: en niveles con aprobación dependen de tu confirmación — revisa los elementos pendientes. - Todas las conversaciones con la misma puntuación de riesgo: la puntuación es una suma ponderada de seis señales, y una señal que la cuenta no produce entra como cero — indistinguible, desde la cuenta, de "lo medí y está bien". Sin política de SLA y sin enriquecimiento de sentimiento, cuatro de las seis desaparecen, las dos que quedan se saturan en pocas horas, y toda conversación más antigua cae en la misma puntuación. El panel lo avisa cuando ocurre — cuántas señales tienen datos y cuántos asuntos empataron — y desempata la lista por tiempo de espera. Para volver a ordenar de verdad: aplica una política de SLA, usa prioridad en las conversaciones, o ajusta las ventanas de saturación al ritmo real de la operación. Ver también - Qué es Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta - Onboarding por voz y configuración asistida - Herramientas de Maestro por módulo

Herramientas de Maestro por módulo y cómo habilitarlas

Visión general Las herramientas son las acciones que Maestro puede proponer y ejecutar en cada módulo de la plataforma. Por ejemplo: redactar un borrador de mensaje, crear un negocio en el CRM, agendar una cita en la Agenda o armar un pedido del Catálogo. Tú controlas qué herramientas están habilitadas — así Maestro solo ofrece las acciones que tienen sentido para tu operación. Habilitar una herramienta tiene dos efectos: empieza a aparecer como tarjeta de acción en el copiloto generativo y queda disponible para los departamentos con la autonomía configurada. Las herramientas deshabilitadas simplemente no se proponen. Requisitos previos - Una cuenta con Maestro habilitado. - Permiso de administrador para cambiar la configuración de herramientas y autonomía. - El módulo correspondiente debe estar activo en la cuenta (por ejemplo, para herramientas de CRM, el CRM debe estar habilitado). Paso a paso 1. Accede al área de configuración del Maestro / Cerebro de la Cuenta. 2. Localiza la lista de herramientas por módulo (CRM, Agenda, Catálogo, mensajes y otros). 3. Habilita las herramientas que tu equipo debe usar y deshabilita las que no apliquen. 4. Si quieres, define dónde actúa Maestro (por canal/bandeja). 5. Guarda los cambios y prueba en el copiloto: pide una acción y verifica que aparezca la tarjeta correspondiente. Configuración y opciones - Herramientas de mensaje: borradores y sugerencias de respuesta (normalmente siempre útiles). - Herramientas de CRM: crear/actualizar negocios y registros relacionados con el contacto. - Herramientas de Empresas: ver quién trabaja en cada empresa, visión 360°, vincular el contacto a una empresa y registrar relaciones entre personas y empresas. - Herramientas de Agenda: proponer y crear citas a partir de la conversación. - Herramientas de Catálogo: armar pedidos y sugerir artículos durante la atención. - Herramientas de Pedidos (Comercio): consultar el historial de compras del contacto y registrar ventas manuales en el registro de pedidos. - Herramientas de Campañas: seguir estado y métricas de entrega, listar destinatarios y operar la campaña (pausar, reanudar, cancelar, reintentar fallidos). - Herramientas de Flujos: iniciar un flujo publicado en la conversación, inspeccionar sesiones y destrabar/cancelar ejecuciones. - Herramientas de Ventas: cartera del vendedor, ranking, metas, ingresos unificados, simulador de comisiones y atribución/transferencia de cartera (con aprobación humana). - Herramientas de Engagement: el score del lead (frío/tibio/caliente) y la línea de tiempo de eventos. - Herramientas de Anuncios: el contexto publicitario de la conversación (CTWA), leads, KPIs de inversión y conversiones CAPI (las acciones que gastan presupuesto requieren aprobación humana). - Herramientas de búsqueda en la web: buscar en la internet pública (web_search) y leer el texto de una página por URL (web_fetch). Quedan en la categoría Base de conocimiento de la grilla — son conocimiento de afuera de la cuenta, a diferencia de las herramientas de base de conocimiento, que leen tu propio material. Son de solo lectura, no envían nada al contacto y dependen de una clave de Tavily; sin la clave, Maestro sigue la conversación con lo que ya sabe. - Alcance por canal/bandeja: controla en qué bandejas de entrada puede actuar Maestro. - Autonomía (por departamento): define si las herramientas solo sugieren o ejecutan tras aprobación — consulta el artículo de departamentos. Casos de uso - Liberar solo borradores de mensaje para un equipo que aún está conociendo Maestro. - Habilitar herramientas de CRM y Agenda para un equipo de ventas que crea negocios y agenda reuniones. - Restringir Maestro a canales específicos mientras validas los resultados. Consejos, límites y buenas prácticas - Habilita lo esencial primero: empieza con pocas herramientas y amplía a medida que crece la adopción. - Evita habilitar un número excesivo de herramientas a la vez — hay un límite técnico de herramientas por agente. Si llegas al límite, deshabilita las que no usas para liberar espacio. - Combina las herramientas con la autonomía adecuada: las herramientas potentes deben empezar con aprobación humana. - Revisa la lista periódicamente para reflejar los módulos realmente en uso. Solución de problemas - Una acción no aparece en el copiloto: confirma que la herramienta esté habilitada y el módulo activo. - No puedo guardar la configuración / error de límite: puedes haber superado el número máximo de herramientas — deshabilita algunas e inténtalo de nuevo. - Maestro no actúa en un canal: verifica el alcance por canal/bandeja. - La acción aparece pero no se ejecuta: revisa tu permiso en el módulo y el nivel de autonomía. Ver también - Qué es Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta - Copiloto generativo: proponer, confirmar y ejecutar - Departamentos, análisis de riesgo e insights - Búsqueda en la web: el bot consultando la internet pública

Modos de autonomía del Robot y aprobación humana (HITL)

Visión general La autonomía define cuánto actúa el Robot (el Maestro operando dentro de la conversación) por su cuenta frente a cuándo pide la confirmación de una persona. Tú eliges el nivel de confianza, y rige cómo se comporta el Robot en la atención. Hay tres modos: - Piloto automático — el Robot ejecuta por su cuenta, sin esperar aprobación. - Copiloto — el Robot propone tarjetas (un borrador de mensaje o una acción de módulo); tú revisas y envías. Nada sale solo. - Híbrido (Exigir aprobación / HITL) — el Robot actúa por su cuenta en el día a día, excepto en acciones sensibles, que quedan detenidas esperando tu aprobación. El principio de seguridad es claro: en Híbrido, nada sensible o definitivo ocurre sin aprobación; en Copiloto, nada se envía sin ti. Tú decides cuánto confiar. Este concepto tiene análogos en otras áreas de la plataforma: los departamentos del Cerebro tienen su propio nivel de autonomía (incluido un nivel "Preguntar antes"), y los Follow-ups tienen aprobación de borrador de IA. Ambos están en "Ver también". Requisitos previos - Maestro habilitado y un Robot/agente configurado en el inbox. - Permiso de administrador para definir el modo de autonomía. - Un responsable (el agente asignado a la conversación o un equipo) para recibir las notificaciones de aprobación. - Las herramientas por módulo que quieras que se propongan/retengan deben estar habilitadas — ve el artículo de herramientas. Paso a paso 1. En la configuración del Robot, elige el modo de autonomía: Piloto automático, Copiloto o Híbrido (Exigir aprobación). 2. Para cambiar solo una conversación, abre el panel lateral de Maestro, pulsa la tarjeta Modo de autonomía y elige otro modo. La tarjeta indica Definido para esta conversación; usa Usar el valor predeterminado del Robot para quitar la excepción. Solo los administradores pueden hacer este cambio. 3. En Copiloto: el Robot propone tarjetas (un borrador o una acción de módulo); tú revisas y envías/confirmas — nada sale solo (detalles en el artículo del copiloto generativo). 4. En Híbrido: para las acciones del día a día el Robot actúa; al llegar una acción sensible, queda retenida — el Robot publica una nota privada que @menciona al responsable (dispara la notificación nativa) y crea una tarjeta de aprobación con un id de acción. 5. El responsable toca o hace clic en el indicador Maestro del encabezado para abrir el panel; los atajos contiguos permiten Pausar, Reanudar o Asumir la atención. Las aprobaciones pendientes permanecen visibles en el escudo numerado. En el panel, elige Aprobar o Rechazar. Al Aprobar, la acción exacta que estaba detenida se vuelve a ejecutar; la nota registra quién aprobó. 6. En Piloto automático: el Robot ejecuta por su cuenta (las acciones sensibles igual quedan registradas en el rastro de auditoría). 7. Sigue el resultado en la tarjeta y en la línea de actividad de la conversación. Configuración y opciones Los tres modos de autonomía | Modo | Comportamiento | |------|----------------| | Piloto automático | Ejecuta por su cuenta; sin espera de aprobación. | | Copiloto | Propone; la persona revisa y envía. Nada se envía sin ti. | | Híbrido (Exigir aprobación / HITL) | Ejecuta por su cuenta, excepto acciones sensibles, que quedan retenidas para aprobación. | Qué cuenta como acción sensible en Híbrido (queda retenido) - Asignar a un equipo, ejecutar una macro, marcar la conversación como resuelta. - Escrituras de CRM, Tareas, Agenda (crear/editar/reprogramar/cancelar una cita) y Pagos. - Recuperación de comercio (una tarjeta de recuperación enviada al cliente), cancelar una cadencia de follow-up, inscribir en un grupo de distribución y disparar una ronda de colaboración. - Escrituras en base de datos, generar video, contratos (crear/enviar/recordar) y delegar a un subagente cuando esa delegación esté marcada como sensible. Qué hace el Robot con libertad (incluso en Híbrido) - Responder al contacto, agregar etiquetas, notas internas, reacciones, generar imagen, búsquedas en la base de conocimiento y demás consultas de solo lectura. Acción exclusivamente humana - Aprobar un borrador de IA de Follow-up siempre es humano — el Robot nunca aprueba su propio borrador. Esto rige en cualquier modo (ve el artículo de Follow-ups). La tarjeta y la nota de aprobación - La nota privada @menciona al responsable (o al equipo) y referencia el id de la acción, para activar la notificación nativa de la plataforma. - La tarjeta de aprobación queda en el panel del Maestro de la conversación, con Aprobar y Rechazar. - La decisión queda registrada con quién aprobó — y, al aprobar, la acción exacta retenida se vuelve a ejecutar. Transferencia a un humano: estado, prioridad y resumen Al transferir una conversación a un equipo humano, el Robot define el estado (abierta, pendiente, pospuesta o resuelta) y la prioridad (ninguna, baja, media, alta o urgente) de la conversación. Cada uno puede ser un valor fijo o "Maestro decide": en ese modo el propio Robot elige el valor más adecuado por conversación, en el momento de la transferencia — un valor fijo siempre prevalece sobre la elección del Robot. La nota de transferencia enviada al agente incluye el motivo y un resumen de la conversación (generado en el momento cuando aún no hay un resumen acumulado), para que la persona asuma con contexto. Asumido por un humano (el robot se retira y vuelve solo) Cuando una persona responde en la conversación (desde el panel o el móvil) o pausa el robot, este se retira de esa conversación: deja de responder para no pisar la atención humana. Aplica solo a esa conversación; en las demás el robot sigue funcionando con normalidad. Dos opciones controlan el regreso: | Opción | Qué hace | Predeterminado | |---|---|---| | Reanudar automáticamente después de un tiempo | El robot retoma la conversación cuando pase la ventana de abajo sin ninguna nueva respuesta humana. | Activado | | Reanudar después de | El tiempo de inactividad antes del regreso: 1 hora, 4 horas, 12 horas, 24 horas, 48 horas, 1 semana o Personalizado (escribes las horas). | 24 horas | - Con reanudación automática desactivada, el robot queda pausado en esa conversación hasta que una persona se la devuelva: no hay regreso por tiempo. - El reloj cuenta desde el último mensaje humano: si la persona vuelve a responder, la ventana se reinicia. - El mínimo aceptado es de 1 minuto; valores menores se elevan a ese piso. - La configuración es por robot (aplica a todas las bandejas donde atiende). Dónde aplica el modo y el análogo por departamento - El modo configurado en el Robot es el predeterminado en las bandejas que atiende. Una conversación puede mantener una excepción; la precedencia es conversación → Robot. El cambio empieza en el siguiente turno, no interrumpe una respuesta en curso ni ejecuta o descarta aprobaciones pendientes. - Los departamentos del Cerebro tienen su propio nivel de autonomía (incluido "Preguntar antes") — una configuración aparte, detallada en el artículo de departamentos. Casos de uso - Equipo nuevo con IA: empieza en Copiloto y revisa todo antes de enviar. - Operación con confianza y con rieles: Híbrido — respuestas de rutina por su cuenta, movimientos de dinero/datos esperando aprobación. - Alto volumen y bajo riesgo: Piloto automático para toques simples, o Híbrido para la mayoría de los casos. - Delegación sensible a un subagente mantenida bajo aprobación en Híbrido. Consejos, límites y buenas prácticas - Haz crecer la confianza de a poco: Copiloto → Híbrido → Piloto automático. - Asegura un responsable (asignado o equipo) para que los pedidos de aprobación no pasen desapercibidos. - Revisa los pendientes con frecuencia para que el flujo no se acumule. - Aprobar vuelve a ejecutar la acción exacta retenida — revisa los datos antes de aprobar; si algo cambió, rechaza y pídelo de nuevo. - Solo se proponen las herramientas habilitadas; deja las más poderosas empezando con aprobación. Solución de problemas - "La acción no se ejecutó": en Híbrido, una acción sensible queda detenida — apruébala en el panel del Maestro. - "Nadie vio el pedido de aprobación": revisa el responsable (asignado/equipo) y las notificaciones de la cuenta. - "El Robot actuó solo en algo que yo quería revisar": no está en la lista de sensibles, o el modo es Piloto automático — cambia a Híbrido. - "No puedo aprobar un borrador de IA de Follow-up por el Robot": la aprobación de borrador es humana por diseño — ve el artículo de Follow-ups. Ver también - Qué son el Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta - Copiloto generativo: proponer, confirmar y ejecutar - Departamentos, análisis de riesgo e insights - Herramientas del Maestro por módulo - IA con aprobación humana (human-in-the-loop) en los Follow-ups

El Robot completa y corrige datos del Contacto y de la Empresa en la conversación

Visión general Durante una atención la persona suele corregir y completar sus propios datos: "en realidad mi correo es otro", "anota mi documento para la factura", "me mudé de ciudad". Antes, el Robot podía leer el perfil entero y no corregir nada — alguien tenía que releer la conversación después y volver a escribirlo en el registro. Ahora el Robot escribe esos datos mientras conversa. Son seis capacidades: tres para el Contacto y tres para la Empresa. | Lo que el Robot completa | Dónde | |---|---| | Nombre, correo, teléfono, identificador externo y país | Contacto | | Documento fiscal (CPF/CNPJ) y tipo de persona | Contacto | | Dirección principal o dirección de facturación | Contacto | | Razón social, sitio, dominio, sector, tamaño, etapa comercial, correo, teléfono, zona horaria y descripción | Empresa | | Documento fiscal (CNPJ) y razón social | Empresa | | Dirección de la empresa | Empresa | Tres garantías lo sostienen: el Robot solo registra lo que la persona acaba de informar, el contacto es siempre el de esta conversación (no puede escribir en el registro de otra persona), y toda escritura exitosa deja una nota de auditoría en la conversación. Requisitos previos - Maestro habilitado y un Robot configurado en la bandeja. - Nivel de autonomía definido en el Robot — él decide si la escritura se ejecuta directamente o queda esperando aprobación (ver "Configuración y opciones"). - Las tres capacidades de Contacto son internas: ya vienen activas en todo Robot y por eso no aparecen en la lista de herramientas para marcar. - Las tres de Empresa son herramientas normales y deben estar marcadas en la configuración del Robot: crm_org_update, crm_org_set_fiscal y crm_org_set_address. - Marca también crm_list_organizations: es por ahí que el Robot descubre cuál empresa actualizar. Sin esa consulta no puede identificar el registro y no escribe nada. - El módulo Empresas debe estar disponible en la cuenta. Paso a paso 1. Abre la configuración del Robot y confirma el modo de autonomía. 2. En la lista de herramientas, marca las de Empresa (crm_org_update, crm_org_set_fiscal, crm_org_set_address) y la consulta crm_list_organizations. Las de Contacto ya están activas. 3. Guarda y atiende normalmente. Cuando la persona informe un dato — "anota mi documento:…" —, el Robot lo registra en el registro. 4. En el modo Híbrido (Exigir aprobación) la escritura queda detenida y se convierte en una tarjeta de aprobación en el panel del Maestro, con una nota privada que menciona al responsable. Ábrela y elige Aprobar o Rechazar. En Piloto automático se ejecuta directamente. 5. Verifica el resultado en el perfil del contacto (o en la ficha de la empresa) y la nota de auditoría registrada en la conversación. Configuración y opciones Campos del Contacto | Campo | Formato esperado | |---|---| | Nombre | Texto | | Correo | Dirección de correo electrónico | | Teléfono | E.164, con código de país (ej.: +5521999999999) | | Identificador | El id externo de esa persona en tu sistema | | País | ISO-3166 alfa-2 (ej.: BR) | | Documento fiscal | Los dígitos tal como los dio la persona; el tipo (cpf/cnpj) puede deducirse | | Tipo de persona | Física o jurídica | | Dirección | Calle, número, complemento, barrio, ciudad, provincia/estado, código postal y país | | Dirección de facturación | Los mismos campos, guardados aparte de la dirección principal | El Robot elige entre la dirección principal y la dirección de facturación según el contexto de la conversación. Si la persona dice explícitamente que es la dirección de la factura, que quede dicho en la conversación — eso es lo que guía la elección. Campos de la Empresa | Campo | Observación | |---|---| | Nombre comercial | Nombre de marca | | Razón social | Nombre registrado | | Dominio / Sitio | acme.com / URL completa | | Sector | Segmento de actividad | | Tamaño | Rango de empleados (ej.: 11-50) | | Etapa comercial | Ej.: lead, cliente | | Correo y teléfono | Teléfono en E.164 | | Zona horaria | Estándar IANA (ej.: America/Sao_Paulo) | | Descripción | Texto corto sobre la empresa | | Documento fiscal y razón social | Identidad fiscal, para facturarla o ponerla en un contrato | | Dirección | Calle, número, complemento, barrio, ciudad, provincia/estado, código postal y país | Autonomía: no hay un interruptor nuevo Las seis capacidades entran como acciones sensibles — exactamente el mismo tratamiento que las escrituras de CRM, Agenda y Pagos. Es decir: | Modo del Robot | Qué pasa con la escritura | |---|---| | Piloto automático | Se ejecuta directamente. | | Híbrido (Exigir aprobación) | Queda detenida esperando aprobación humana, en el panel de siempre. | | Copiloto | Nada sale sin que tú lo revises. | No hay un interruptor aparte solo para datos de contacto: quien gobierna es el nivel de autonomía del Robot. Casos de uso - Emitir una factura: el cliente pasa el documento y la dirección en plena conversación, y el registro queda listo para facturar. - Cerrar un contrato: razón social y documento de la empresa registrados en el momento, sin que nadie los reescriba después desde el historial. - Cobranza: correo y teléfono corregidos en cuanto la persona avisa que cambiaron — el enlace de pago empieza a llegar al lugar correcto. - Entrega: dirección de facturación separada de la dirección principal. - Calificación B2B: sector, tamaño y etapa comercial de la empresa completados a partir de lo que cuenta el contacto, alimentando segmentos e informes. Consejos, límites y buenas prácticas - Un documento ya guardado vuelve enmascarado — y el Robot se niega a reescribirlo. Un documento almacenado se devuelve en la lectura como ***. Si el Robot intentara "confirmar" ese valor enmascarado, sobrescribiría el documento real con una máscara. Por eso se niega y pide que la persona informe el documento. El Robot solo guarda un documento que acaba de oír en la conversación. - Una dirección parcial se fusiona, nunca se reemplaza. Si la persona dice solo la ciudad, el código postal y la calle ya guardados siguen ahí. Lo mismo vale para cualquier campo: lo que no se dijo mantiene su valor guardado. Una respuesta incompleta no borra el registro. - El contacto es siempre el de esta conversación. El Robot no admite apuntar al registro de otra persona — así es exactamente como el documento de un cliente terminaría en la ficha de otro. - La empresa, en cambio, se identifica por búsqueda. Si la cuenta tiene dos empresas de nombre parecido, pide al contacto el nombre completo o el documento antes de mandar actualizar — la escritura cae en el registro que el Robot encontró. - La nota de auditoría solo aparece cuando la acción salió bien. Si la escritura falló, no hay nota afirmando que se hizo. - Empieza en Híbrido. El dato de identidad es sensible: revisa algunas aprobaciones antes de pasar a Piloto automático. Solución de problemas - "El Robot dijo que lo anotó, pero el campo no cambió": el modo es Híbrido y la acción está detenida. Abre el panel del Maestro en la conversación y aprueba. - "El documento no se guardó": el valor enviado estaba enmascarado (leído del registro, no informado por la persona). Pide el documento en la conversación y regístralo de nuevo. - "El Robot no actualiza la empresa": las herramientas de Empresa no están marcadas en la configuración del Robot, o falta la consulta crm_list_organizations para localizar el registro. - "La dirección quedó incompleta": el Robot guarda solo lo que se dijo. Pide las partes que faltan — se suman a lo que ya existe, sin borrar nada. - "Actualizó la empresa equivocada": había más de un registro con nombre parecido. Corrígelo en la ficha de la empresa y, la próxima vez, confirma el nombre completo o el documento antes. - "Quiero que deje de tocar el registro": usa Copiloto (nada sale sin ti) o desmarca las herramientas de Empresa. Las de Contacto siguen el nivel de autonomía del Robot. Ver también - Modos de autonomía del Robot y aprobación humana (HITL) - Herramientas de Maestro por módulo y cómo habilitarlas - Verificación de lo que afirma el Robot antes de enviar - Datos fiscales y dirección del contacto (documento, facturación) - Empresas y vínculo con contactos

