La frecuencia es un mal sustituto de la importancia
El análisis de encuestas se optimiza para contar, y contar premia lo fácil de decir. La queja que todos pueden articular queda por encima de la queja que solo tres personas pudieron describir. La segunda suele ser el hallazgo más serio.
Agrupar es donde se gana o se pierde el análisis. Las respuestas que describen el mismo problema con vocabulario sin relación pertenecen juntas. Cualquier enfoque que coincida por palabras las va a partir.
Algunas respuestas son genuinamente únicas y genuinamente importantes. Una respuesta que describe una falla que nadie más tocó puede ser la oración más valiosa del conjunto. Un proceso que ordena por recuento no la va a sacar a la superficie.
El segmento también importa. Un tema que los clientes levantan todo el tiempo, y del que te estás alejando, es real y no debería conducir el roadmap. El recuento solo no puede decirte eso.
Cómo se construye el agent en Agent Studio
El agrupamiento ocurre leyendo, no por distancia de vectores, porque la plataforma no tiene un nodo de embeddings. Esa es una diferencia real de comportamiento, y favorece este caso de uso. Un grupo formado al leer puede explicar por qué esas respuestas van juntas, y esa explicación es lo que un interesado cuestiona cuando no está de acuerdo con un tema.
El system prompt exige una razón por cada grupo, una atribución de segmento por cada hallazgo y una sección aparte para las respuestas que considera importantes pese a su baja frecuencia.
Los prompt skills llevan tus definiciones de segmento y los temas que ya conoces, para que el reporte distinga hallazgos nuevos de confirmaciones.
Un flujo aporta el material. Un nodo Google Sheets o PostgreSQL guarda las respuestas. Un nodo Filter quita los vacíos. Un nodo Sentiment Analysis puntúa cada una. Agent Chat entrega el conjunto.
Notion recibe temas con recuentos, razones, citas y segmentos. La sección de baja frecuencia se sienta al mismo nivel que los temas principales, no en un apéndice, porque enterrarla derrotaría el propósito.
Las citas se atribuyen a segmentos, no a encuestados con nombre.
De qué está hecho este agent
- System prompt: una razón por grupo, atribución de segmento por hallazgo y una sección protegida de baja frecuencia.
- Prompt skills: definiciones de segmento y los temas ya conocidos, para que destaquen los hallazgos nuevos.
- Sentiment Analysis (AI Custom): puntúa las respuestas antes de agrupar, para que un tema se pueda reportar como mixto.
- Generate Object grouping: se hace leyendo, y por eso cada grupo puede explicarse.
- Agent Chat (Util): entrega el conjunto de respuestas filtrado.
- Notion (Integration): recibe temas, citas y segmentos, con los atípicos al mismo nivel.
- Cuando un ActionFlow basta: Si estás contando respuestas de opción múltiple, construye el flujo de trabajo. Leer el texto libre es el trabajo del agent.
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