Agrupar por palabra clave se pierde las respuestas que más importan
Las respuestas abiertas de una encuesta son el campo más valioso y el menos analizado. Contar palabras clave es rápido y agrupa por vocabulario. Contar palabras clave parte una queja en cuatro cubetas, porque cuatro personas la describieron distinto.
Agrupar por significado es el único método que sirve a un propósito. Tres respuestas pueden no tener ni una palabra en común y aun así describir la misma falla. Un lector lo ve de inmediato. Un recuento de palabras clave no.
Los atípicos necesitan protección. Una sola respuesta que describe algo que nadie más mencionó puede ser la más importante del conjunto. Cualquier proceso que optimiza por frecuencia la va a enterrar.
Una cita es lo que presenta un tema en una reunión. Una oración con las palabras del cliente lleva a la acción solo cuando un recuento confirma que el tema es válido.
Cómo se ejecuta el ActionFlow en el lienzo
Las respuestas de texto libre vienen de un nodo Google Sheets, de un trigger Webhook de la herramienta de encuestas, o de un nodo PostgreSQL que guarda las respuestas.
Un nodo Filter quita las respuestas en blanco o de una sola palabra, porque esas respuestas gastan presupuesto sin producir nada.
Un nodo Sentiment Analysis puntúa cada respuesta. El sentimiento es una dimensión propia y se puntúa antes de agrupar, para que un tema se pueda listar como mixto en lugar de aplanarse.
Un nodo Generate Object hace el agrupamiento. Este proceso no tiene etapa de embeddings. El modelo lee las respuestas y devuelve los temas, cada uno con sus identificadores de respuesta. Cada grupo puede explicar por qué esas respuestas van juntas. Un clúster vectorial no puede ofrecer esa explicación. Esa explicación es lo que un interesado va a cuestionar.
Un nodo Sort ordena los temas por frecuencia. Un nodo Filter conserva una sección de baja frecuencia en lugar de quitarla. Esa sección es donde quedan los atípicos.
Un nodo Generate Text escribe el resumen, con una cita exacta por cada tema. Un nodo Notion archiva la tabla completa de temas. Un nodo Slack publica el titular.
Nodos que usa este ActionFlow
- Google Sheets (Integration): guarda las respuestas. Webhook y PostgreSQL cubren otras fuentes.
- Filter (Data): quita respuestas en blanco y de una sola palabra antes de leer nada.
- Sentiment Analysis (AI Custom): puntúa cada respuesta para que un tema se pueda reportar como mixto.
- Generate Object (AI Core): agrupa por significado y devuelve la razón por la que cada grupo se sostiene.
- Sort (Data): ordena los temas por recuento.
- Filter (Data): conserva una sección de baja frecuencia para que los atípicos sobrevivan al resumen.
- Generate Text (AI Core): escribe el resumen con una cita literal por tema.
- Notion (Integration): archiva la tabla completa de temas para comparar la próxima vez.
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