Verificación de lo que afirma el Robot antes de enviar

Visión general Un problema clásico de la atención con IA es que el Robot diga que hizo algo que no hizo: "ya lo agendé para mañana a las 14h", cuando la agenda rechazó ese horario — o cuando la agenda ni siquiera llegó a ejecutarse. El cliente se va de la conversación confiando en algo que no existe, y el equipo se entera después, cuando el cliente aparece en la puerta. La plataforma pasó a hacer una comprobación final antes de entregar la respuesta. Funciona así: 1. El Robot redacta la respuesta. 2. Antes del envío, la plataforma compara lo que la respuesta afirma con lo que ese turno realmente ejecutó (qué acciones se ejecutaron y si salieron bien). 3. Si la respuesta afirma un resultado que no se sostiene, esa afirmación se elimina y se sustituye por una línea neutra que dice que va a confirmar y volver. 4. El resto del mensaje se conserva — la conversación sigue con normalidad. Junto con esto cambiaron dos cosas más: - Los fallos de acciones internas se convierten en nota privada en la conversación, para que el equipo vea qué se rompió. - Los filtros de contenido del Robot valen para todas las salidas — texto, audio y botones — y no solo para el mensaje escrito. Lee la sección de límites antes de contárselo al equipo. Esto no vuelve infalible al Robot. Puede seguir equivocándose; lo que hace la plataforma es retirar la afirmación que no se sostiene. Requisitos previos - Maestro habilitado y un Robot configurado en la bandeja que atiende la conversación. - Las herramientas por módulo que usa el Robot (agenda, tareas, pagos, catálogo, ficha de contacto…) deben estar habilitadas — su resultado es la referencia con la que se compara. - Permiso de administrador para revisar la configuración del Robot y los filtros de contenido. - Un responsable de la conversación (agente asignado o equipo) para recibir y atender la nota privada. - No hay interruptor: la comprobación es automática y se ejecuta en toda respuesta del Robot. Paso a paso La comprobación ocurre sola. Los pasos siguientes son para que observes y valides que funciona en tu operación. 1. Abre una conversación atendida por el Robot que implique una acción concreta (agendar, cobrar, crear una tarea, registrar un pedido). 2. Lee el mensaje entregado al cliente. Si el Robot intentó afirmar un resultado que no ocurrió, en su lugar verás una línea diciendo que va a confirmar y volver — en vez de "ya está". 3. Abre las notas privadas de la conversación. Los fallos de acciones internas quedan registrados allí, con la indicación de qué no funcionó. 4. Corrige la causa. Normalmente es una de estas: herramienta deshabilitada, credencial/integración caída, dato obligatorio faltante (horario, importe, documento) o una regla del módulo que bloquea la operación. 5. Rehaz la acción manualmente si el cliente está esperando, y responde confirmando. 6. Si el mismo punto falla repetidamente, ajusta las instrucciones del Robot o habilita/corrige la herramienta correspondiente. Configuración y opciones | Qué | Dónde está | Observación | |---|---|---| | Comprobación de la respuesta | Automática | Siempre activa, en toda respuesta del Robot. No hay que configurar nada | | Línea sustituta | Automática | Texto neutro de "voy a confirmar y vuelvo", en lugar de la afirmación eliminada | | Nota privada de fallo | Notas privadas de la conversación | Nunca se entrega al cliente | | Filtros de contenido del Robot | Configuración del Robot | Ahora valen para texto, audio y botones | | Modo de autonomía | Configuración del Robot | Complementario: define qué necesita aprobación humana antes de ocurrir | Sobre la nota privada: es interna por naturaleza. El cliente no ve notas privadas en ningún canal — ni en WhatsApp, ni por correo, ni en el chat del sitio. Aparece solo para tu equipo, dentro de la conversación. Sobre los filtros de contenido: si configuraste el Robot para evitar ciertos términos, promesas o formatos, esa regla ahora se aplica también en la respuesta en audio y en las opciones de botón/lista. Antes, una opción de botón podía escapar del filtro que solo cubría el texto. Casos de uso - Agenda: el Robot intenta agendar, el horario ya está ocupado y la respuesta afirmaría "agendado". La afirmación se va, entra la línea de confirmación y el equipo recibe la nota privada para reprogramar. - Pago: el cobro no se generó por falta de un dato fiscal. El cliente no recibe un "enlace enviado" que nunca llegó; recibe un aviso de que la confirmación viene enseguida. - Tarea / derivación a humano: el Robot diría "te derivé a un especialista", pero la derivación falló. Sin la comprobación nadie se enteraría — con ella queda rastro en la conversación. - Catálogo / pedido: el artículo no pudo agregarse. Mejor un "voy a confirmar" que un pedido fantasma. - Auditoría: al revisar conversaciones, las notas privadas de fallo muestran dónde se rompe la automatización con más frecuencia. Consejos, límites y buenas prácticas Esta es la parte más importante del artículo. Alinea la expectativa con el equipo usando exactamente estos términos — prometer más de lo que la plataforma entrega destruye la confianza en la primera excepción. La comprobación reconoce las formas más comunes de afirmación, no todas. Detecta las maneras habituales de decir "ya lo hice" — "agendé", "creé", "registré", "envié", "cancelé" y variaciones cercanas. Una frase escrita de forma poco común, indirecta, muy larga o con rodeos puede pasar. No impide que el Robot se equivoque. La comprobación no corrige el razonamiento, no valida información del mundo real y no garantiza que la respuesta sea correcta. Hace una sola cosa: elimina la afirmación de un resultado que no se sostiene frente a lo que ese turno ejecutó. No lo describas como "el Robot ya no puede inventar". No es cierto. El Robot todavía puede afirmar algo incorrecto y que la frase pase. Descríbelo así: "la plataforma elimina las afirmaciones más comunes de acción completada cuando la acción no ocurrió". Otros límites, igual de honestos: - La comprobación mira el turno actual. Una afirmación hecha en una respuesta anterior no se revisa después. - La referencia es lo que hicieron las herramientas del turno — no el estado general del sistema. Si la acción ocurrió por otro camino (un agente la hizo a mano en ese mismo momento, o un proceso lento terminó después), el Robot puede ser corregido "sin necesidad". - La eliminación es quirúrgica: sale la afirmación, entra la línea neutra. El texto resultante puede quedar con un tono algo seco — es preferible a una promesa falsa. - La nota privada no sustituye la monitorización. Es un rastro dentro de la conversación, no un panel de alertas. - Filtro de contenido y comprobación son cosas distintas: el filtro se ocupa de lo que no se puede decir; la comprobación, de lo que no se puede afirmar como hecho. Buenas prácticas: - Trata las notas privadas como una cola de trabajo: un fallo registrado significa un cliente esperando. - Habilita de verdad las herramientas que el Robot necesita usar. Una herramienta deshabilitada produce exactamente el escenario que la comprobación corrige — y frustra al cliente igual. - En acciones sensibles (dinero, cancelación, datos de la ficha), combínalo con aprobación humana. La comprobación es la última red; la aprobación evita el problema antes. - Revisa semanalmente las notas privadas de fallo para encontrar el punto que más se rompe. Solución de problemas - "El cliente recibió 'voy a confirmar y vuelvo', pero la acción funcionó": probablemente la acción terminó fuera del turno (más lenta, o por otro camino). Confírmalo en el módulo correspondiente y responde al cliente; no hay que deshacer nada. - "El Robot afirmó algo que no ocurrió y la frase pasó": es un límite conocido — la redacción quedó fuera de las formas reconocidas. Guarda el fragmento, ajusta las instrucciones del Robot para ser más directo en ese punto y, si es posible, convierte ese paso en una acción con aprobación. - "El cliente vio una observación interna": una nota privada nunca se entrega en ningún canal. Si el cliente recibió el texto, se envió como mensaje normal, no como nota — revisa quién respondió y cómo. - "El audio dijo algo distinto del texto": los filtros ahora también cubren el audio. Si encuentras una diferencia, registra el ejemplo y revisa las instrucciones y los filtros del Robot. - "Apareció una opción de botón que yo había prohibido": los filtros pasaron a valer para botones/listas. Confirma que el término está realmente en la configuración de filtros del Robot, y no solo en la instrucción escrita. - "No encuentro la nota privada": confirma que estás mirando la conversación correcta y que tu perfil puede ver las notas internas de esa bandeja. Ver también - Verificación de turno y retención de la respuesta - Disparadores de automatización sobre la IA (Maestro) - Qué son el Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta - Modos de autonomía del Robot y aprobación humana (HITL) - Herramientas del Maestro por módulo - Copiloto generativo: proponer, confirmar y ejecutar - Responder, notas privadas y menciones a compañeros

Verificación de turno y retención de la respuesta

Visión general Entre el momento en que el Robot termina de escribir y el momento en que el contacto recibe el mensaje, ahora existe un punto de control. Se ejecuta en toda entrega — texto, audio y también las herramientas que hablan directamente con el contacto — y hace dos cosas: 1. Comprueba la superficie de la respuesta. Marcado interno filtrado, términos y datos personales bloqueados en la configuración, idioma equivocado, campos de plantilla sin resolver ({contacto.nombre}, [NOMBRE]), enlace/teléfono/precio que no aparece en ningún lado de lo que la cuenta tiene registrado ni de lo que ese turno consultó, repetición casi idéntica del mensaje anterior y tamaños fuera del tope. 2. Reconcilia lo que la respuesta afirma con lo que el turno ejecutó. Si el mensaje dice "ya agendé" y la herramienta de agenda no se ejecutó — o se ejecutó y falló —, la afirmación no se sostiene. Cuando algo es detectado, la plataforma tiene una escalera de reacciones, de la más leve a la más pesada: | Reacción | Qué ocurre | |---|---| | Quitar el fragmento fabricado | Sale solo el enlace/teléfono/precio que no se sostiene; el resto de la frase queda. | | Borrar la frase | La afirmación sin respaldo se borra y entra una línea neutra diciendo que confirmará y volverá. Es borrado, no reescritura. | | Rehacer una vez | El Robot rehace el turno con la corrección señalada. Limitado a una repetición por turno. | | Retener | La respuesta no sale. Espera a que una persona apruebe. Es la opción que activas en "Retener la respuesta" (más abajo). | | Bloquear | No sale nada (por ejemplo, un humano tomó la conversación a mitad del turno, o el mensaje sería un duplicado exacto). | Lee la sección de límites antes de presentar esto al equipo. Esta capa no vuelve al Robot incapaz de equivocarse. Elimina las formas más comunes de "ya lo hice" cuando el hacer nunca ocurrió — y hay maneras de escribir que se le escapan. Requisitos previos - Maestro habilitado y un Robot configurado en la bandeja. - Las herramientas por módulo que el Robot usa deben estar habilitadas — su ejecución es la evidencia con la que compara la reconciliación. Sin ejecución, no hay con qué comparar. - Registros de la cuenta al día (productos, precios, dominios, equipos). Es lo que permite reconocer un enlace o precio fabricado; lo que no está registrado tiende a tratarse como fabricado. - Permiso de administrador para cambiar la política de retención del Robot. - Para retener: alguien de guardia para aprobar. Sin nadie mirando la cola, retener equivale a no responder. Paso a paso La comprobación es automática y no tiene interruptor. Lo que configuras es la retención. 1. Abre la configuración del Robot (agente del Maestro) usado por la bandeja. 2. Busca "Retener la respuesta para aprobación humana". 3. Elige una de las tres opciones (detalladas en la sección siguiente). El valor por defecto es Entregar siempre. 4. Al salir de "Entregar siempre", la pantalla muestra un aviso destacado: mientras la respuesta está retenida, el contacto espera. Léelo antes de guardar — ese es el costo real de la opción. 5. Guarda. 6. Para el seguimiento: una respuesta retenida genera nota privada en la conversación y entra en la cola de aprobación del panel del Maestro, junto a las demás aprobaciones. 7. Al revisar puedes aprobar (la respuesta sale tal como estaba), editar y enviar (sale tu versión) o rechazar (no se envía nada; opcionalmente la conversación se transfiere a un humano). Configuración y opciones Las tres opciones de retención | Opción | Qué ocurre | Costo honesto | |---|---|---| | Entregar siempre (predeterminado) | La respuesta va directo al contacto. La comprobación sigue ejecutándose y sigue corrigiendo el texto — solo que no retiene nada. | Ninguno. Nadie espera. | | Retener cuando la respuesta afirme algo que el turno no ejecutó | Solo las respuestas con afirmación sin respaldo quedan detenidas. El resto se entrega de inmediato. | El contacto espera exactamente en los casos que importan — que son también los casos en que la respuesta habría estado equivocada. | | Retener toda respuesta para aprobación humana | Toda respuesta espera a una persona, incluso "hola, ¿en qué puedo ayudar?". | El contacto espera en todos los mensajes. En la práctica es atención humana con borrador de IA. | Qué significa "retener", sin eufemismos: mientras está retenido, el mensaje no existe en ningún canal. El contacto no ve "escribiendo", no recibe aviso, no recibe nada — ve silencio hasta que alguien apruebe. Si la retención ocurre a las 19h y la cola se mira a las 9h del día siguiente, el contacto esperó toda la noche. Por eso el valor por defecto es Entregar siempre, y por eso el aviso aparece en cuanto cambias la opción. Activa la retención cuando: - haya alguien de guardia mirando la cola de aprobación en el horario en que el Robot atiende; y - el costo de una afirmación equivocada sea mayor que el costo de la demora (dinero, salud, jurídico, compromisos de agenda). Si no tienes guardia, la combinación más equilibrada suele ser Entregar siempre más el disparador de automatización La respuesta afirmó una acción que no se ejecutó avisando a un supervisor. El contacto no espera y alguien corre tras el daño en minutos. Qué devuelve la comprobación a la conversación - El mensaje entregado ya viene corregido (frase borrada, fragmento fabricado eliminado). - Los fallos internos se convierten en notas privadas — nunca llegan al contacto. - Los disparadores de automatización sobre la IA permiten reaccionar solo (etiquetar, asignar, avisar). Consulta el artículo en "Ver también". Casos de uso - Clínica / prestador con agenda llena: "Retener cuando la respuesta afirme algo que el turno no hizo", con recepción mirando la cola en horario comercial. El paciente nunca recibe una hora que no existe; en los demás mensajes la respuesta es inmediata. - Cobros y enlaces de pago: la misma opción. Un enlace de pago afirmado y nunca generado es el tipo de error que genera tickets, no ventas. - Operación 24h sin turno nocturno: Entregar siempre. Retener de noche no protege a nadie — convierte un error raro en silencio garantizado. - Robot nuevo, primera semana en producción: algunos equipos activan Retener toda respuesta unos pocos días, con una persona dedicada, solo para calibrar tono e instrucciones. Es caro y no escala; úsalo como período de prueba, no como configuración permanente. - Cuenta con mucho contenido de marca (enlaces, precios): mantén los registros actualizados antes de activar la retención; si no, estarás aprobando a mano respuestas correctas cuyo enlace legítimo simplemente no estaba registrado. Consejos, límites y buenas prácticas Esta es la sección más importante del artículo. Usa estas palabras con el equipo — prometer más de lo que la plataforma entrega cuesta más caro que la brecha que la promesa escondería. No describas esto como "la IA ya no puede alucinar". Es falso. El Robot puede seguir afirmando algo equivocado, y puede seguir haciéndolo de una forma que se escapa a la comprobación. La reconciliación es léxica. Reconoce formas de escritura, no sentido. Los patrones cubren la manera directa y en primera persona de decir que algo se hizo ("ya agendé", "quedó agendado", "registré", "envié el enlace") en portugués, inglés y español. La paráfrasis se escapa. Una frase indirecta, con rodeos, muy larga, en voz pasiva o escrita de una forma inusual pasa por la reconciliación — incluso cuando afirma exactamente lo mismo. Es una decisión de diseño, no un error a corregir después: el límite de falso positivo es duro. Las frases en futuro y las preguntas ("¿puedo agendarte para mañana?", "voy a verificar y te confirmo") nunca disparan una afirmación, porque borrarlas rompería conversaciones legítimas todo el tiempo. El precio de esa seguridad es justamente el menor alcance. Otros límites, igualmente honestos: - Se reconocen siete familias de afirmación: agendamiento, registro creado, documento enviado, enlace de pago, transferencia a un humano, precio informado y follow-up prometido. Fuera de esas siete no hay reconciliación alguna. - La referencia es el turno actual, no el estado del sistema. Si la acción ocurrió por otra vía (un agente la hizo a mano en el mismo instante, o un proceso lento terminó después), la respuesta puede corregirse "sin necesidad". - Borrar la frase no es reescribir. Lo que queda puede sonar seco. Es preferible a una promesa falsa, pero no esperes elegancia. - Enlaces y precios fabricados dependen de lo que la cuenta tenga registrado. Un dominio legítimo que no está registrado puede eliminarse por error hasta que lo agregues — es un falso positivo esperado, y la corrección es registrarlo. - La comprobación no valida hechos del mundo real. No verifica si la información es correcta, si el razonamiento tiene sentido o si la política que el Robot citó existe. Verifica una sola cosa: si la respuesta afirma un resultado que ese turno no sostiene. - Retener no arregla lo que se escapó. Si la afirmación se escribió de una forma que la reconciliación no reconoce, la opción "Retener cuando la respuesta afirme algo que el turno no hizo" no retiene nada — la respuesta sale normalmente. Quien quiera una barrera total necesita "Retener toda respuesta", con el costo que eso implica. - Rehacer está limitado a una vez por turno. Un turno ya corregido que vuelve a fallar se suaviza o se retiene, no se rehace indefinidamente. Buenas prácticas: - Trata las notas privadas de fallo como cola de trabajo: un fallo registrado es un contacto esperando. - Habilita de verdad las herramientas que el Robot necesita. Una herramienta deshabilitada produce exactamente el escenario que la comprobación corrige — y frustra al contacto igual. - En acciones sensibles, prefiere la aprobación humana de la acción (autonomía híbrida) antes que la retención de la respuesta — sale más barato, porque evita el problema antes de que el texto exista. - Revisa semanalmente dónde actúa más la comprobación. La repetición en el mismo punto casi siempre significa instrucción ambigua o integración rota, no "IA mala". Solución de problemas - "El contacto recibió 'voy a confirmar y te aviso', pero la acción funcionó": la acción probablemente terminó fuera del turno. Confirma en el módulo y responde al contacto; no hay nada que deshacer. - "El Robot afirmó algo que no ocurrió y pasó": límite conocido — la forma de escribir quedó fuera de los patrones reconocidos. Guarda el fragmento, haz más directas las instrucciones del Robot en ese punto y, si el riesgo es alto, convierte ese paso en una acción con aprobación humana. - "Activé la retención y el contacto se quedó sin respuesta": es el comportamiento documentado. Mientras está retenida, la respuesta no sale. Revisa la cola de aprobación; si nadie la mira en ese horario, vuelve a Entregar siempre. - "La respuesta salió cortada/seca": se borró la frase ofensora. Si ocurre a menudo en el mismo tema, ajusta las instrucciones para que el Robot no prometa resultados antes de ejecutarlos. - "Un enlace legítimo nuestro desapareció del mensaje": el dominio no está en los registros de la cuenta. Agrégalo y el problema se acaba. - "El Robot respondió en el idioma equivocado y el mensaje no salió": la comprobación trata el idioma equivocado como problema de superficie. Fija el idioma en la configuración del Robot si tu operación es monolingüe. - "¿Dónde veo lo que fue retenido?": en la conversación, por la nota privada, y en la cola de aprobación del panel del Maestro — el mismo lugar que las demás aprobaciones. Ver también - Verificación de lo que el Robot afirma antes de enviar - Disparadores de automatización sobre la IA (Maestro) - Modos de autonomía del Robot y aprobación humana (HITL) - Herramientas del Maestro por módulo - Qué son el Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta

