Responder a todo es una estrategia con un costo
Cada mención puede disparar una alerta. Si el equipo responde a todas, se ve ansioso y de hecho aumenta la crítica que nadie había notado. Si las ignora todas, se pierde la que estaba por volverse un problema.
Para decidir, hay que leer la situación. Importa quién escribió la mención, si tiene ese nivel de influencia, si una respuesta ayudaría o lo empeoraría, y si el tono es crítica o una pregunta envuelta con brusquedad.
Algunas menciones se hacen más visibles cuando respondes. Si respondes en público a un comentario despectivo, le das una segunda vida y una audiencia que no tenía. Saber cuándo ignorar una mención es un juicio real.
La otra opción es escalar. Si algo parece el inicio de una acción, una persona debe involucrarse de inmediato, sin importar cuán seguro se vea el sentimiento.
Cómo se construye el agent en Agent Studio
En el system prompt, las reglas de escalada van antes que cualquier regla de respuesta. Los ítems que deben llegar a una persona de inmediato, como una afirmación de seguridad, una amenaza legal o un reporte en sitio, deben enrutarse al verlos, no por puntaje de sentimiento.
Los prompt skills incluyen las pautas de respuesta y a los críticos que ya conoces, para que una voz familiar no se trate como una crisis nueva cada vez que aparece.
Un nodo Sentiment Analysis de la categoría AI Custom pre-puntúa el lote a bajo costo en un flujo, lo que mantiene la atención del agent en las menciones que merecen un juicio.
El nodo HTTP Request reúne menciones, el nodo Filter quita el ruido obvio y el nodo Agent Chat pasa el resto.
Los ítems que merecen una respuesta se envían a Slack con una respuesta propuesta. Los ítems escalados van a Slack de inmediato y por separado. Todo lo demás se envía a Google Sheets sin ninguna notificación.
El agent nunca publica. Todas las respuestas se borran, las revisa una persona y las envía esa persona. Esta regla se mantiene sin importar cuán rutinaria se vea la respuesta.
De qué está hecho este agent
- System prompt: plantea las reglas de escalada antes que las de respuesta, con enrutado al verlos y no por sentimiento.
- Prompt skills: llevan las pautas de respuesta y a tus críticos recurrentes conocidos.
- Sentiment Analysis (AI Custom): pre-puntúa el lote a bajo costo para que el agent lea lo que importa.
- HTTP Request (Util): reúne menciones. Filter (Data): descarta el ruido obvio.
- Agent Chat (Util): pasa el resto para un juicio por mención.
- Slack (Communication): lleva candidatas de respuesta en un borrador y las escaladas por separado.
- Cuando un ActionFlow basta: Una alerta de keyword en un canal es un flujo de trabajo y el punto de partida correcto para una marca pequeña.
Preguntas frecuentes
Empieza a crear flujos de IA
Crea una cuenta gratuita, abre una plantilla o un lienzo en blanco y ejecuta tu primer ActionFlow.
Boletín
Recibe actualizaciones del producto
Nodos nuevos, agents y notas de producto. Solo enviamos correo cuando merece la pena abrirlo.