El módulo Grading de Rootlenses Voice permite evaluar automáticamente las llamadas realizadas por los agentes de voz con IA y determinar si cada interacción cumplió con los criterios definidos para una campaña.

En lugar de revisar manualmente grabaciones, el sistema analiza el resultado de cada conversación, identifica eventos relevantes, asigna una calificación y determina si se cumplieron las condiciones necesarias para considerar una interacción exitosa.

Además de evaluar el resultado de las llamadas, Grading permite validar el comportamiento operativo de los agentes, incluyendo horarios de contacto, reglas de reintento y condiciones específicas de cada campaña.

¿Qué es Grading?

Grading es un sistema de evaluación basado en IA que transforma los resultados de una llamada en una calificación estructurada.

El sistema puede analizar el resumen generado después de cada conversación y verificar si contiene determinados elementos o condiciones previamente configurados.

Por ejemplo, una campaña comercial puede requerir que el cliente:

• Manifieste interés en el producto.
• Indique que cuenta con presupuesto.
• Solicite información adicional.
• Acepte una llamada de seguimiento.
• Confirme una fecha para una reunión.

Cada uno de estos eventos puede configurarse como un criterio de evaluación y contribuir al resultado final de la llamada.

De esta forma, Grading permite responder automáticamente preguntas como:

¿El cliente mostró interés?

¿Solicitó seguimiento?

¿La llamada cumplió con los criterios de conversión?

¿El agente siguió las reglas establecidas para la campaña?

Componentes del módulo Grading

1. Etiquetas personalizadas

Las etiquetas personalizadas permiten definir los eventos o comportamientos que son relevantes para una campaña.

Cada etiqueta representa una condición que el sistema debe identificar durante la evaluación de una llamada.

Algunos ejemplos son:

• Cliente interesado
• Solicitó información
• Mencionó presupuesto
• Aceptó seguimiento
• Agendó reunión
• No interesado
• Solicitó devolución de llamada

Cada etiqueta puede tener un peso específico dentro de la calificación final.

Cuando finaliza una llamada, Grading analiza la conversación y determina qué etiquetas se cumplen.

El resultado se utiliza para generar una calificación que permite identificar rápidamente el nivel de interés o éxito de cada interacción.

2. Reglas de conversión

Las reglas de conversión permiten establecer qué combinación de condiciones debe cumplirse para considerar una llamada como una conversión exitosa.

Estas reglas pueden utilizar operadores lógicos como:

• AND: todas las condiciones deben cumplirse.
• OR: al menos una de las condiciones debe cumplirse.

Ejemplo con AND

Una conversión puede requerir:

Cliente interesado AND aceptó seguimiento

En este caso, la llamada solamente será considerada una conversión si ambas condiciones están presentes.

Ejemplo con OR

Una campaña puede considerar como resultado positivo:

Agendó reunión OR solicitó información

Esto permite adaptar la definición de éxito a los objetivos específicos de cada campaña.

3. Evaluación del resumen de la llamada

Una de las funciones principales de Grading es evaluar el resumen generado después de la conversación.

El sistema puede verificar si el resumen contiene los campos o elementos requeridos para una determinada calificación.

Por ejemplo, una campaña puede definir que el resultado debe identificar:

• Nivel de interés del cliente.
• Presupuesto.
• Necesidad identificada.
• Próximo paso.
• Fecha de seguimiento.
• Resultado de la conversación.

Grading utiliza estos criterios para determinar si la llamada cumple con las condiciones establecidas.

Esto permite convertir conversaciones no estructuradas en información que puede utilizarse para medir automáticamente el desempeño de una campaña.

4. Recalificación histórica

Los criterios de evaluación pueden cambiar con el tiempo.

Por ejemplo, una empresa puede comenzar una campaña considerando como conversión cualquier cliente que solicite información. Posteriormente, puede decidir que una conversión solamente debe contabilizarse cuando el cliente también acepta un seguimiento.

Con Recalificación histórica, las llamadas realizadas anteriormente pueden procesarse nuevamente utilizando el nuevo perfil de Grading.

Esto permite:

• Comparar resultados utilizando diferentes criterios.
• Analizar campañas históricas.
• Identificar oportunidades que anteriormente no fueron clasificadas.
• Validar el impacto de nuevos criterios de conversión.
• Mantener consistencia en la evaluación de campañas.

5. Prueba antes de activar

Antes de aplicar una configuración de Grading a llamadas reales, es posible probar las reglas configuradas mediante conversaciones simuladas.

Esta etapa permite validar que:

• Las etiquetas se detectan correctamente.
• Las reglas AND/OR producen el resultado esperado.
• Los criterios de conversión están correctamente definidos.
• El sistema asigna la calificación correspondiente.
• No existen condiciones contradictorias.

La prueba previa reduce el riesgo de activar una configuración incorrecta en una campaña en producción.

COT Grading

Evaluación del guion antes de realizar llamadas

COT Grading permite evaluar la calidad del Chain of Thought (COT) configurado para un agente antes de que este comience a realizar llamadas.

El sistema analiza la estructura del flujo, identifica posibles problemas y genera una evaluación basada en IA.

El resultado incluye:

• Puntaje de calidad.
• Errores.
• Advertencias.
• Sugerencias de mejora.

De esta manera, el flujo puede validarse antes de utilizarlo en una campaña real.

Puntaje detallado

COT Grading genera un porcentaje de calidad para el COT y desglosa el resultado en diferentes categorías.
 

Errores

Problemas que pueden afectar directamente el funcionamiento esperado del agente.

Advertencias

Situaciones que no necesariamente impiden la ejecución, pero que pueden generar comportamientos inesperados o afectar la calidad del flujo.
 