Bot silencioso: trabajar sin hablar con el contacto

Visión general El modo de interacción responde a una sola pregunta: ¿este bot habla con el contacto? Hay dos modos: - Habla con el contacto (predeterminado) — el bot atiende normalmente: lee, razona, usa sus herramientas y responde al contacto por el canal. - Silencioso — el bot no envía nada al contacto. Sigue leyendo la conversación, razonando y usando las herramientas que habilitaste, pero todo lo que produce se convierte en nota privada para el equipo. Quien responde al cliente es una persona. No lo confundas con la autonomía. La autonomía es cuánto decide el bot por su cuenta. El modo de interacción es si lo que produce llega al contacto. Son decisiones independientes: un bot puede ser silencioso y aun así tener piloto automático para actuar detrás de escena. El silencioso no es «un bot con menos ganas de hablar» — es estructuralmente incapaz de enviar. Las herramientas que hablan con el contacto ni siquiera se entregan al modelo, y si el modelo inventa el nombre de una de ellas, la ejecución es rechazada. El bloqueo existe en los dos lugares a propósito: un bloqueo que solo el modelo respeta no es un bloqueo. Requisitos previos - Maestro habilitado y un bot configurado. - Permiso de administrador para cambiar la configuración del bot. - Un equipo humano atendiendo la bandeja — en silencioso nadie responde al contacto hasta que lo haga una persona. Paso a paso 1. Abre la configuración del bot. 2. Ve a Modo de interacción (justo debajo de Autonomía). 3. Elige Silencioso — solo notas privadas. 4. Lee el aviso que aparece: describe exactamente lo que deja de ocurrir. 5. Guarda. Desde ese momento, ese bot no envía nada al contacto. Para revertirlo, elige Habla con el contacto y guarda — el bot vuelve a atender de inmediato, sin perder ninguna otra configuración. Configuración y opciones | Modo | Qué recibe el contacto | Dónde aparece la salida del bot | |------|------------------------|----------------------------------| | Habla con el contacto (predeterminado) | Las respuestas del bot, por el canal | En la conversación, como mensaje | | Silencioso | Nada | Como nota privada para el equipo | Qué sigue funcionando en silencioso - Lectura de la conversación, resumen y memoria. - Herramientas internas: CRM, agenda, catálogo, base de conocimiento, base de datos, búsqueda en la web, etiquetado, crear tareas, registrar atributos del contacto. - Notas privadas — es por ellas que el trabajo del bot llega al equipo. - Autonomía y aprobación humana siguen rigiendo las acciones que ejecuta. Qué deja de ocurrir - Ningún mensaje al contacto, en ningún canal. - Sin indicador de «escribiendo…» — anunciar escritura prometería un mensaje que comprobadamente no puede llegar. - Sin marcar como leído. Aquí el silencioso es más estricto que el Copiloto: un bot observador sellando cada mensaje entrante como leído en el instante en que llega le quita el acuse de recibo al agente humano y produce la peor lectura posible para el cliente — visto e ignorado. Silencioso frente a Copiloto Ambos evitan que el bot envíe por su cuenta, por caminos distintos: | | Copiloto | Silencioso | |---|---|---| | Cómo llega la sugerencia | Una tarjeta de borrador para que revises y envíes | Una nota privada con lo que averiguó | | ¿El borrador se vuelve mensaje? | Sí, con un clic tuyo | No hay borrador que enviar | | Marca como leído | Sí | No | Elige Copiloto cuando quieras acelerar la respuesta humana. Elige Silencioso cuando quieras el bot trabajando al lado de un equipo que conduce la conversación. Casos de uso - Auditoría y calidad — el bot sigue las conversaciones y deja notas sobre riesgo, promesas hechas y pendientes, sin aparecer nunca ante el cliente. - Enriquecimiento silencioso — consulta el CRM y la base, registra atributos del contacto y etiqueta la conversación mientras el agente humano habla. - Piloto sin riesgo — ejecuta el bot en silencioso sobre una bandeja real durante unos días y lee las notas para evaluar su calidad antes de dejarlo hablar. - Canal sensible — legal, cobranzas o salud, donde la respuesta al cliente siempre es humana pero la preparación puede ser automática. Consejos, límites y buenas prácticas - El silencioso es por bot, no por conversación: vale en todas las bandejas que ese bot atiende. - Si el bot queda silencioso y nadie está atendiendo la bandeja, el contacto se queda sin respuesta. Confirma que hay gente del otro lado. - Usa el silencioso como escalera de confianza: Silencioso → Copiloto → Híbrido → Piloto automático. - Las herramientas que actúan (crear negocio, agendar, cobrar) siguen actuando. Si solo quieres observación, revisa también las herramientas habilitadas. - Un valor desconocido en el campo (por ejemplo desde una edición por API) se lee como Habla con el contacto: si esta configuración falla, falla hacia seguir atendiendo. Solución de problemas - «El bot dejó de responder de la nada» — revisa el Modo de interacción. Si está Silencioso, es el comportamiento esperado. - «Aparecen las notas pero el cliente no recibe nada» — es exactamente el silencioso funcionando. Cambia a Habla con el contacto si quieres respuestas al cliente. - «El cliente reclama que el mensaje fue visto e ignorado» — en silencioso el bot no marca como leído; verifica si el acuse vino de la aplicación de un agente. - «Le pedí al bot que enviara un mensaje y lo rechazó» — en silencioso las herramientas de envío no existen para él, y la ejecución se rechaza aunque el modelo lo intente. - «Quiero silencio solo en esta conversación» — usa Pausar el bot en esa conversación; el modo de interacción abarca todo el bot. Ver también - Qué son Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta - Modos de autonomía del bot y aprobación humana (HITL) - Copiloto generativo: proponer, confirmar y ejecutar - Herramientas de Maestro por módulo - Dónde se usa cada bot

Búsqueda en la web: el bot consultando la internet pública

Visión general La búsqueda en la web le da al bot dos herramientas para consultar la internet pública — cosas que no sabe y que no están en tu cuenta: noticias, precios de mercado, datos públicos de empresas, documentación, cualquier cosa que cambió después del entrenamiento del modelo. | Herramienta | Qué hace | |---|---| | web_search | Busca en la web y devuelve resultados rankeados con título, URL y un fragmento de cada página. | | web_fetch | Lee el texto completo de páginas específicas por URL — tras una búsqueda cuando el fragmento no alcanza, o cuando el bot ya tiene la URL. | Ambas son de solo lectura y no envían nada al contacto: devuelven texto al modelo, que después decide qué (y si) va a decir. Por eso siguen disponibles cuando el bot delega en un subagente. Para el contenido de tu cuenta — contactos, negocios, catálogo, historial — el bot tiene herramientas propias, y la base de conocimiento guarda tu material. La búsqueda en la web es para lo que está afuera. Requisitos previos - Maestro habilitado y un bot configurado. - Una clave de API de Tavily disponible para el bot (ver «La clave» más abajo). - Las herramientas web_search y/o web_fetch habilitadas en la grilla de herramientas del bot — sin ellas, nada de esta sección tiene efecto. Paso a paso 1. En la configuración del bot, abre la grilla de Herramientas y habilita Buscar en la web y/o Leer una página web (categoría Conocimiento). 2. Baja hasta la sección Búsqueda en la web. Si ninguna de las dos está activa, un aviso te informa que nada de allí tendrá efecto todavía. 3. Ajusta Profundidad de la búsqueda y Resultados por búsqueda. 4. Si quieres restringir, completa Buscar solo en estos dominios y/o Nunca en estos dominios. 5. Guarda. Para apagar la búsqueda por completo, deshabilita las dos herramientas en la grilla. Tu configuración queda guardada para cuando vuelvas a activarlas. Configuración y opciones | Opción | Qué hace | Predeterminado | |---|---|---| | Profundidad de la búsqueda | Básica o Avanzada. La avanzada lee más de cada página y acierta más, pero consume más créditos por llamada. También se aplica cuando web_fetch lee una página. | Básica | | Resultados por búsqueda | Tope de 1 a 20. Vacío = el predeterminado de la herramienta (5). | Vacío (5) | | Buscar solo en estos dominios | Restringe la búsqueda a esos dominios. Vacío = toda la web. | Vacío | | Nunca en estos dominios | Bloquea siempre esos dominios. | Vacío | Cómo se combinan las dos listas de dominios No funcionan igual, y la diferencia es deliberada: - Buscar solo en estos dominios es una restricción. Cuando la completas, la lista propia del bot se ignora — no puede buscar en otro lugar, ni aunque lo pida. Una restricción que el modelo puede ampliar no es una restricción. - Nunca en estos dominios es una lista de bloqueo. Tus dominios valen siempre, y el bot todavía puede agregar otros para una consulta puntual. Escribe los dominios separados por comas o saltos de línea. https://, www. y la ruta después de la barra se quitan automáticamente — Tavily compara hosts, así que https://ejemplo.com/precios se convierte en ejemplo.com. Qué decide el bot (y tú no) - Cuántos resultados pedir en esa consulta: puede pedir menos que tu tope, nunca más. - El tema de la consulta (general, noticias o finanzas) y la ventana de tiempo (último día, semana, mes o año), decididos por pregunta. Hoy ninguno tiene campo fijo por bot — el predeterminado es general, sin recorte de tiempo. - Qué URLs leer con web_fetch — como máximo 5 por llamada. La clave (Tavily) La búsqueda necesita una clave de Tavily. Se busca en este orden: 1. La clave del propio bot (sección de claves de API, proveedor tavily). 2. La clave de tu cuenta, en Integraciones. 3. La clave de la instalación, configurada por el operador. Sin ninguna de ellas, las herramientas responden que la búsqueda no está configurada y el bot sigue la conversación con lo que ya sabe — la conversación no se rompe. Casos de uso - Soporte técnico — consultar la documentación pública de un socio antes de orientar al cliente. - Preventa — revisar datos públicos de la empresa del contacto para calificar mejor. - Noticias y precios — responder sobre algo que cambió después del entrenamiento del modelo. - Base restringida — pon tu propio sitio y tu documentación en Buscar solo en estos dominios: el bot busca solo allí, como una búsqueda interna sobre contenido público. Consejos, límites y buenas prácticas - Cada búsqueda consume créditos de Tavily. La profundidad avanzada y un número alto de resultados multiplican el gasto — empieza en Básica con el predeterminado de 5. - Un resultado de más también es contexto de más en el turno: 20 resultados pueden empujar hacia afuera información de la propia conversación. - web_fetch lee como máximo 5 páginas por llamada, y el texto de cada página se trunca para caber en el turno. - Una URL que no se pudo leer se informa al bot, no se descarta en silencio — así no responde como si la hubiera revisado. - La web pública no es fuente de verdad sobre tu operación. Para tus precios, políticas y plazos, usa la base de conocimiento. - Combínala con la verificación de turno si quieres retener respuestas que afirmen algo que el turno no comprobó. Solución de problemas - «Configuré todo y el bot nunca busca» — ¿están habilitadas las herramientas web_search/web_fetch en la grilla? El aviso de la sección te avisa cuando no lo están. - «La búsqueda no está configurada» — no hay clave de Tavily en ninguno de los tres niveles. - «La clave de API es inválida» — la clave existe pero fue rechazada; genera otra en Tavily. - «Se alcanzó el límite del plan» — la cuenta de Tavily se quedó sin créditos. - «La búsqueda está limitada ahora» — demasiadas llamadas en poco tiempo; reintenta después. - «Buscó en un sitio que yo no quería» — agrega el dominio a Nunca en estos dominios, o restringe todo con Buscar solo en estos dominios. - «Los resultados vienen de otro país/idioma» — haz la consulta más específica en las instrucciones del bot y restringe por dominio. Ver también - Qué son Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta - Herramientas de Maestro por módulo - Base de conocimiento y ontología - Verificación de lo que el bot afirma

DeepSeek como proveedor de modelo del bot

Visión general DeepSeek es un proveedor de modelos de lenguaje que tu bot puede usar como modelo principal o como modelo de respaldo, en el mismo lugar donde eliges OpenAI, Anthropic, Google, Groq y los demás. El acceso es nativo: la plataforma habla directo con api.deepseek.com. Eso es distinto de usar el mismo modelo a través de OpenRouter — en el acceso nativo el consumo se cobra en tu cuenta DeepSeek, con tu clave, sin intermediario. | Modelo | Perfil | |---|---| | DeepSeek V4 Pro | El más capaz de la familia — para razonamiento y tareas complejas. | | DeepSeek V4 Flash | El más rápido y económico — para volumen y respuestas cortas. | Requisitos previos - Maestro habilitado y un bot configurado. - Una clave de API de DeepSeek (créala en platform.deepseek.com/api_keys). - Permiso de administrador para configurar claves. Paso a paso Elige uno de los tres lugares para la clave — el bot los busca en este orden: 1. Solo en este bot — en la configuración del bot, sección Claves de API (por proveedor), fila DeepSeek: pega la clave y pulsa Probar para confirmar antes de guardar. 2. Para toda la cuenta — en Configuración → Integraciones → DeepSeek, ingresa la clave. Todos los bots de la cuenta pueden usarla (siempre que ese bot tenga activado el uso de la clave de la cuenta). 3. Para la instalación — el operador define la clave en el panel de super admin. Vale como último recurso para todas las cuentas. Una vez guardada la clave: 4. Vuelve a la configuración del bot y abre el selector de Modelo. 5. Elige DeepSeek V4 Pro o DeepSeek V4 Flash como modelo principal, o agrega uno de ellos a la cadena de respaldo. 6. Guarda. Configuración y opciones El orden de búsqueda de la clave | Orden | Origen | Cuándo usarlo | |---|---|---| | 1.º | Clave del propio bot | Un bot específico con costo separado. | | 2.º | Clave de la cuenta (Integraciones) | Lo predeterminado para la mayoría de las operaciones. | | 3.º | Clave de la instalación | Definida por el operador; cubre a quien no tiene clave propia. | La clave del bot siempre gana. Las dos globales solo entran si la instalación lo permite y el bot tiene esa opción activada — la misma regla que los demás proveedores. Lista de modelos en vivo Con la clave configurada, la plataforma consulta la lista de modelos directo en DeepSeek, así que un modelo nuevo aparece sin necesidad de actualización. El listado exige la clave — no existe consulta anónima. Si la consulta falla, el selector cae en la lista curada de arriba y nunca queda vacío. Nativo frente a vía OpenRouter El mismo modelo puede aparecer dos veces en el selector: - deepseek:… — acceso nativo, cobrado en tu cuenta DeepSeek. - openrouter:deepseek/… — el mismo modelo a través de OpenRouter, cobrado en tu cuenta OpenRouter. No es duplicidad: son rutas y facturas distintas. Elige el nativo si tienes cuenta DeepSeek. Casos de uso - Costo por volumen — DeepSeek V4 Flash en bots de alto volumen y respuestas cortas. - Razonamiento más pesado — DeepSeek V4 Pro en bots que analizan o deciden. - Respaldo de otro proveedor — poner un modelo DeepSeek en la cadena para que la atención no se detenga cuando el proveedor principal quede sin servicio o sin crédito. Consejos, límites y buenas prácticas - Prueba la clave en el propio formulario antes de guardar. Una clave inválida aparece al momento. - Al armar la cadena de respaldo, evita repetir el mismo proveedor en secuencia: si la caída es de cuenta (se acabó el crédito), el segundo intento golpea la misma puerta cerrada. Alterna proveedores. - El consumo se cobra en tu cuenta DeepSeek — vigila el saldo allí. - La clave es de solo escritura: una vez guardada, la interfaz solo muestra que existe, nunca su valor. - Cambiar de modelo no borra ninguna otra configuración del bot. Solución de problemas - «DeepSeek no aparece en el selector de modelo» — no hay clave en ninguno de los tres niveles, o el bot tiene desactivado el uso de las claves globales. - «La clave fue rechazada en la prueba» — genera otra en platform.deepseek.com/api_keys y revisa que no tenga un espacio al inicio o al final. - «La lista de modelos vino vacía» — la consulta a DeepSeek falló; el selector muestra la lista curada y puedes elegir normalmente. - «El bot cayó al respaldo todo el tiempo» — revisa el saldo de la cuenta DeepSeek. - «Elegí DeepSeek y el cobro apareció en OpenRouter» — seleccionaste la variante openrouter:deepseek/…; cámbiala por la que empieza con deepseek:. Ver también - Qué son Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta - Plantillas portables: guardar, duplicar, compartir y migrar un bot - Herramientas de Maestro por módulo - Dónde se usa cada bot

Modelos: guardar, aplicar, duplicar, exportar e importar la configuración de un bot

Visión general Un Modelo — así llama la pantalla a una configuración de bot guardada — es la configuración de un bot almacenada para reutilizarla: persona, instrucciones, modelo de lenguaje, herramientas habilitadas, guardrails, política de transferencia, secuencia de atención y todo lo demás que ajustaste. La biblioteca está en Configuración → Bots, justo debajo de la lista de bots — y aparece incluso cuando la cuenta todavía no tiene ningún bot, porque importar un Modelo es una de las formas de conseguir el primero. | Acción | Dónde está | Qué hace | |---|---|---| | Guardar como Modelo | en el formulario del bot | Guarda la configuración en la biblioteca de esta cuenta. | | Aplicar un Modelo | en el formulario del bot, en Plantillas rápidas | Trae la configuración guardada al formulario; la revisas y guardas el bot. | | Duplicar | en la lista de Modelos | Crea una copia del Modelo en esta cuenta, editable. | | Editar | en la lista de Modelos | Cambia el nombre, el sector y la descripción. No toca la configuración guardada. | | Eliminar | en la lista de Modelos | Quita el Modelo. Los bots ya creados a partir de él siguen funcionando. | | Exportar / Importar | en la lista de Modelos | Genera y lee un archivo .maestro-template.json que otra instalación puede abrir. | Lee esto antes de migrar: un Modelo no es una copia íntegra del bot. Dos clases de cosas se quedan atrás por diseño — secretos y referencias locales. Cada vez que algo se guarda, exporta o importa, el panel Lo que no viajó dice exactamente qué se eliminó o se vació. Nunca supongas «importó al 100%». Requisitos previos - Maestro habilitado y al menos un bot configurado (o un archivo de Modelo para importar). - Permiso de administrador para guardar, duplicar, editar, eliminar, exportar e importar. - Para importar en otra instalación: acceso de administrador allí también. Paso a paso Guardar un bot como Modelo 1. Ve a Configuración → Bots y abre el bot que ya está como lo quieres. 2. En el bloque Plantillas rápidas, usa Guardar como Modelo. 3. Rellena Nombre y, opcionalmente, Sector (opcional) y ¿Para qué sirve este Modelo? (opcional). Ponle un nombre que describa el uso, no el cliente. 4. Confirma con Guardar Modelo. Aparece arriba en la lista de Modelos. Atención — son dos comportamientos, y el diálogo dice cuál se aplica: - El bot ya está guardado: guarda la configuración que el bot está ejecutando ahora, no los cambios sin guardar de este formulario. Si acabas de cambiar algo, guarda el bot antes. - El bot todavía no existe: como no hay bot, la configuración en pantalla se guarda tal cual. Aplicar un Modelo a un bot Este es el camino de Modelo a bot — duplicar no crea ningún bot. 1. Abre un bot existente o empieza a crear uno nuevo. 2. En el bloque Plantillas rápidas, abre el selector Agente por vertical. Los Modelos de tu cuenta (y los de la biblioteca de la instalación) aparecen delante de los presets listos del producto. 3. Elige el Modelo y usa Aplicar. El aviso indica cuántos ajustes trajo: aplicar combina solo los campos que el Modelo lleva — el resto del formulario se queda como estaba. 4. Revisa la configuración, guarda el bot y vincúlalo a las bandejas de entrada donde debe atender. Buscar, duplicar, editar y eliminar 1. Usa el campo Buscar Modelos para filtrar por nombre, descripción o sector. Limpiar búsqueda vuelve a la lista completa. 2. Duplicar crea una copia del Modelo en esta cuenta, ya editable (el aviso lo confirma: «Duplicado como …»). Así se personaliza un Modelo Compartido, que es de solo lectura. 3. Editar cambia Nombre, Sector y Descripción — la configuración guardada no se toca. Para cambiar la configuración en sí, aplica el Modelo a un bot, ajústalo y usa Guardar como Modelo de nuevo. 4. Eliminar quita el Modelo de la biblioteca. Los bots creados a partir de él siguen funcionando: un Modelo es un punto de partida, no un vínculo. Exportar e importar entre instalaciones 1. En el Modelo, elige Exportar. El navegador descarga un archivo .maestro-template.json. 2. En la instalación de destino, usa Importar y elige el archivo. 3. Lee el panel «Lo que no viajó» — enumera, ítem por ítem, qué se eliminó o se vació. 4. Reconfigura lo que marcó el panel (claves, equipos, base de conocimiento, medios). 5. Aplica el Modelo a un bot, revísalo y guarda. Configuración y opciones Dos ámbitos: Modelos de la cuenta y biblioteca de la instalación La lista muestra los dos juntos, y se comportan de forma distinta a propósito: - Modelos de la cuenta — los que guardaste, duplicaste o importaste. Son editables y se pueden eliminar. - Biblioteca de la instalación — llevan el sello Compartido y son de solo lectura: no ofrecen Editar ni Eliminar. Para personalizar uno, usa Duplicar: la copia nace en esta cuenta, editable, sin alterar el original. Publicar un Modelo para toda la instalación es una acción del operador de la plataforma y no tiene camino en el panel de la cuenta: el efecto atraviesa todas las cuentas de la caja, y restringir es reversible mientras que despublicar del mundo no lo es. El panel «Lo que no viajó» Aparece después de guardar, editar, exportar o importar un Modelo, y enumera solo lo que no se pudo llevar — las referencias reencontradas por el nombre no entran, para que el panel siga valiendo la pena leerlo. Descartar lo cierra. Lo que NUNCA viaja: los secretos Ni los valores ni los nombres. El nombre de un secreto ya es un mapa de dónde están las credenciales. Se eliminan al guardar en la biblioteca y al exportar: - Las claves de proveedor del bot y el espejo de las claves nativas de la cuenta. - Los secretos registrados y la lista de sus nombres. - Credenciales escritas literalmente dentro de herramientas HTTP y servidores MCP — cabeceras como Authorization, Cookie, y cualquier campo cuyo nombre parezca api_key, token, password, secret. - Credencial incrustada en la URL (https://usuario:contrasena@host/...). Solo sale el usuario:contrasena; host, ruta y query se conservan para que la herramienta siga reconfigurable. La política es una lista de denegación: todo viaja excepto lo que esté nombrado como secreto o referencia local. Un campo nuevo cuyo nombre parezca credencial se elimina automáticamente. Así el error posible es «viajó de menos», nunca «se filtró un secreto». Una excepción importante y útil: una referencia con el formato {{secret.NOMBRE}} sobrevive — apunta a un secreto, no es uno. Del otro lado basta registrar un secreto con ese nombre y la herramienta vuelve a funcionar sin reescribir nada. Usa siempre esa forma en las herramientas HTTP. Lo que NO viaja: las referencias locales Un equipo 7 en la instalación de destino apunta a un equipo que no existe — o, peor, a un equipo distinto. Por eso cada referencia se exporta con el nombre que tenía, se reencuentra por el nombre al importar, y se vacía cuando nada coincide. Nada se inventa: un bot apuntando al equipo 1 solo porque el 1 existe es peor que un bot sin equipo. | Ítem | Al importar | |---|---| | Equipo de transferencia | Remapeado por nombre; vaciado si no existe un equipo con ese nombre. | | Subagentes (delegación) | Remapeados por nombre. | | Base de conocimiento | Llega apagada — el contenido ya ingerido no viaja. Reingiere y vuelve a activarla. | | Medios de la biblioteca | Descartados — las URLs apuntan al almacenamiento de origen. Vuelve a subirlos en el destino. | | Base de datos / voz clonada | El recurso no viaja; la capacidad llega apagada y nombrada en el panel. | | Atributos de contacto | Verificados contra los que la cuenta de destino realmente define. | Una capacidad cuyo recurso no pudo viajar llega desactivada a propósito: dejarla encendida entregaría un bot que responde «consulté nuestra base de conocimiento» contra una base vacía. El archivo - Extensión .maestro-template.json, con un marcador de formato y una versión. - Un archivo sin el marcador no se trata como Modelo: se rechaza, no se adivina. - Una versión que esta instalación no conoce también se rechaza — nunca se lee a medias. Un Modelo leído a medias es un bot que parece configurado y no lo está. Casos de uso - Estandarizar la atención — un Modelo «Soporte nivel 1» aplicado a varios bots. - Probar una variante — duplica el Modelo, aplica la copia a un bot de prueba y compara. - Entorno de pruebas → producción — configura con calma en pruebas, exporta e importa. - Agencia / multicliente — un Modelo por vertical, exportado e importado en cada cuenta. - Respaldo de configuración — exporta antes de un cambio grande. - Migración de instalación — lleva tus bots sin reconfigurar todo a mano. Consejos, límites y buenas prácticas - Lee siempre el panel «Lo que no viajó». Es tu lista de tareas del otro lado. - Después de importar, haz una prueba real en una conversación antes de poner el bot en tráfico vivo. - Prefiere {{secret.NOMBRE}} a pegar la credencial: es la única forma que sobrevive al viaje. - Nombra los Modelos por uso («Clínica — agendamiento»), no por cliente. - Editar no cambia el comportamiento: solo toca la etiqueta (nombre, sector, descripción). - Duplica antes de experimentar — así el Modelo que ya funciona queda intacto. - El Modelo es una fotografía: cambiar el bot después no actualiza el Modelo, ni al revés. Solución de problemas - «Dupliqué y no apareció ningún bot» — duplicar copia el Modelo, no crea un bot. Para tener un bot, abre el formulario del bot, aplica el Modelo en Agente por vertical, guarda y vincúlalo a las bandejas de entrada. - «Este Modelo no tiene Editar ni Eliminar» — viene de la instalación (sello Compartido) y es de solo lectura. Usa Duplicar para tener una copia editable en esta cuenta. - «Ya existe un Modelo con esta clave» — estás importando un archivo que ya está en la biblioteca. Duplica el que ya tienes, o renómbralo antes de importar de nuevo. - «El archivo fue rechazado al importar» — no es un .maestro-template.json válido, o lo generó una versión que esta instalación no puede leer. - «El bot transfiere al equipo equivocado» — no existía un equipo con el mismo nombre; el panel lo marcó como vaciado. Crea el equipo y selecciónalo. - «Dice que consultó la base y no encontró nada» — la base llega apagada y vacía. Reingiere el contenido y actívala. - «Las herramientas HTTP dan error de autenticación» — las credenciales no viajan. Registra los secretos en el destino. - «Faltan los medios» — los archivos no viajan; vuelve a subirlos en la biblioteca de medios del destino. - «Apliqué el Modelo y no cambió todo» — aplicar combina solo los campos que el Modelo lleva, y el aviso muestra cuántos ajustes entraron. El resto se queda como ya estaba el formulario. Ver también - Qué son Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta - Dónde se usa cada bot - Base de conocimiento y ontología - DeepSeek como proveedor de modelo del bot - Herramientas de Maestro por módulo