Sugerencias

Recomendaciones para mejorar la estructura, lógica o comportamiento del agente.

Cada categoría puede expandirse para consultar los detalles de los hallazgos identificados por el sistema.

Editor visual de nodos

El COT puede visualizarse mediante un editor visual basado en nodos.

Este editor representa el flujo como un mapa de estados y transiciones, permitiendo visualizar cómo debe comportarse el agente durante una conversación.

El editor facilita:

• Identificar el nodo donde se encuentra un problema.
• Comprender las transiciones entre estados.
• Navegar directamente hacia el punto que requiere atención.
• Revisar la lógica del flujo sin tener que buscar manualmente dentro del código.

Esto resulta especialmente útil para flujos complejos con múltiples escenarios y rutas de conversación.

Corrección automática

Cuando COT Grading identifica un error o una advertencia, el sistema puede proporcionar una acción de "Aplicar".

Esta función permite implementar directamente la corrección sugerida sobre el COT.

El objetivo es reducir el trabajo manual necesario para revisar y corregir los flujos de los agentes.

El usuario puede:

1. Ejecutar la evaluación.
2. Revisar los errores y advertencias.
3. Consultar la recomendación.
4. Seleccionar Aplicar.
5. Volver a evaluar el COT.

Este proceso facilita una iteración rápida entre evaluación y corrección.

Plantillas de COT

Los COT que han demostrado funcionar correctamente pueden guardarse como plantillas reutilizables.

Las plantillas permiten acelerar la configuración de nuevos agentes y campañas.

Algunos ejemplos de casos de uso son:

• Cobranza.
• Ventas.
• Agendamiento.
• Reservaciones.
• Seguimiento comercial.

La plataforma también puede incluir plantillas prediseñadas que pueden utilizarse como punto de partida para configurar nuevos flujos.

Cumplimiento de reglas operativas

Grading también puede utilizarse como parte de la validación del cumplimiento de las reglas operativas definidas para una campaña.

Estas reglas determinan cómo, cuándo y bajo qué condiciones puede realizar llamadas un agente.

Restricción de horarios

Los agentes pueden configurarse para realizar llamadas únicamente dentro de determinados horarios.

Por ejemplo:

Lunes a viernes, de 8:00 a. m. a 6:00 p. m.

Bajo esta configuración, el sistema debe evitar llamadas:

• Antes de las 8:00 a. m.
• Después de las 6:00 p. m.
• Durante sábados y domingos.

Estas restricciones permiten adaptar la operación a las políticas internas de la empresa y a los horarios de contacto definidos para cada campaña.

Reglas de reintento

Las campañas pueden establecer reglas específicas para determinar cuándo y cómo realizar nuevos intentos de contacto.

Por ejemplo, una campaña puede definir:

• Número máximo de reintentos.
• Intervalo entre reintentos.
• Horarios permitidos para volver a llamar.
• Condiciones que permiten realizar un nuevo intento.
• Condiciones que bloquean futuros intentos.
   

Ejemplo

Si un cliente ya contestó una llamada dentro de una campaña, el agente puede configurarse para no volver a llamar automáticamente a ese contacto dentro de la misma campaña, independientemente de que la conversación haya terminado con éxito o no.

De esta manera, el sistema evita contactos duplicados e innecesarios.

Flujo de evaluación

El funcionamiento del módulo puede resumirse en el siguiente proceso:

1. Configurar criterios

Se definen las etiquetas, pesos y condiciones que determinan el éxito de una llamada.

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2. Configurar reglas

Se establecen las reglas de conversión, horarios y condiciones de reintento.

↓
 

3. Probar la configuración

Se utilizan conversaciones simuladas para validar el comportamiento esperado.

↓
 

4. Ejecutar la campaña

Los agentes realizan las llamadas respetando las reglas configuradas.

↓

5. Analizar la conversación

El sistema procesa el resultado y el resumen de cada llamada.

↓
 

6. Aplicar Grading

Las etiquetas y reglas configuradas determinan la calificación de la interacción.

↓
 

7. Identificar conversiones

El sistema determina si la llamada cumple con las condiciones definidas como conversión.

↓

8. Recalificar cuando sea necesario

Las llamadas históricas pueden evaluarse nuevamente utilizando nuevos criterios.

Beneficios del módulo Grading

Grading permite convertir el análisis de llamadas en un proceso automatizado, estructurado y medible.

Entre sus principales beneficios se encuentran:

• Evaluación automática: reduce la necesidad de revisar manualmente las grabaciones.
• Criterios personalizados: cada campaña puede definir qué significa una interacción exitosa.
• Resultados medibles: las conversaciones se convierten en puntuaciones y etiquetas.
• Mayor consistencia: todas las llamadas se evalúan utilizando los mismos criterios.
• Control operativo: permite establecer reglas de horario y reintentos.
• Optimización continua: permite recalificar conversaciones históricas.
• Validación previa: los criterios pueden probarse antes de activar una campaña.
• Mejora de agentes: COT Grading permite detectar problemas en los flujos antes de realizar llamadas reales.
• Reutilización: los COT exitosos pueden convertirse en plantillas para nuevas campañas.

Conclusión

El módulo Grading de Rootlenses Voice proporciona una capa de evaluación y control sobre las conversaciones realizadas por agentes de voz con IA.

Su función no se limita a asignar una puntuación a una llamada. Permite definir qué comportamientos representan éxito, establecer reglas de conversión, evaluar automáticamente los resultados, controlar las condiciones operativas de las campañas y mejorar los flujos de los agentes antes de ponerlos en producción.

Con Grading y COT Grading, las empresas pueden pasar de simplemente automatizar llamadas a medir, validar y optimizar sistemáticamente el desempeño de cada interacción y de cada agente.