Secuencia de atención: etapas con criterio de salida verificado por el sistema

Visión general Hasta ahora, un guion de atención solo podía escribirse como texto en la persona o en las instrucciones del robot: "primero califica, luego presenta la propuesta, solo entonces cierra". El texto es orientación — un modelo puede seguirlo o ignorarlo, y los modelos más baratos y rápidos suelen ignorarlo ya en el tercer turno. Peor aún: no existía ningún estado que dijera "esta conversación está en la etapa de calificación", así que nada podía siquiera notar la desviación, mucho menos corregirla. La Secuencia de atención cambia ese texto por estructura: - la atención se convierte en una lista de etapas en orden; - cada etapa tiene un objetivo, las herramientas que permite y un criterio de salida; - el criterio lo verifica la plataforma, en código, contra lo que ese turno realmente ejecutó — nunca preguntándole al robot si ya terminó. Esa inversión es la función entera. Un robot que dice "ya registré tus datos" sin que la herramienta se haya ejecutado no avanza nada. Es opcional y viene apagada. Un robot que nunca abra esta sección se comporta exactamente como antes — las mismas instrucciones, las mismas herramientas, el mismo costo. No se agrega nada a la conversación. Requisitos previos - Maestro habilitado y un robot configurado. - Permiso de administrador para editar la configuración del robot. - Las herramientas que quieras usar en las etapas ya deben estar activas en el robot. Una etapa solo puede reducir el conjunto de herramientas que el robot tiene — nunca agregar. - Para el criterio Datos completados en el contacto: los campos que vayas a exigir deben existir en la ficha de contacto y poder completarse (por una herramienta del robot, por una automatización o por el equipo). Paso a paso 1. Abre la configuración del robot y ve a Secuencia de atención. 2. Activa Seguir una secuencia de etapas. 3. Haz clic en Agregar etapa y completa: - Nombre de la etapa — con tus palabras. El sistema no lo traduce ni lo reescribe; el identificador debajo del nombre se genera a partir de él. - Objetivo — va al inicio de las instrucciones mientras la etapa esté activa. - Herramientas permitidas en esta etapa — elige entre las que el robot ya tiene. - Criterio de salida — mira la tabla más abajo. - Límite de turnos en la etapa — la red de seguridad (por defecto 8, mínimo 1). 4. Repite con las demás etapas. El orden de la lista es el orden de la atención: usa mover hacia arriba y mover hacia abajo. Cada etapa lleva a la siguiente automáticamente — nunca escribes el enlace. 5. Elige Al terminar la última etapa: transferir a una persona, marcar como resuelta o seguir conversando sin etapa. 6. Decide si quieres Restringir a las herramientas de la etapa. 7. Guarda. Encendida y sin ninguna etapa no vale. El formulario avisa y pide que agregues al menos una etapa o que apagues la opción. Aun forzándolo, una secuencia sin etapas es inerte: el robot atiende como siempre. Configuración y opciones Los cuatro criterios de salida | Criterio | La etapa termina cuando… | Úsalo cuando | |---|---|---| | Herramientas ejecutadas (por defecto) | las herramientas elegidas se ejecutaron de verdad en ese turno | hay una acción concreta que comprueba la etapa (agendar, cobrar, registrar) | | Datos completados en el contacto | todos los campos que listaste están completados en el contacto | la etapa existe para recoger información | | Solo cuando una persona avance | nada automático la avanza — lee la sección de límites | quieres una revisión humana a mitad de la atención | | Después de una cantidad de turnos | se alcanza el límite de turnos de la etapa | no hay nada objetivo que verificar (una apertura, un saludo) | Detalles que cambian el resultado: - Herramientas ejecutadas con lista explícita (el campo Herramientas que comprueban la salida) exige todas las herramientas listadas. - Herramientas ejecutadas sin lista explícita acepta cualquiera de las herramientas permitidas en la etapa — así no tienes que repetir la lista dos veces. - Una etapa sin ninguna herramienta y sin lista es una etapa de ritmo: termina en cuanto el turno se completa. - Datos completados en el contacto: si la consulta al contacto no ocurre o falla, la etapa espera en vez de avanzar. Avanzar sin evidencia es justo lo que esta función existe para impedir — y el límite de turnos sigue acotando la espera. Límite de turnos: siempre presente, y siempre una escalada El límite cuenta turnos (mensajes del contacto atendidos), no los intentos internos del modelo. Existe porque "el robot me preguntó lo mismo ocho veces" es el problema real. Cuando el límite se agota sin que el criterio se haya cumplido, la secuencia termina ahí y aplica la política de Al terminar la última etapa — como escalada, no como conclusión. La etapa no queda registrada como cumplida y la etapa siguiente no se inicia. Al terminar la última etapa | Opción | Qué pasa | |---|---| | Transferir a una persona | la conversación se transfiere por el mismo camino que la transferencia normal del robot: nota interna, estado y asignación de equipo | | Marcar como resuelta | la conversación se cierra después de entregar la respuesta — nunca por encima de un mensaje que el contacto aún no recibió | | Seguir conversando sin etapa | el robot sigue atendiendo, ahora sin ninguna restricción de etapa | Restringir a las herramientas de la etapa - Encendido (por defecto): el robot ni siquiera recibe las demás herramientas. Salirse de la etapa es imposible, no solo desaconsejado. - Apagado: la etapa orienta por su objetivo, pero no impide que el robot use cualquier herramienta que tenga. Incluso con la restricción encendida, un conjunto mínimo nunca se quita: la lectura del contacto y de la conversación y la transferencia a una persona. Una etapa cuyo autor olvidó la transferencia produciría una conversación que no puede llegar a una persona — peor que el problema que la restricción resuelve. Y quitar la lectura de la ficha haría que el modelo adivine datos que podría haber consultado. Qué ve el robot de la secuencia Solo la etapa actual llega a las instrucciones — nunca el guion completo. Un modelo que recibe el mapa entero empieza a narrárselo al contacto ("ahora pasamos a la etapa de propuesta") o a saltar a una etapa sobre la que leyó, que es lo contrario de seguirla. El nombre y el objetivo llegan al robot exactamente como los escribiste, en tu idioma, sin traducción ni reescritura. Casos de uso - Comercial: Calificación (datos del contacto) → Propuesta (herramienta de presupuesto ejecutada) → Cierre (cobro generado) → transferir a una persona. - Triaje antes de la persona: una sola etapa, objetivo "descubrir el tema y la urgencia", salida por datos completados, límite de 5 turnos y transferir como política de salida. - Onboarding: varias etapas de recolección, cada una exigiendo campos distintos del contacto, y marcar como resuelta al final. - Revisión humana a mitad: una etapa con salida manual y un límite de turnos corto, para que la conversación suba al equipo al llegar ahí (lee los límites antes de usarla). - Soporte con procedimiento fijo: restricción de herramientas encendida, para que el robot no genere un cobro durante la etapa de diagnóstico. Consejos, límites y buenas prácticas "Solo cuando una persona avance" no tiene botón de avanzar. Hoy nada avanza una etapa manual automáticamente, y no existe en el panel un comando para empujarla a la siguiente. En la práctica termina de dos formas: el límite de turnos se agota y la secuencia cierra por la política de salida (una escalada), o una persona toma la conversación — y entonces el robot ya dejó de responder de todos modos. Usa este criterio como "detente aquí y llama a alguien", con un límite de turnos corto y Transferir a una persona como política de salida. No lo uses esperando que la conversación siga a la etapa siguiente después. Otros límites, igual de honestos: - Un criterio sin nada que verificar se vuelve escalada. Si eliges Herramientas ejecutadas sin ninguna herramienta, o Datos completados sin ningún campo, el formulario avisa: esa etapa solo saldría por el límite de turnos — que es escalada, no conclusión. - Solo entran a una etapa las herramientas ya activas en el robot. Si la lista aparece vacía, activa las herramientas en la sección Herramientas primero. - Apagar no borra. Las etapas siguen guardadas; el formulario indica cuántas son. - La etapa es duradera. Sobrevive a una pausa, a una transferencia, a un reinicio y a un contacto que responde seis horas después. Un contacto que vuelve no empieza de cero. - Editar la secuencia con conversaciones en curso tiene consecuencia. Si eliminas o renombras la etapa en la que está una conversación, esa conversación queda liberada — termina sin restricción, como antes de que la secuencia existiera. No se reinicia en la etapa 1, para que el contacto no pague tu edición respondiendo todo de nuevo. - El formulario rechaza una secuencia imposible de recorrer: una etapa sin nombre, dos etapas con el mismo identificador, un enlace que apunta a una etapa inexistente o un ciclo. - Esto no reemplaza la verificación de la respuesta. Una cosa impide que el robot avance sin prueba; la otra impide que le afirme al contacto algo que no ocurrió. Las dos suman. Buenas prácticas: - Empieza con dos o tres etapas. Un guion de ocho etapas es más fácil de equivocar que de seguir. - Prefiere Herramientas ejecutadas siempre que haya una acción concreta: es el criterio más difícil de burlar. - Escribe el objetivo como una frase de tarea ("descubrir el segmento y el tamaño de la empresa"), no como una persona. - Deja el límite de turnos corto en las etapas iniciales y más holgado en las que dependen de que el contacto responda algo lento. - En acciones sensibles (dinero, cancelación, datos personales), combina la secuencia con aprobación humana. Solución de problemas - "No puedo guardar": la secuencia está encendida sin ninguna etapa, o hay una etapa sin nombre, dos con el mismo identificador, un enlace roto o un ciclo. El mensaje del formulario indica cuál es. - "La lista de herramientas de la etapa está vacía": el robot aún no tiene herramientas activas. Actívalas en la sección Herramientas y vuelve. - "El robot no sale de la primera etapa": el criterio no se está cumpliendo de verdad. Verifica que la herramienta exigida se ejecutó (y no que solo se mencionó en la respuesta) y que los campos exigidos estén realmente completados en el contacto. Una herramienta desactivada nunca se ejecuta. - "La conversación se transfirió a mitad del guion": alguna etapa agotó su límite de turnos. Eso es la escalada funcionando — sube el límite de esa etapa o haz el criterio más fácil de cumplir. - "El robot le contó el guion al cliente": no recibe el guion, solo la etapa actual. Si el texto del guion está apareciendo, lo más probable es que también se haya escrito en las instrucciones o en la persona — quítalo de ahí. - "Cambié el orden y una conversación antigua quedó rara": las conversaciones en curso siguen con el estado que ya tenían. Si la etapa en la que estaban desapareció, quedaron liberadas y terminan sin restricción. - "Apagué la secuencia y las etapas desaparecieron de la pantalla": siguen guardadas — el aviso indica cuántas etapas se conservan. Ver también - Herramientas del Maestro por módulo - Modos de autonomía del Robot y aprobación humana (HITL) - Verificación de lo que el robot afirma antes de enviar - Verificación de turno y retención de la respuesta - Configuración avanzada del modelo por robot - Qué son el Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta

Configuración avanzada del modelo por robot: temperatura, Top P, tope de salida y esfuerzo de razonamiento

Visión general Cada robot ya elige un modelo predeterminado y una cadena de fallbacks. La Configuración avanzada del modelo está un escalón más abajo: cuatro ajustes que cambian cómo responde el modelo elegido, sin cambiar cuál es el modelo. Son cuatro campos, todos opcionales: | Campo | Rango | Qué cambia | |---|---|---| | Esfuerzo de razonamiento | Heredar / Ninguno / Bajo / Medio / Alto | cuánto "piensa" el modelo antes de responder, en familias con razonamiento | | Temperatura | 0 a 2 | valores más altos hacen las respuestas más variadas; más bajos, más predecibles | | Top P | mayor que 0 hasta 1 | muestreo por núcleo de probabilidad — normalmente se ajusta en lugar de la temperatura | | Máximo de tokens de salida | 1 o más | tope de tokens generados por respuesta | En blanco (o "Heredar") mantiene el comportamiento actual. Un robot que nunca abra esta sección sigue exactamente igual: la plataforma solo envía un ajuste al proveedor cuando tú elegiste uno. Dejar un campo en blanco no es "cero" — es "no mandes nada, usa el valor por defecto del proveedor". Requisitos previos - Maestro habilitado y un robot configurado. - Permiso de administrador para editar la configuración del robot. - Saber qué modelo usa el robot: los ajustes solo valen donde el proveedor de ese modelo los acepta (mira la tabla de compatibilidad más abajo). Paso a paso 1. Abre la configuración del robot. 2. Ve a Configuración avanzada del modelo. 3. Completa solo los campos que quieras cambiar. Deja los demás en blanco. 4. Guarda. 5. Haz una conversación de prueba con ese robot y compara el resultado antes de aplicar el mismo ajuste a otros. Configuración y opciones Temperatura y Top P — ajusta uno, no los dos Ambos controlan lo mismo por caminos distintos: cuánta variación puede tener la respuesta. La práctica que recomiendan los propios proveedores es mover uno y dejar el otro en blanco. Ajustar los dos a la vez vuelve el resultado difícil de prever y aún más difícil de comparar entre dos versiones del mismo robot. Como referencia práctica: - Temperatura baja (0 a 0.3): procedimientos, respuesta técnica, extracción de datos, cualquier cosa que deba salir igual todas las veces. - Temperatura media (0.4 a 0.6): atención común, conversación natural sin volverse impredecible. - Temperatura alta (0.7 o más): redacción creativa, variación deliberada del mensaje. Rara vez es lo que se busca en atención al cliente. Máximo de tokens de salida Es un tope por respuesta, no un objetivo. Sirve para contener respuestas demasiado largas para el canal (WhatsApp sobre todo) y para limitar el costo por turno. Un tope demasiado bajo corta la respuesta en vez de resumirla — si los mensajes empiezan a terminar a mitad de frase, el tope está demasiado ajustado. Esfuerzo de razonamiento Vale para modelos con razonamiento (las familias o-series/gpt-5.x de OpenAI, DeepSeek y similares). Más esfuerzo suele significar mejor respuesta en tareas difíciles, más tiempo de espera y más costo. Este campo tiene un segundo efecto, que es la razón por la que existe en el formulario: elegir un valor aquí también evita que el enrutador fuerce el cambio automático de endpoint cuando el modelo es de razonamiento y tiene herramientas vinculadas. Si ya decidiste cómo debe razonar el modelo, la plataforma respeta tu decisión en vez de decidir por ti. Dónde vale cada ajuste — y dónde se descarta Cada proveedor escribe estos parámetros con nombres distintos, y algunos simplemente no tienen el parámetro. La plataforma traduce el valor al nombre correcto del proveedor y, cuando ese proveedor no lo tiene, descarta el ajuste en vez de inventar un nombre que la llamada rechazaría. | Ajuste | Dónde se descarta | |---|---| | Temperatura | en modelos de razonamiento de OpenAI (la familia no la acepta) | | Top P | en modelos de razonamiento de OpenAI; en Groq y Cohere, que no exponen el parámetro | | Máximo de tokens de salida | en Cohere | | Esfuerzo de razonamiento | en Anthropic, Google, Cohere, Ollama, xAI y OpenRouter | Sobre la primera fila: en los modelos de razonamiento de OpenAI, temperatura y Top P se descartan juntos, a propósito. Antes la temperatura desaparecía en silencio mientras el Top P seguía adelante y tumbaba la llamada — el mismo valor del panel se comportaba de dos formas distintas según qué campo hubieras completado. Descartar es silencioso. No se convierte en error en la atención ni en aviso en esta pantalla. Si un ajuste parece no tener efecto, revisa la tabla de arriba antes de buscar un fallo. Valor inválido: quien lo rechaza es el proveedor La plataforma valida los rangos en el formulario (temperatura 0 a 2, Top P mayor que 0 hasta 1, tope de salida 1 o más). Más allá de eso, quien decide si un valor es aceptable es el proveedor del modelo — y el mensaje de error que aparezca viene de ahí, no de la plataforma. Ante la duda, déjalo en blanco. Casos de uso - Robot de soporte con procedimiento fijo: temperatura 0.1, para que la misma pregunta reciba siempre la misma respuesta. - Robot de ventas: temperatura 0.5 a 0.6 — conversación natural sin inventar variaciones en cada turno. - Robot que solo extrae datos (registrar un pedido, completar una ficha): temperatura 0.1 y tope de salida bajo; la respuesta es corta por naturaleza. - Robot en un canal con límite de tamaño: un tope de salida para que los mensajes no salgan enormes. - Tarea difícil y sin prisa (análisis, diagnóstico): esfuerzo de razonamiento Alto, aceptando más tiempo y más costo. - Modelo de razonamiento con herramientas donde quieres controlar el comportamiento: define el esfuerzo explícitamente en vez de dejar que la plataforma decida. Consejos, límites y buenas prácticas - Cambia un campo a la vez y prueba. Dos ajustes a la vez hacen imposible saber cuál causó la diferencia. - Temperatura O Top P. No los dos. - En blanco no es cero. Vaciar el campo devuelve la decisión al proveedor; escribir 0 es una elección tuya, con efecto real (temperatura 0 = lo más predecible posible). - El esfuerzo de razonamiento cuesta tiempo y dinero. En atención por WhatsApp, un esfuerzo alto puede volver la respuesta lo bastante lenta como para que el contacto desista. - Estos ajustes no cambian el modelo. Si la calidad no mejora aquí, el siguiente paso es cambiar el modelo predeterminado, no subir la temperatura. - La cadena de fallback sigue valiendo. Los ajustes se aplican sobre el modelo que efectivamente atienda el turno — incluido un fallback, cuando el principal falla. - Un robot sin estos campos completados no es un robot mal configurado. Los valores por defecto de los proveedores son buenos para la mayoría de las atenciones. Solución de problemas - "Cambié la temperatura y no cambió nada": el modelo del robot es de razonamiento de OpenAI — en esa familia la temperatura y el Top P se descartan. Cambia el modelo o usa el esfuerzo de razonamiento. - "Puse Top P y sigue igual": además del caso anterior, Groq y Cohere no exponen ese parámetro. - "Las respuestas se cortan a mitad": el Máximo de tokens de salida está demasiado bajo. Súbelo o déjalo en blanco. - "El proveedor rechazó la llamada": el valor está fuera de lo que ese modelo acepta. El mensaje viene del proveedor; vacía el campo y prueba de nuevo. - "El robot se puso lento": esfuerzo de razonamiento alto, o un modelo de razonamiento donde bastaría uno común. - "Elegí el esfuerzo de razonamiento y el modelo no es de razonamiento": el ajuste se descarta. No rompe nada, simplemente no hace efecto. Ver también - Modelos portátiles: un robot, varios proveedores - Proveedor DeepSeek - Secuencia de atención - Verificación de turno y retención de la respuesta - Qué son el Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta

Formato de la respuesta: adaptar al canal o entregar markdown en crudo

Visión general El modelo siempre escribe en markdown — es el formato con el que fue entrenado para estructurar texto. El problema es que cada canal entiende markdown de forma distinta: WhatsApp usa *asteriscos* para negrita, el widget web renderiza markdown completo y algunos canales no formatean nada. El Formato de la respuesta decide qué ocurre entre lo que escribió el modelo y lo que lee el contacto: - Adaptar al canal — traduce el formato al dialecto del canal de destino. La negrita pasa a ser *así* en WhatsApp y texto simple donde no hay soporte. - No formatear — entrega el markdown en crudo, exactamente como lo escribió el modelo. Requisitos previos - Un Robô ya creado y configurado. - Acceso de administrador de la cuenta para editar el Robô. Paso a paso 1. Abre Configuración → Robôs y edita el Robô. 2. Ve a la sección Entrega. 3. En Formato de la respuesta, elige Adaptar al canal o No formatear. 4. Guarda. El cambio se aplica a las próximas respuestas; los mensajes ya enviados no se reescriben. Configuración y opciones | Opción | Qué hace | |---|---| | Adaptar al canal | Convierte el formato a lo que entiende el canal de destino | | No formatear | Envía el markdown del modelo sin tocarlo | La elección es del Robô, no del canal: un mismo Robô atendiendo WhatsApp y widget adapta para ambos con una sola configuración. Casos de uso - Atención por WhatsApp: usa Adaptar al canal. Sin eso, un **negrita** de markdown llega al contacto como cuatro asteriscos literales en medio de la frase. - Una integración que consume la respuesta por API: usa No formatear. El sistema del otro lado suele preferir el markdown original para renderizarlo a su manera. - Un canal que ya renderiza markdown: cualquiera sirve; adaptar es el valor seguro por defecto. Consejos, límites y buenas prácticas - Ante la duda, Adaptar al canal. Es lo que el contacto espera ver. - No formatear no significa «texto simple»: significa markdown intacto. Si el canal no renderiza markdown, el contacto ve los símbolos. - Esto controla solo el formato. No cambia el contenido, el idioma ni el largo de la respuesta. Solución de problemas El contacto está viendo ** o ## dentro del texto. El Robô está en No formatear en un canal que no renderiza markdown. Cámbialo a Adaptar al canal. La respuesta llega sin ningún destaque. El canal de destino no admite formato — el modo adaptar baja a texto simple a propósito, porque es mejor que símbolos sueltos. Lo cambié y no pasó nada. La configuración se aplica desde la próxima respuesta. Confirma también que guardaste el Robô correcto si la cuenta tiene más de uno. Ver también - Ajustes avanzados del modelo - Secuencia de atención

Paginación en herramientas HTTP personalizadas

Visión general Una herramienta HTTP personalizada permite que el Robô llame a tu API. Cuando esa API devuelve listas, casi siempre las devuelve en páginas — y sin configurarlo el Robô lee solo la primera y responde con una parte de los datos, sin saber que falta el resto. La Paginación lo resuelve. Le indicas de qué tipo es, dónde están los ítems en la respuesta y cuántas páginas recorrer. Y, opcionalmente, cuántos ítems pedir por página. Requisitos previos - Un Robô con al menos una herramienta HTTP personalizada configurada. - Saber cómo pagina tu API: por número de página o por cursor. - Acceso de administrador de la cuenta. Paso a paso 1. Abre Configuración → Robôs y edita el Robô. 2. Ve a Herramientas personalizadas y abre la herramienta. 3. En Paginación, elige el tipo: Sin paginación, Número de página o Cursor. 4. Completa los campos de paginación (ver la tabla abajo). 5. Guarda. Configuración y opciones | Campo | Para qué sirve | |---|---| | Tipo | Sin paginación, Número de página o Cursor | | Param de página/cursor | El nombre del parámetro que tu API usa para avanzar (page, cursor…) | | Ruta de items (array) | Dónde está la lista de resultados en la respuesta | | Ruta del próximo cursor | Dónde llega el cursor de la página siguiente (solo tipo cursor) | | Página inicial | Desde qué página empezar | | Máx. páginas | Tope de páginas que recorre una llamada | | Param del tamaño de página | El nombre del parámetro de tamaño de tu API (per_page, limit…) | | Ítems por página | El valor enviado en ese parámetro | Los dos últimos son opcionales y van juntos: dejarlos vacíos significa no enviar el parámetro, y entonces la API decide el tamaño. Casos de uso - Una API cuyo valor por defecto son 100 ítems por página: define per_page = 20. Cada página pasa a ser un trozo que cabe cómodamente en el contexto, y Máx. páginas controla hasta dónde ir. - Una API que devuelve todo de una vez: si acepta un parámetro de límite, úsalo. Una respuesta enorme de golpe consume el contexto del modelo y deja poco para razonar y para responder. - Una API con cursor: completa Ruta del próximo cursor; el tamaño de página sigue aplicando. Consejos, límites y buenas prácticas - Empieza con un valor modesto (10 a 25) y súbelo solo si las respuestas salen incompletas. - Un tamaño de página menor con Máx. páginas mayor suele ser mejor que una página gigante: el Robô puede parar en cuanto encontró lo que necesitaba. - El parámetro tiene que existir en tu API. Un nombre que no conoce se suele ignorar en silencio — y te queda la impresión de que la configuración no tuvo efecto. - Dejarlo vacío es una elección válida cuando el valor por defecto de la API ya es razonable. Solución de problemas El Robô responde con datos parciales. O la paginación está en Sin paginación, o Máx. páginas es demasiado bajo para el volumen que devuelve la consulta. La herramienta tarda mucho. Cada página es una llamada HTTP. Baja Máx. páginas, o sube los ítems por página para traer el mismo volumen en menos idas y vueltas. Cambié los ítems por página y no cambió nada. Confirma el nombre del parámetro con la documentación de tu API — per_page, limit, page_size y pageSize son todos comunes, y solo uno es el correcto. La lista llega vacía. La Ruta de items no apunta al array correcto en la respuesta. Ver también - Ajustes avanzados del modelo - Herramientas de Maestro por módulo

Base de conocimiento y mapa del negocio (ontología) del Cerebro

Visión general El Cerebro de la Cuenta tiene dos piezas que trabajan juntas: - La base de conocimiento (corpus) son las fuentes que alimentan el Cerebro: documentos que subes, páginas que pegas por URL y el objetivo/meta que escribes sobre tu negocio. Cada fuente se procesa y se divide en fragmentos indexados (los "chunks"), que el Maestro consulta para responder con referencia al origen. - La estructura o mapa del negocio (ontología) es el resultado consultable de eso: un grafo de entidades (bandejas de entrada, equipos, agentes de IA, etiquetas, atributos, macros, canales) y de las relaciones entre ellas, armado a partir del corpus más los datos reales de tu cuenta. Es el "segundo cerebro" — el gemelo digital — que el Maestro usa para entender tu operación. En resumen: tú alimentas la base de conocimiento y el Cerebro arma el mapa del negocio a partir de ella. Cuanto más rico el corpus, mejores las respuestas, los riesgos y los insights. Requisitos previos - Cuenta con el Maestro y el Cerebro de la Cuenta habilitados (la función account_brain). Si no encuentras el área, habla con un administrador. - La lectura es para cualquier miembro de la cuenta: ver las fuentes y el mapa del negocio no exige permiso especial. - Agregar o eliminar fuentes es exclusivo de administradores — el servidor revalida el permiso y la interfaz oculta los controles de carga/eliminación para quien no es administrador. Paso a paso Alimentar la base de conocimiento En la pestaña Base de conocimiento (corpus) tienes tres formas de "alimentar el Cerebro": 1. Subir un documento: arrastra el archivo al área de carga (o haz clic para elegirlo) y confirma. El archivo se guarda como adjunto y el Cerebro lo busca y extrae su contenido, convirtiéndolo en fragmentos indexados. 2. Pegar una URL: pega la dirección de una página y confirma. El Cerebro busca la página y extrae el contenido, igual que un documento. 3. Escribir el objetivo/meta de la cuenta: describe, en texto, el objetivo de tu negocio (también hay un botón de dictado por voz para completarlo hablando). El objetivo es una fuente fija: al guardarlo de nuevo, reemplaza el anterior en lugar de duplicar. Gestionar fuentes - La lista muestra cada fuente con su conteo de fragmentos indexados (chunks), más un resumen arriba con el total de fuentes y fragmentos — la prueba de que el Cerebro fue alimentado. - Para eliminar una fuente, usa el ícono de eliminación (solo administradores) y confirma en el diálogo. Eliminar una fuente borra todos sus fragmentos del índice. Ver el mapa del negocio (estructura/ontología) - Abre la pestaña de Estructura (ontología) para ver el grafo de entidades y relaciones armado a partir del corpus y de los datos reales de la cuenta. - Haz clic en una entidad para abrir el panel de detalle con su tipo, las relaciones conectadas y, cuando existan, las fuentes (origen) de ese elemento. Configuración y opciones - Proveedor de embeddings (administradores): en la parte superior de la base de conocimiento eliges qué proveedor indexa y busca el conocimiento de la cuenta (predeterminado de la instalación, OpenAI o Cohere). Al cambiarlo, la plataforma re-indexa todas las fuentes automáticamente — espera a que termine el procesamiento antes de evaluar la calidad. - Tres modos de entrada: documento, URL u objetivo en texto — elige el que tenga sentido para cada contenido. - Objetivo como fuente fija: volver a guardar el objetivo reindexa (reemplaza); nunca acumula duplicados. - Conteo de fragmentos por fuente: indica cuánto contenido se extrajo e indexó de verdad. - Comportamiento a prueba de fallos (cache-first): el mapa del negocio se guarda en caché, así que la pantalla se renderiza aunque el motor esté momentáneamente fuera de servicio — en vez de mostrar un error. - Estado vacío que enseña: cuando todavía no hay conocimiento, la pantalla invita a alimentar la base en lugar de mostrar una pantalla muerta. Casos de uso - Centralizar manuales, políticas, catálogos y FAQs para que el Maestro responda de forma consistente. - Registrar el objetivo del negocio para orientar las propuestas y acciones del copiloto. - Visualizar cómo se conectan bandejas de entrada, equipos, agentes y atributos — útil para revisar la organización de la cuenta. - Construir una base sólida que mejora el análisis de riesgo y los insights generados por departamento. Consejos, límites y buenas prácticas - Cuanto más rico y limpio el corpus, mejor: documentos actualizados y bien escritos generan riesgos, insights y análisis más precisos. - Un objetivo claro mejora las propuestas del copiloto y de los departamentos. - Evita subir contenido desactualizado — la información vieja genera sugerencias viejas. - El mapa del negocio se puebla con el tiempo: alimenta fuentes y espera el procesamiento. - La indexación usa embeddings con conmutación automática de proveedor (p. ej. OpenAI → Cohere). Conecta una clave de Cohere en Integraciones para que la base siga indexando aunque el proveedor primario se quede sin créditos. Solución de problemas - Fuente con 0 fragmentos: la extracción no encontró contenido — el formato puede no estar soportado, el archivo puede estar vacío/protegido o la URL puede estar inaccesible. Prueba otro formato o vuelve a subir. - Mapa del negocio (ontología) vacío: el mapa NO proviene de las fuentes que subes — se construye a partir de la estructura real de tu cuenta (bandejas, equipos, bots, etiquetas, atributos, macros). Se genera cuando se crea la cuenta y se actualiza una vez al día. En una cuenta creada justo después de la actualización diaria, el mapa queda vacío hasta la siguiente. Usa Mapear ahora, en la propia pantalla vacía, para construirlo al instante — tarda unos segundos. - "No se pudo mapear esta cuenta": Maestro no pudo leer la estructura de tu cuenta. Casi siempre es el token de acceso de la cuenta que usa Maestro; pide a un administrador de la instalación que lo revise e inténtalo de nuevo. - Acción bloqueada: subir o eliminar fuentes es solo para administradores. Si los controles no aparecen (o la acción es rechazada), confirma tu perfil con un administrador. - "Error al indexar" / embeddings no disponibles: ningún proveedor de embeddings tiene una clave válida con créditos. Verifica los créditos del proveedor primario (p. ej. OpenAI) o conecta una clave de Cohere en Integraciones y vuelve a intentarlo. - Modelo de embedding incompatible al guardar un Robot: cada instalación almacena vectores con un ancho fijo. Elige un modelo con la misma dimensión que muestra la pantalla — en una instalación de 1536, usa text-embedding-3-small en vez de text-embedding-3-large (3072). Después de cambiar un modelo ya usado, vuelve a indexar la base para no mezclar vectores antiguos y nuevos. Ver también - Qué es el Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta - Onboarding por voz y configuración asistida - Departamentos, análisis de riesgo e insights

Sincronización diaria del Centro de Ayuda con la base del bot

Visión general Existen dos integraciones diferentes entre el Centro de Ayuda y Maestro. Tienen nombres parecidos, pero un alcance y una velocidad muy distintos — confundirlas es la causa más común de "publiqué el artículo y el bot no lo sabe": | | Selección de artículos por bot | Sincronización diaria de la cuenta | |---|---|---| | Qué entra | solo los artículos/categorías que marcas | todo lo publicado, en todos los portales | | Quién lo usa | solo ese bot | todos los bots de la cuenta (base compartida) | | Cuándo se actualiza | al instante — al guardar la selección y en cada edición/publicación del artículo | una vez al día, automáticamente | | Dónde se configura | pestaña de conocimiento en la configuración del bot | nada que configurar: es automático | La primera siempre funcionó al instante. La segunda — la que lleva todo el portal a la base compartida de la cuenta — no tenía disparador automático: solo se ejecutaba si un administrador de la instalación la lanzaba a mano. A partir de esta versión se ejecuta sola, todos los días. Cada artículo publicado se convierte en un documento de la base de la cuenta, en la ruta help-center/{portal}/{categoría}/{artículo} — así el bot responde con el contenido oficial y puede citar de qué artículo salió la respuesta. Los artículos sin categoría quedan en uncategorized. Requisitos previos - Una cuenta con Maestro habilitado y al menos un bot activo. El barrido diario ignora las cuentas sin ningún bot activo — no habría a quién entregarle el conocimiento. - Un portal del Centro de Ayuda con artículos en estado publicado. - Un proveedor de embeddings con clave y créditos válidos — es la misma indexación que usa la base de conocimiento del Cerebro de la Cuenta. - La sincronización debe estar habilitada en la instalación (una llave de despliegue bajo el control del administrador de la instalación). Si está apagada, ninguna cuenta sincroniza. Paso a paso 1. Escribe y publica tus artículos en el portal, como siempre. Los borradores y los archivados no cuentan. 2. No hagas nada más. El barrido se ejecuta automáticamente todos los días a las 05:10 UTC (02:10 en la hora de Brasilia). No se dispara cuando el servicio se reinicia: espera el horario. 3. Al día siguiente, confirma: pregúntale al bot algo que solo exista en ese artículo. La respuesta debe traer el contenido publicado y apuntar a su origen en help-center/…. 4. ¿Necesitas que valga ahora, sin esperar al día siguiente? Dos salidas: - marca el artículo (o la categoría entera) en la pestaña de conocimiento del bot — esa selección vale al instante y se mantiene sincronizada en cada edición; - o pídele a un administrador de la instalación que dispare la sincronización de la cuenta bajo demanda. Configuración y opciones - Cadencia diaria, a las 05:10 UTC. El horario quebrado es deliberado: las demás rutinas automáticas de Maestro se ejecutan en horas en punto, y el mapeo de la estructura del Cerebro corre 55 minutos antes — así la lectura de los artículos nunca compite con la rutina anterior por la misma cuenta. - Alcance: todos los portales de la cuenta, todos los artículos publicados. La categoría se convierte en una "carpeta" dentro de la ruta del documento. - Contenido indexado: el título más el cuerpo del artículo. Los subtítulos (##, ###) guían el corte en fragmentos — cada fragmento lleva la sección de la que salió, lo que mejora la cita. - Solo lectura: la sincronización nunca edita, publica, despublica ni borra un artículo. Solo lee el portal y escribe en la base de Maestro. - Una ejecución por cuenta, por día: si la sincronización del día anterior sigue corriendo cuando empieza la siguiente, la nueva se descarta. Nunca hay dos escribiendo en la misma base a la vez. - Sustitución atómica: el contenido se indexa antes de tocar la base, y el cambio ocurre en una única transacción. Un fallo a mitad de camino nunca vacía lo que ya estaba indexado. - Aislamiento de errores: un artículo, una página o un portal con problemas se contabiliza y el barrido continúa con el resto — un elemento defectuoso no hunde toda la sincronización. - Guarda de paginación: la lectura de cada portal está limitada y se detiene sola cuando los artículos empiezan a repetirse, evitando una lectura infinita. Casos de uso - Lograr que el bot responda con la política oficial ya publicada, citando el artículo, en vez de una versión pegada a mano y desactualizada. - Mantener una única fuente de verdad: el equipo edita en el portal y todos los bots lo heredan. - Cuentas con muchos artículos: aprovechar todo el portal sin marcar elemento por elemento. - Los bots nuevos ya nacen sabiendo — la base es de la cuenta, no de un bot en particular. - Portales trilingües: todo lo publicado en cada idioma entra en la base. Consejos, límites y buenas prácticas - Los borradores y los archivados no entran. Un artículo con el cuerpo vacío también se ignora (y se conserva lo que ya estaba indexado). - Despublicar no quita el artículo de la base compartida en el barrido diario: agrega y actualiza, no borra documentos de artículos que salieron del aire. Si un contenido debe desaparecer de las respuestas de inmediato, usa la selección por bot (que lo quita al despublicar) o pide a un administrador que elimine esa fuente. - Costo: cada ejecución vuelve a indexar los artículos publicados, e indexar cuesta dinero por cuenta. Por eso la cadencia es diaria: es el menor costo estable que mantiene el desfase dentro de 24 horas. Ejecutarlo cada hora multiplicaría ese costo por 24 para observar un contenido que casi nunca cambia de hora en hora. - Una ventana de hasta 24 horas: los cambios urgentes deben ir por la selección por bot, que vale al instante. - Un buen artículo hace una buena respuesta: títulos claros, secciones bien divididas y contenido actualizado generan mejores citas. El contenido viejo genera respuestas viejas. Solución de problemas - "Publiqué ayer y el bot no lo sabe": confirma que el artículo esté publicado, que la cuenta tenga al menos un bot activo y que el proveedor de embeddings tenga créditos. Si el artículo se publicó después de las 05:10 UTC, solo entra en el barrido siguiente. - "No sincroniza nada, en ninguna cuenta": lo más probable es que la sincronización esté apagada en la instalación. Habla con el administrador de la instalación. - "Sincronizó, pero el bot no lo usa": el bot debe estar autorizado a consultar la base de conocimiento. Revisa las herramientas habilitadas para él. - "Un artículo viejo sigue apareciendo en las respuestas": es el límite descrito arriba — despublicar no lo borra de la base compartida. Usa la selección por bot o pide la eliminación de la fuente. - "No se pudo indexar" / embeddings no disponibles: ningún proveedor de embeddings tiene clave y créditos válidos. Verifica los créditos del proveedor primario o conecta una clave alternativa en Integraciones — es la misma causa (y la misma solución) que en la base de conocimiento. Ver también - Base de conocimiento y mapa del negocio (ontología) del Cerebro - Dónde se usa cada Robot: las superficies de la cuenta - Herramientas de Maestro por módulo y cómo habilitarlas - Qué es Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta

Análisis consultivos y paneles generativos del Cerebro

Visión general El Cerebro de la Cuenta ofrece dos formas de leer la operación a partir de los datos que la plataforma ya tiene: - Matriz de análisis consultiva — una pestaña con KPIs reales de los módulos nativos (conversaciones abiertas, tiempo de primera respuesta, tiempo de resolución, CSAT, MRR, valor del pipeline del CRM, follow-ups activos, pedidos del Catálogo y métricas de Ventas como metas, cumplimiento, monedas y comisiones), además de series (volumen de conversaciones de los últimos días y distribución por estado), cada gráfico con una lectura consultiva de una línea. - Paneles generativos — describes en lenguaje natural el panel que quieres y el Maestro arma una especificación declarativa (tarjetas de KPI, gráficos, tablas y un texto-resumen) ya con los valores reales superpuestos. La matriz es de solo lectura y siempre está disponible; los paneles generativos los creas, revisas, guardas y organizas a tu gusto. Requisitos previos - Cuenta con el Cerebro de la Cuenta habilitado. - Permiso de administrador para generar, guardar, reordenar y descartar paneles. Cualquier miembro de la cuenta puede ver la matriz y los paneles guardados (solo lectura). - Módulos nativos activos y con datos para que los KPIs muestren valores reales (por ejemplo, Pagos para MRR, CRM para el pipeline, Catálogo para pedidos, Ventas para metas y comisiones). Paso a paso Ver los análisis (matriz) 1. Abre el Cerebro de la Cuenta y ve a la pestaña Análisis. 2. Sigue las tarjetas de KPI y los gráficos (volumen y estado). 3. Donde haya un informe nativo correspondiente, haz clic en el KPI para abrir el informe con el detalle. 4. Si aparece el sello en caché, el motor de análisis estaba caído en ese momento y la pestaña mostró un cálculo nativo de respaldo — los datos siguen siendo válidos y la pestaña nunca se rompe. Crear un panel generativo 1. Ve a la pestaña Paneles. 2. En el campo de generación, describe en lenguaje natural el panel que quieres (también puedes dictar por voz). Ejemplo: "muestra CSAT, MRR y el volumen de conversaciones de las últimas dos semanas". 3. Haz clic en Generar. El Maestro devuelve una especificación declarativa con tarjetas y gráficos, ya con los valores reales de los KPIs nativos superpuestos. Revisar, guardar y organizar 1. Revisa la propuesta en pantalla (todavía no queda guardada). 2. Haz clic en Guardar para conservarla — se convierte en un panel nativo de la cuenta, persistido por cuenta. 3. Reordena los widgets (mover arriba/abajo) para ajustar el diseño. 4. Guardar de nuevo actualiza el panel existente; generar sin un id crea uno nuevo. 5. Para eliminar uno, usa descartar (con confirmación) — es un borrado suave (soft-delete). Configuración y opciones - KPIs nativos: conversaciones abiertas, tiempo de primera respuesta, tiempo de resolución, resoluciones, CSAT, MRR, valor del pipeline, follow-ups activos, pedidos del Catálogo y métricas de Ventas. Cada uno devuelve 0 cuando el módulo está inactivo o aún no tiene datos. - Drill-down: los KPIs con informe nativo enlazan a ese informe (el resto queda como tarjeta). - Filtros declarativos: chips (por ejemplo, período/rango) que ajustan y regeneran el panel — disponibles para administradores. - Diseño por cuenta: el orden de los widgets se personaliza por cuenta y se refleja en el panel guardado al guardar. - Procedencia (fuentes): cuando el resumen se apoya en tu base de conocimiento, aparecen chips de fuente; al hacer clic se abre el Corpus. - Comportamiento cache-first: la pestaña siempre devuelve un formato estable; con el motor caído usa el cálculo nativo (sello en caché). Una cuenta nueva muestra KPIs en cero y series vacías — nunca un error. Casos de uso - Tener una vista recurrente de la operación (CSAT, MRR, pipeline) en un panel guardado. - Armar rápidamente un panel para una pregunta específica ("quiero ver pedidos del Catálogo por semana"). - Combinar período con métricas para comparar ventanas de tiempo. - Abrir el informe nativo directamente desde un KPI para investigar un número. Consejos, límites y buenas prácticas - Pide métricas específicas y combínalas con filtros (p. ej. período) para paneles más útiles. - Usa paneles guardados como la vista predeterminada del equipo — persisten por cuenta. - La especificación generada solo se conserva después de guardar; si regeneras o sales, una propuesta sin guardar se pierde. - KPIs en 0 suelen significar un módulo inactivo o sin datos aún, no un error. Solución de problemas - KPI en 0: el módulo correspondiente está inactivo o todavía no hay datos (por ejemplo, sin suscripciones → MRR 0; sin negocios en el CRM → pipeline 0). - Acción bloqueada: generar, guardar, reordenar y descartar son solo para administradores — los miembros tienen acceso de lectura. - Perdí el panel generado: la propuesta no se conserva hasta que haces clic en Guardar. - Sello "en caché": el motor de análisis estaba caído en ese momento; la pestaña usó el cálculo nativo de respaldo y sigue funcional. Ver también - Departamentos, análisis de riesgo e insights - Copiloto generativo: proponer, confirmar y ejecutar - Qué son el Maestro IA y el Cerebro de la Cuenta

Acciones por respuesta: cuánto hace el bot antes de responder

Visión general Cada vez que el contacto escribe, el bot compone UNA respuesta. Para componerla puede necesitar hacer cosas antes: consultar el CRM, buscar un producto en el catálogo, crear una oportunidad, adjuntar ítems, registrar una nota. Cada una de esas cosas es una acción. Acciones por respuesta es el límite de cuántas acciones puede encadenar el bot antes de tener que responder al contacto. Existe para que una respuesta nunca quede atrapada en un ciclo infinito de consultas — el contacto recibiría silencio mientras el bot "piensa" sin parar. El valor por defecto es 6, y sirve para la mayoría de las conversaciones. Requisitos previos - Ser administrador de la cuenta. - Un bot ya creado y conectado a una bandeja de entrada. Paso a paso 1. Ve a Configuración → Bots y abre el bot que quieres ajustar. 2. Baja hasta el bloque Conversación y contexto. 3. En Acciones por respuesta, indica el nuevo límite (entre 2 y 20). 4. Déjalo vacío para volver al valor por defecto del sistema. 5. Haz clic en Guardar. Aplica desde el siguiente mensaje — no hay que reiniciar nada. Configuración y opciones | Valor | Cuándo usarlo | |---|---| | Vacío (por defecto) | Casi siempre. Cubre atención, dudas y ventas simples. | | 8–12 | Bots que hacen procesos largos de una vez: consultar el CRM, crear la oportunidad, adjuntar productos, registrar una nota y aun así responder. | | 2–4 | Bots muy simples (FAQ, triaje), donde encadenar muchas acciones indica que algo se salió del guion. | La cantidad de acciones realmente ejecutadas es una menos que la configurada. La última ronda queda reservada para que el bot escriba la respuesta — eso es lo que garantiza que nadie se quede sin respuesta. Casos de uso - Ventas consultivas. El bot revisa el historial, verifica si ya hay una oportunidad abierta, la crea cuando no existe, adjunta los productos mencionados y recién entonces responde. Subirlo a 8–10 evita que se quede sin margen a mitad del proceso. - Soporte directo. Responder desde la Base de Conocimiento rara vez pasa de 2–3 acciones. Mantener el valor por defecto es lo correcto. Consejos, límites y buenas prácticas - Subir el límite hace la respuesta más lenta y más cara. Cada acción es una consulta más, y el bot solo escribe cuando termina. Súbelo solo con un motivo concreto. - Si el bot agota las acciones antes de terminar, NO se queda en silencio: responde con lo que ya averiguó y dice honestamente qué sigue gestionando. Nunca afirma haber hecho algo que no hizo. - Lo que quedó pendiente se convierte en una nota interna en la conversación (solo la ve tu equipo), listando exactamente qué acciones no se ejecutaron. Si siguen teniendo sentido, alguien las hace a mano. - Resolver también termina la salida de ese turno. Después de resolver, Maestro no envía una nueva frase al contacto. Así se evita que un canal automático responda a la despedida, reabra la conversación y cree un ciclo entre bots. El equipo sigue viendo el evento nativo de resolución y una nota de auditoría con la acción y el motivo en lenguaje humano. - Ver esa nota con frecuencia en el mismo bot indica que el límite le queda corto para lo que le pides — o que sus instrucciones piden demasiados pasos por respuesta. Solución de problemas El bot respondió pero no movió la tarjeta / no creó la oportunidad. Busca la nota interna en la conversación. Si lista la acción, el presupuesto se agotó antes. Sube Acciones por respuesta o simplifica las instrucciones del bot. Las respuestas se volvieron lentas después de subir el límite. Es lo esperado: más acciones, más tiempo antes de escribir. Vuelve al valor por defecto y sube de a poco. El bot dice que "va a verificar" y no vuelve. Se quedó sin acciones a mitad de camino. La frase es honesta — realmente no terminó. La nota interna dice qué faltó. Ver también - Modos de autonomía del bot y aprobación humana (HITL) - Herramientas de Maestro por módulo

Cierre automático de la conversación por el bot

Visión general Cuando el bot termina de atender, alguien tiene que declarar que esa conversación acabó. Si no, sigue abierta en la cola, ocupando espacio y distorsionando la lectura de los informes. Cerrar la conversación cuando termine la atención es la configuración del bot que resuelve esto. Tiene tres valores: - Dejar la conversación como está — el valor por defecto. No cambia nada. - Marcar como resuelta — la conversación sale de la cola y cuenta como resuelta. - Marcar como pendiente (triaje humano) — la conversación sale de la atención automática y espera a que una persona la revise. Por qué cambió esto Antes, quien quería este comportamiento lo pedía en el prompt del bot: "cuando termines, resuelve la conversación". Funcionaba a veces. El motivo es honesto: cerrar era una acción más compitiendo por el presupuesto de acciones del turno, y cuando se alcanzaba el límite la acción se descartaba en silencio — el bot respondía bien y la conversación seguía abierta, sin ningún aviso. Ahora quien ejecuta el cierre es la plataforma, después de que la respuesta ya fue entregada al contacto. No compite por el presupuesto, no depende de que la inteligencia artificial se acuerde y no se pierde. Requisitos previos - Ser administrador de la cuenta. - Un bot ya creado y conectado a una bandeja de entrada. - Haber decidido, del lado del proceso, qué significa "el final" en tu operación: resuelta o pendiente. Paso a paso 1. Ve a Configuración → Bots y abre el bot que quieres ajustar. 2. Desplázate hasta el campo Cerrar la conversación cuando termine la atención (está justo encima del bloque Conversación y contexto). 3. Elige uno de los tres valores. 4. Haz clic en Guardar. Vale a partir de la siguiente respuesta del bot. No hace falta reiniciar nada ni tocar las conversaciones que ya están abiertas. Configuración y opciones | Valor | Qué pasa | Cuándo usarlo | |---|---|---| | Dejar la conversación como está (por defecto) | El bot responde y no toca el estado. Alguien la cierra a mano. | Cuando el equipo quiere revisar todo antes de darlo por terminado, o cuando el cierre ya lo hace una automatización tuya. | | Marcar como resuelta | La conversación sale de la cola y entra en los informes como resuelta. | Atenciones que el bot concluye solo de punta a punta: dudas, preguntas frecuentes, consultas de estado, confirmaciones. | | Marcar como pendiente (triaje humano) | La conversación sale de la atención automática y queda esperando a una persona. | Cuando el bot hace la primera parte (califica, recoge datos) y alguien siempre tiene la última palabra. | Resuelta y pendiente no son lo mismo — es una decisión de proceso, no un detalle técnico. Resuelta cierra: sale de la cola y cuenta en los números de resolución, CSAT y tiempo de atención. Pendiente no cierra: saca la conversación del piloto automático y la pone en la cola de quien revisa. Si marcas todo como resuelta sin que nadie lo compruebe, tus informes quedan preciosos y tu operación queda ciega. Casos de uso - Preguntas frecuentes y alto volumen. El bot responde "cuál es el horario", "dónde está mi pedido", "cómo cancelo" y no hace falta nadie más. Resuelta mantiene la cola limpia. - Preatención y calificación. El bot recoge nombre, necesidad y urgencia, pero quien decide el siguiente paso es el equipo comercial. Pendiente entrega el caso listo para el triaje sin que desaparezca de la vista de nadie. - Operación bajo auditoría. Bot nuevo, prompt en ajuste, equipo que quiere leer todo lo que hizo antes de confiar. Dejarla como está hasta que crezca la confianza. Consejos, límites y buenas prácticas Tres situaciones en las que el bot NO cierra, aunque esté configurado: 1. El valor está en "Dejar la conversación como está". Es el valor por defecto: quien nunca lo tocó no ve ningún cambio. 2. El turno no entregó nada al contacto. Si el bot no llegó a enviar un mensaje, no hay atención concluida que cerrar. Cerrar una conversación sin haber hablado con nadie sería peor que dejarla abierta. 3. El turno terminó en una transferencia a un humano. Si el bot acaba de pedir a una persona, cerrar la conversación sería el peor desenlace posible: quien fue llamado la encontraría cerrada. La política de destino del handoff sigue mandando en ese caso — esta configuración solo actúa cuando el turno no terminó en transferencia. Límite honesto: no existe un retraso configurable. El cierre ocurre justo después de la respuesta. No puedes pedir "cierra 10 minutos después, si el contacto no vuelve a escribir". Si el bot cierra demasiado pronto, eso se autocorrige: en cuanto el contacto vuelva a escribir, la conversación se reabre sola y el bot retoma la atención. Nadie se queda sin respuesta por un cierre prematuro. Consecuencia de cerrar pronto: la conversación se reabre, pero el ciclo "resuelta → reabierta → resuelta" aparece en los informes. Si ves muchas reaperturas en el mismo bot, la señal no es que el cierre esté roto — es que esa atención no termina donde creías. Pendiente suele ser la mejor elección en esos casos. Si usas encuesta de satisfacción (CSAT), pide la valoración junto con la última respuesta, no después. Una conversación ya cerrada no es el mejor momento para pedir una nota. Solución de problemas Configuré "Marcar como resuelta" y la conversación sigue abierta. Revisa las tres situaciones anteriores en este orden: ¿se guardó el valor? ¿El bot llegó a enviar un mensaje en ese turno? ¿El turno terminó en transferencia a un humano? Una de esas tres explica prácticamente todos los casos. La conversación se cierra demasiado pronto, antes de que el contacto termine. Es esperable cuando la atención tiene idas y vueltas. La conversación se reabre sola con el siguiente mensaje y el bot continúa donde se quedó — no se pierde nada. Si molesta al equipo, cambia a pendiente o vuelve a dejarla como está. Los números de resolución subieron mucho después de activarlo. Cada cierre automático cuenta. Si antes nadie cerraba las conversaciones a mano, el salto es real y esperado. Compara periodos con el mismo criterio antes de sacar conclusiones. No encuentro el campo en la configuración. Aparece en la configuración del bot, para administradores. Si abriste la pantalla por otro camino o no tienes permiso de administrador, el campo no está disponible. Ver también - Acciones por respuesta: cuánto hace el bot antes de responder - Modos de autonomía del bot y aprobación humana (HITL)

Dónde se usa cada Robot: las superficies de la cuenta

Visión general Una conversación elige su Robot por la bandeja de entrada: vinculas el Robot a esa bandeja y responde ahí. Pero la cuenta usa un modelo de IA en varias otras partes que no son conversaciones: - el Cerebro (la entrevista que entiende tu negocio), - el copiloto del agente, - el resumen continuo de las conversaciones largas, - el juez de calidad, - los dashboards generativos, - las llamadas de voz, - los embeddings de la base de conocimiento. Ninguna tenía forma de saber qué Robot — ni qué clave — usar. Todas caían en el valor de la instalación. La sección "Dónde se usa este Robot", en la configuración del Robot, es donde eso se decide: marcas las superficies que debe atender y cada una pasa a ejecutarse con su cadena, sus claves y su persona. Requisitos previos - Tener al menos un Robot creado y guardado (la sección aparece solo después de guardar). Paso a paso 1. Ve a Configuración → Robots y abre el Robot. 2. Baja hasta "Dónde se usa este Robot". 3. Marca las superficies que debe atender. Cada fila explica qué hace la superficie y qué pasa si queda vacía. 4. El cambio se guarda al instante — no hace falta guardar el Robot de nuevo. Configuración y opciones La bandeja es la única puerta Un Robot atiende una bandeja solo si esa bandeja está marcada en la lista de bandejas del Robot. No hay una segunda puerta: una bandeja sin marcar es silencio de verdad — el mensaje llega, se reconoce con un "ok" técnico y ningún turno se ejecuta. Esto cambió. Antes, una bandeja que entregaba a Maestro sin estar marcada ejecutaba una configuración predeterminada anónima — sin persona, sin instrucciones, con el modelo de la instalación. Parecía inofensivo y no lo era: nada en el panel decía que eso estaba ocurriendo, y cuando esa configuración anónima no lograba responder, el contacto recibía el mismo mensaje de incidencia técnica con cada mensaje nuevo suyo. Hoy el comportamiento es el que promete la pantalla: marcada, atiende; sin marcar, no atiende. Una bandeja puede quedar entregando sin estar marcada por caminos que no pasan por el formulario del Robot — el emparejamiento de un par híbrido de WhatsApp, una reparación de capacidad, la importación de una cuenta. La plataforma lo reconcilia sola cada 15 minutos: una bandeja que entrega y no tiene Robot vinculado queda con el bot desactivado en esa bandeja (no eliminado — sigue visible ahí, apagado, a un clic de volver). Mientras exista la divergencia, el panel de la conversación muestra el aviso "Bandeja entregando sin Robot vinculado". La primera entrevista del Cerebro Todas las superficies de esta lista son de tu cuenta: en cuanto existe un Robot, el Cerebro se ejecuta en él — tu cuenta, tu clave. La excepción es la primera entrevista, y no es un problema de configuración: es el orden natural de las cosas, porque es la entrevista la que crea tu primer Robot. En ese único momento no existe un Robot de la cuenta que conduzca la conversación, así que se ejecuta con las credenciales de la plataforma. El Cerebro lo avisa en una tarjeta en la parte superior de la pantalla, con un atajo para crear el Robot antes, si lo prefieres — pero no bloquea nada: exigir un Robot ahí atraparía justamente a quien todavía no tiene ninguno. El blueprint de onboarding (el plan inicial personalizado) no aparece en esta lista a propósito. Se ejecuta mientras la cuenta se está creando, y por eso es una etapa de la plataforma, configurada por el operador de la instalación — no una opción de la cuenta. Ofrecerlo aquí sería un botón que guarda limpio, aparece activo y no cambia nada. Costo recurrente Resumen y juez están marcados como costo recurrente. Ambos se ejecutan muchas veces (el resumen varias veces por conversación; el juez a diario) y ambos son tareas de compresión y clasificación, que un modelo económico hace bien. Asignar un Robot caro funciona — y cuesta más que los turnos que evalúa. La decisión es tuya; la pantalla solo se asegura de que sea informada. El juez debe ser independiente El juez no puede ser el mismo Robot que produce lo que evalúa. Un evaluador que comparte la persona y las instrucciones de quien escribió no evalúa el texto: lo vuelve a derivar. La nota sigue pareciendo una nota y deja de significar algo. La plataforma rechaza esa combinación. Transcripción: cómo escucha el Robot Justo encima de la voz está el campo Transcripción. Define el motor que transcribe los audios entrantes para este Robot. Dejarlo vacío usa el valor de la instalación. Elegir un proveedor solo cambia el orden: el otro queda como respaldo si el primero falla. Una transcripción que falla en silencio le cuesta al contacto su mensaje, y ninguna preferencia vale eso. Memoria: qué modelo genera los embeddings El Robot que asignes a Embeddings decide dos cosas, cuando hasta hace poco decidía solo una. Su clave ya pagaba cada vector de la base de conocimiento; ahora también elige qué modelo los produce, en el campo Memoria (embeddings) del formulario del Robot. Déjalo en blanco para seguir la elección de la cuenta y, tras ella, la de la instalación. El campo lista el catálogo curado y, a su lado, Ver modelos abre el navegador en vivo: le pregunta al proveedor qué ofrece hoy, así que también aparece un modelo lanzado esta semana. El mismo navegador atiende la transcripción, y una fila solo muestra su botón de usar cuando el campo de esa modalidad honra realmente el valor. Solo se consulta a ese Robot: hay una base de conocimiento por cuenta y no admite dos espacios vectoriales a la vez. El campo queda guardado en los demás Robots, pero inerte. Cambiar el modelo invalida los vectores ya guardados. Incluso entre modelos del mismo ancho, los números pasan a vivir en otro espacio vectorial, así que la búsqueda empeora hasta que se reindexa la base. La pantalla avisa en el momento de elegir; reindexa después de guardar. Un modelo cuyo ancho de vector no sea el de esta instalación se rechaza al guardar, con los dos números en el mensaje. No es rigor decorativo: la columna que guarda los vectores tiene ancho fijo, así que un modelo de otro ancho se guardaría limpio, se vería activo y luego sería descartado en silencio al usarlo. Rechazarlo es la única forma de que te enteres. Casos de uso - Una cuenta con su propia clave de OpenAI asigna Cerebro, copiloto y dashboards a su Robot principal — y pasa a gastar su propia cuota en vez de la de la instalación. - Un Robot económico solo para el juez y el resumen: creas un segundo Robot con un modelo barato y le asignas solo esas dos superficies, dejando el Robot caro en las conversaciones. - Un Robot dedicado a las llamadas, con una persona más directa, atiende el teléfono cuando ninguna bandeja tiene Robot vinculado. Consejos, límites y buenas prácticas - No marcar nada es una elección válida. El Robot sigue atendiendo conversaciones y las demás superficies siguen el valor de la instalación — exactamente el comportamiento anterior. - Apagar no borra. Una superficie apagada sigue mostrando qué Robot habías elegido, a un clic de restaurarla. Apagada y nunca elegida caen en el mismo lugar pero significan cosas distintas. - Una superficie pertenece a un Robot a la vez. Si ya la atiende otro, la fila lo dice, y marcar aquí la transfiere. Solución de problemas "El Robot no responde en esa bandeja, y ni siquiera aparece un error." Abre el Robot y comprueba si la bandeja está marcada en su lista de bandejas. Una bandeja sin marcar no la atiende nadie — ni siquiera una configuración predeterminada. El panel de la conversación indica cuál de los dos casos es: Sin Robot en esta bandeja o Robot desactivado. "El Cerebro dice que se está ejecutando en la plataforma." Tu cuenta aún no tiene un Robot — y es esta conversación la que creará el primero. Al terminar, el Cerebro pasa a usar el modelo y la clave de ese Robot. Si prefieres crear el Robot antes, la propia tarjeta tiene el atajo. "El Cerebro dice que no hay ningún modelo disponible." Ese caso es distinto: ni tu cuenta ni la instalación tienen una clave de proveedor utilizable, así que no hay con qué responder. Registra la clave de la cuenta en Integraciones o pide al operador de la plataforma que configure una. "El juez no deja guardar." El Robot elegido ya atiende las conversaciones de la cuenta u otra superficie. Elige uno diferente — la independencia es lo que hace que la nota valga algo. "La transcripción sigue en el mismo motor." El campo necesita proveedor y modelo: solo uno de los dos se lee como no configurado, para que nunca termines transcribiendo en un motor que no elegiste. Ver también - Autonomía y aprobación humana - Base de conocimiento y ontología

Consumo de IA: cuánto gastó tu cuenta, y en qué

Visión general Cada vez que la plataforma usa un modelo de IA — el Robot respondiendo a un cliente, un panel generándose, el briefing de la incorporación, el juez de calidad, el copiloto, una llamada de voz — eso tiene un costo en dólares, medido en el momento de la llamada. La pestaña Consumo del Cerebro reúne esos costos y responde la pregunta que aparece cada vez que llega la factura: cuánto gastó ESTA cuenta, y en qué. La cifra no es una estimación. Es la suma de las mediciones hechas en cada llamada: cuántas llamadas, cuántos tokens entraron, cuántos salieron, cuántos vinieron de la caché del proveedor (que se cobran con descuento) y cuánto costó. Requisitos previos - El módulo Cerebro debe estar habilitado en la cuenta. - Debes ser administrador. Es la única lectura del Cerebro restringida a administradores, por una razón simple: la información de facturación no es información de atención. Un agente que lee la bandeja de entrada no necesita leer la cuenta a pagar. - El servicio de IA debe estar accesible. Si no lo está, la pantalla muestra un error — nunca cero. Paso a paso 1. Abre Cerebro en el menú lateral. 2. Ve a la pestaña Consumo. 3. Elige el período arriba a la derecha: 7, 30 o 90 días. La ventana ES la pregunta: cambiar el período recarga los números. 4. Lee de arriba hacia abajo: - las cuatro tarjetas resumen todo el período — costo, llamadas, tokens y tokens en caché — y cada una trae debajo el promedio que suele ser la siguiente pregunta: costo por día, llamadas por día, tokens por llamada y cuánto de la entrada vino de la caché (es el descuento del proveedor: cuando ese porcentaje baja, la factura sube sin que cambie el volumen); - el gráfico muestra el gasto día a día, con la escala a la izquierda, las fechas abajo, el día pico destacado y, en el pie, en cuántos días del período hubo gasto — una línea casi recta que dice "3 de 90 días con gasto" es información, no un gráfico vacío; - las listas de abajo desglosan el mismo total por superficie, por modelo y por Robot, cada fila con su porción del total, su número de llamadas y su costo por llamada; - la sección Por conversación lista las conversaciones más caras del período, cada una con un enlace que abre la conversación, su costo, cuántos turnos tuvo y su costo por turno. 5. Usa la barra de filtros de arriba para cruzar las preguntas: superficie, modelo, Robot y conversación. Los filtros se combinan y rehacen la lectura — no ocultan filas en pantalla, cambian la consulta. Filtrar por un Robot y ver caer el total es la confirmación de que ese Robot responde por esa porción. Los importes por debajo de un centavo se muestran con los decimales necesarios (por ejemplo US$ 0,004933). Una llamada de modelo cuesta fracciones de centavo: redondear a dos decimales mostraría US$ 0,00, que se lee como "no se midió nada". Por conversación Hasta aquí la pantalla respondía "cuánto gastó la cuenta". Por conversación responde "cuánto costó ESTA conversación" — la pregunta que aparece cuando una conversación se alarga, o cuando alguien quiere saber si un caso concreto salió caro. El costo de una conversación incluye lo que gastó fuera del turno de respuesta: la transcripción del audio que envió el cliente, el audio con que respondió el Robot, la llamada de voz. Antes eso caía en una fila que no se podía enlazar de vuelta con la conversación que lo causó. Subagentes y delegación. Cuando un Robot delega en un subagente, los tokens del subagente ya se cuentan en el turno de quien llamó. La pantalla muestra la delegación para que sepas que ocurrió, pero su costo no se suma de nuevo — sumarlo contaría los mismos tokens dos veces e inflaría justamente el número que esta pantalla existe para volver confiable. Superficies sin precio No todo lo que consume IA tiene tabla de precios. La transcripción de audio se cobra por segundo, la síntesis de voz por carácter, la imagen y el video por unidad — y la plataforma no tiene la tabla de precios de esos cobros. Así que aparecen contados y etiquetados, medidos en su propia unidad ("3.412 caracteres sintetizados"), y nunca como US$ 0,00. La distinción es el punto central: US$ 0,00 se lee como "esto fue gratis". Una superficie etiquetada como sin precio se lee como "esto consumió algo, y la plataforma no sabe cuánto costó" — que es la verdad. El total con precio sigue siendo un total confiable; simplemente no es la factura completa, y la pantalla lo dice en lugar de dejarte sumar mal. Configuración y opciones Aquí no hay nada que configurar: la pestaña es de solo lectura. Lo que mueve los números es el uso — cuántas conversaciones atiende el Robot, cuántos paneles se generan, si el juez de calidad está muestreando turnos, y qué modelo usa cada Robot. Para cambiar el modelo de un Robot (y por lo tanto su costo por llamada), usa la pantalla de Robots. Para cambiar quién califica la calidad, usa la asignación de superficie del Cerebro. Casos de uso - Cerrar el mes. Recibes la factura del proveedor y quieres saber cuánto de ella es de esta cuenta. - Descubrir dónde está el gasto. Casi siempre la respuesta es "respuestas al cliente" — es la superficie que más veces corre. Cuando no lo es, vale mirar: un panel generado una y otra vez, o un juez apuntado a un modelo caro, aparecen de inmediato en la lista por superficie. - Comparar Robots. El desglose por Robot muestra cuál consume más, lo que suele reflejar volumen de conversación y no desperdicio — pero a veces refleja un modelo caro elegido sin necesidad. - Ver el efecto de la caché. Los tokens en caché se cobran con descuento. Un número alto ahí significa que el prompt del sistema está estable y se reutiliza; una caída brusca suele indicar que algo en el prompt cambió. - Investigar una conversación cara. La sección Por conversación ordena por costo. Abrir la más cara y mirar cuántos turnos tuvo separa dos causas distintas: una conversación larga (muchos turnos baratos) y una pesada (pocos turnos caros, normalmente modelo grande o mucho contexto). - Descubrir el costo de la voz. Filtra por las superficies de audio para ver cuánta transcripción y cuánta síntesis consumió la cuenta — en segundos y caracteres, ya que no existe precio en dólares para ellas. Consejos, límites y buenas prácticas - Los valores están en dólares (US$). Es la moneda en la que cobra el proveedor y en la que se hizo la medición. Convertir aquí inventaría un tipo de cambio que la plataforma nunca observó. - El desglose por modelo es parcial, y la pantalla lo dice. Las respuestas al cliente se miden sin registrar qué modelo respondió, así que su costo entra en el total, en el desglose por superficie y en el gráfico diario, pero no en la lista por modelo. Cuando eso ocurre, aparece una línea que dice cuánto del total cubre la lista. Sumar solo la lista por modelo y tomarla por la cuenta entera es justamente el error que esa línea existe para evitar. - Sin gasto en el período no es un error. Si la cuenta realmente no usó IA, la pantalla lo explica. Si el servicio está caído, muestra un error con botón de reintentar. Las dos situaciones son distintas y la pantalla nunca cambia una por la otra. - La ventana máxima es de 365 días. Los períodos mayores se recortan, no se rechazan. - Un día sin gasto aparece como un día sin gasto — no como un hueco en la línea. Solución de problemas La pestaña no aparece. El módulo Cerebro está deshabilitado en la cuenta, o no eres administrador. Aparece un error en vez de los números. El servicio de IA no respondió. Nada se muestra como cero a propósito: una cifra inventada aquí sería peor que ninguna. Usa Intentar de nuevo; si persiste, es para quien administra la instalación. El total no coincide con la factura del proveedor. Dos causas comunes: la factura cubre toda la instalación (todas las cuentas) y esta pantalla cubre una cuenta; y la tabla de precios usada en la medición puede estar desactualizada respecto al proveedor. Habla con quien administra la instalación. La lista por modelo suma menos que el total. Es lo esperado, y la pantalla lo advierte — ver "Consejos, límites y buenas prácticas" arriba. Una superficie aparece con llamadas y sin importe en dólares. Es a propósito: la transcripción, la síntesis de voz, la imagen y el video no tienen tabla de precios en la plataforma. Su medición está en su propia unidad (segundos, caracteres, unidades). Eso no es lo mismo que costo cero, y la etiqueta existe precisamente para que no confundas ambas cosas. Los totales por superficie y por conversación no cuadran exactamente. Una conversación solo aparece en "Por conversación" si su gasto pudo enlazarse con ella. El trabajo de la cuenta que no pertenece a ninguna conversación — un panel generado, el briefing del onboarding, el ciclo diario de mejora — entra en el total y en las superficies, y correctamente no entra en ninguna conversación. Ver también - Análisis y paneles generativos - Ajustes avanzados del modelo

Qué Robot atiende cada conversación

Visión general Por defecto, quien responde una conversación es el Robot de la bandeja de entrada. Eso resuelve la mayoría de los casos y no exige ninguna configuración: conectas un Robot a la bandeja y atiende todo lo que llega ahí. Pero una misma bandeja suele recibir cosas muy distintas. Un WhatsApp de ventas recibe preventa, soporte de quien ya compró y cobranza de quien está atrasado — tres conversaciones con tono, conocimiento y herramientas diferentes. Ya puedes enviar cada una a un equipo distinto. Ahora puedes enviar cada una a un Robot distinto. Cuando defines un Robot para una conversación específica, sustituye al Robot de la bandeja en esa conversación — no se suma a él. Responde exactamente un Robot, siempre. Requisitos previos - Maestro configurado en la cuenta (Configuración → Maestro). - Al menos dos Robots, cada uno con su persona, instrucciones y herramientas. - Para cambiarlo desde una automatización, macro o FlowBuilder: permiso de administrador para editar esas reglas. Paso a paso Desde el panel de la conversación 1. Abre la conversación y ve al panel lateral de Maestro. 2. Haz clic en el bloque Robot de IA de esta conversación. Se abre la lista de Robots de la cuenta. 3. Elige el Robot. El cambio se aplica a partir del siguiente mensaje del contacto. 4. Para deshacerlo, haz clic en Volver al Robot predeterminado de la bandeja. Esa opción solo aparece cuando hay algo que deshacer. El bloque muestra el Robot actual y, cuando fue definido para esa conversación, la etiqueta Asignado a esta conversación — así distingues "alguien eligió este Robot aquí" de "este es simplemente el Robot de la bandeja". Justo debajo, la tarjeta Modo de autonomía permite que un administrador elija Piloto automático, Copiloto o Híbrido solo para esta conversación. La elección es independiente del Robot, permanece hasta restablecerla y puede quitarse con Usar el valor predeterminado del Robot. Desde una automatización 1. Configuración → Automatizaciones → nueva regla. 2. Elige el disparador y las condiciones — por ejemplo, cuando se cree la conversación y el contacto pertenezca a la empresa X, o cuando se añada la etiqueta cobranza. 3. En acciones, elige Definir el Robot de IA de esta conversación y selecciona el Robot. Las condiciones son las mismas de cualquier automatización: atributos del contacto, de la empresa, de la conversación, etiquetas, campos personalizados. Ahí está la flexibilidad — quien decide el Robot es la condición que escribiste, no una regla fija del sistema. Desde una macro La misma acción, disponible en la lista de acciones de la macro. Útil cuando la decisión es del agente: abre la conversación, reconoce un caso de cobranza y ejecuta la macro que cambia el Robot. Desde el FlowBuilder La acción aparece en el nodo de acción de Chatwoot. Sirve para flujos que primero califican al contacto y solo entonces deciden qué Robot asume. Desde la API POST /api/v1/accounts/{account_id}/conversations/{conversation_id}/assignments Content-Type: application/json { "assignee_id": 18, "assignee_type": "AgentBot" } assignee_id es el id del Robot. Sin assignee_type, el endpoint sigue asignando a un agente humano — su comportamiento histórico no cambió. Desde MCP La herramienta assign-a-conversation acepta los mismos campos. Vive en el conjunto Conversation Assignments, que ya viene marcado en Configuración → MCP. Configuración y opciones | Qué | Dónde | Efecto | |---|---|---| | Robot de la bandeja | Configuración → Bandejas de entrada | El valor predeterminado de todas sus conversaciones | | Robot de la conversación | Panel / automatización / macro / flujo / API / MCP | Sustituye al predeterminado, solo en esa conversación | | Volver al predeterminado | Panel → Volver al Robot predeterminado de la bandeja | Quita la elección y devuelve la conversación a la bandeja | | Autonomía de la conversación | Panel → Modo de autonomía | Sustituye el modo del Robot sin cambiar el Robot | Casos de uso - Cobranza: cuando entra la etiqueta moroso, la conversación pasa al Robot de cobranza, con tono y herramientas propios. - Cliente enterprise: las conversaciones de contactos de la empresa X van a un Robot con instrucciones de cuenta estratégica. - Posventa: cerrada la venta, un flujo pasa la conversación al Robot de onboarding. - Escalado suave: en vez de transferir directo a un humano, pasar antes a un Robot más especializado. Consejos, límites y buenas prácticas - El cambio vale a partir del siguiente mensaje. Una respuesta que ya se estaba componiendo termina con el Robot anterior — cambiar a mitad de turno sería peor, produciría una respuesta mitad de cada uno. - La conversación deja de tener agente humano. Una conversación la atiende una persona o un Robot, nunca ambos. Al definir un Robot, se quita el agente asignado. - La distribución automática no la roba de vuelta. Una conversación en manos de un Robot no cuenta como "sin dueño" para el reparto rotativo. - Un Robot desactivado sigue en la lista, marcado como Desactivado. Es intencional: una elección hecha mientras estaba activo debe seguir siendo explicable después de que alguien lo apague. Mientras esté desactivado, la conversación vuelve al Robot de la bandeja. - La secuencia de atención empieza de nuevo. Si el Robot anterior tenía una secuencia de etapas, la etapa en la que estaba la conversación se descarta y el nuevo Robot empieza la suya desde el inicio. Lo contrario sería peor: el nuevo Robot abriría a mitad de un guion que no es suyo o — más probable — la etapa guardada no existiría en su secuencia y la conversación quedaría sin ninguna secuencia, sin error en ninguna parte. - Pausar no depende de que exista un Robot en esta bandeja. Pausar es sobre la conversación: mientras esté activa, el botón está disponible aunque el panel diga Sin Robot en esta bandeja. Eso importa justo en el caso en que más se necesita — una bandeja que sigue entregando a Maestro sin Robot vinculado. Ahí el panel también muestra el aviso "Bandeja entregando sin Robot vinculado", y la solución de fondo es marcar la bandeja en la lista de bandejas del Robot (o quitar el bot de la bandeja). - El historial de la conversación se conserva. El resumen de lo que el contacto ya dijo sigue valiendo: el nuevo Robot no vuelve a preguntar lo ya respondido. Solución de problemas El panel dice "Sin Robot en esta bandeja" pero algo está respondiendo. Es la divergencia que describe el aviso "Bandeja entregando sin Robot vinculado": la bandeja sigue entregando a Maestro, pero ningún Robot está vinculado a ella. Pausa la conversación (el botón está disponible) y luego marca la bandeja en la lista de bandejas del Robot — o quita el bot de la bandeja en Configuración → Bandejas de entrada. Cambié el Robot y no pasó nada. Comprueba que la conversación no esté pausada (el panel muestra Pausado) y que ningún flujo del FlowBuilder tenga prioridad sobre ella. En ambos casos no responde ningún Robot, sea cual sea el definido. El Robot que quiero no aparece en la lista de la automatización. La lista trae los Robots de la cuenta. Si acabas de crear uno, recarga la pantalla de automatizaciones. La acción se ejecutó pero la conversación sigue con el Robot anterior. Verifica que el Robot elegido tenga URL de webhook configurada. Un Robot sin URL no recibe ningún mensaje — por eso la acción rechaza el cambio en vez de dejar la conversación sin IA. Cambió solo. Busca la línea en la cronología de la conversación: todo cambio de Robot queda registrado ahí, con quién lo hizo. Si aparece el nombre de una automatización, es una regla tuya que coincidió con las condiciones. Ver también - Autonomía y aprobación humana - Acciones por respuesta y cierre