Un cliente escribe enfadado: «Vuestro asistente me dijo que el reembolso llegaba en tres días y ya han pasado dos semanas». Revisas la conversación y es verdad: el agente de IA dijo tres días. Tu política dice catorce.
Va a pasar. Pasa con personas —todo equipo de soporte ha dado alguna vez un dato mal— y pasa con agentes de IA. La diferencia no está en que no ocurra nunca, sino en cómo se corrige con ese cliente y en si se arregla la causa para que no vuelva a pasar con el siguiente.
La respuesta corta
Cuando tu agente de IA da una respuesta incorrecta: primero, corrige con el cliente cuanto antes, asumiendo el error sin culpar a la IA y cumpliendo lo prometido si es razonable. Después, averigua por qué pasó revisando qué información usó el agente para responder. Y arréglalo en el sitio que corresponde al tipo de error: si faltaba información, en la documentación; si había dos versiones contradictorias, borrando la vieja; si se inventó un dato que no puede fallar, en una instrucción que se aplique siempre o en una respuesta fija; si el problema es el tono, en sus instrucciones de estilo.
La primera hora: el cliente
Asume el error
Tienes toda la razón y lo siento: la respuesta que te dimos estaba mal. El reembolso tarda hasta 14 días hábiles, no 3. He revisado tu caso: la devolución está en marcha desde el día 2 y la verás como tarde el día 20. Te escribo ese día para confirmarlo.
Lo que tiene: reconoce el error sin rodeos, da el dato correcto, mira el caso concreto y se compromete a algo.
Lo que no tiene: «el sistema automático se equivocó», como si la IA fuera de otra empresa. Para el cliente, quien le respondió fuiste tú.
Decide si cumples lo que se dijo
Si la respuesta incorrecta prometió algo —un descuento, un plazo, una función—, hay que decidir si se cumple. Una regla razonable: si es barato y el cliente actuó confiando en ello, cúmplelo. Si es desproporcionado, explícalo con honestidad y ofrece algo a cambio. Lo que no funciona es hacer como si no se hubiera dicho.
Busca a los demás afectados
Si el agente dio ese dato mal a un cliente, es probable que se lo haya dado a otros. Busca las conversaciones con la misma pregunta y corrige también con ellos, antes de que escriban.
Después: por qué pasó
Un agente de IA no se equivoca al azar. Responde con lo que encuentra en tu información y con sus instrucciones. Por eso la pregunta útil es: ¿qué información usó para responder eso?
Las causas más habituales:
- La información no estaba y el agente rellenó el hueco. Es el origen de la mayoría de alucinaciones.
- Había dos versiones: un artículo antiguo con 3 días y uno nuevo con 14. El agente encontró el viejo.
- La información era ambigua: «el reembolso se procesa en 3 días» (se procesa, pero llega en 14).
- Encontró un documento que no tocaba: uno sobre otro producto u otro plan.
- Sus instrucciones empujaban a contestar aunque no supiera, en vez de pasar a una persona.
Arreglarlo en el sitio correcto
Es el paso donde más se falla: se arregla todo añadiendo documentos, cuando cada tipo de error se arregla en un sitio distinto.
| Síntoma | Causa probable | Dónde se arregla |
|---|---|---|
| No sabía algo y se lo inventó | Faltaba la información | Escribir el documento que falta |
| Dio un dato antiguo | Dos versiones en la documentación | Borrar o corregir la versión vieja |
| Se inventa un dato que no puede fallar (precios, plazos legales) | Depende de que encuentre el documento | Una instrucción que se aplique siempre, o una respuesta fija |
| Responde mal una pregunta concreta y solo esa | Esa pregunta necesita una respuesta exacta | Una respuesta predefinida para esa pregunta |
| El tono o la longitud no encajan | Instrucciones de estilo | Las instrucciones de personalidad |
| Contesta cuando debería pasar a una persona | Política de escalado | Las reglas de cuándo pasar el caso |
La tercera fila es la que más se olvida. Un dato que el agente tiene que decir siempre bien —el precio, el plazo de devolución, lo que nunca debe prometer— no debería depender de que la búsqueda encuentre el documento adecuado. Va en las instrucciones que el agente recibe en cada respuesta, o en una respuesta fija.
En Intake funciona así: las reglas que deben cumplirse siempre se escriben como instrucciones que se aplican en cada respuesta, y para una pregunta concreta que no admite matices hay respuestas guiadas con el texto exacto. Los informes señalan además los temas que el agente no está resolviendo, que es donde suelen estar los siguientes errores.
Cómo comprobar que está arreglado
- Haz la pregunta original con las palabras del cliente, y con dos o tres variaciones.
- Prueba lo contrario: algo parecido que no debería responder igual.
- Revisa en unos días las conversaciones sobre ese tema.
Cómo detectar los errores antes que los clientes
- Lee conversaciones cada semana, sobre todo las que acabaron en una persona o en las que el cliente volvió a preguntar.
- Vigila la tasa de reformulación: un cliente que repite la pregunta con otras palabras suele haber recibido una respuesta que no le sirvió. Más en métricas de soporte cuando responde una IA.
- Deja que los clientes marquen respuestas como incorrectas.
- Revisa la documentación cuando cambia algo: precios, plazos, políticas. Es el origen de la mayoría de datos antiguos.
Preguntas frecuentes
¿Por qué un agente de IA da respuestas incorrectas?
Casi siempre porque la información que encontró faltaba, estaba desactualizada, era ambigua o no era la que tocaba. A veces porque sus instrucciones le empujan a responder en vez de pasar a una persona.
¿Tengo que cumplir lo que prometió el agente?
Si es razonable y el cliente actuó confiando en ello, conviene cumplirlo. Si no, explícalo con honestidad y ofrece una alternativa.
¿Debo decirle al cliente que fue la IA?
No hace falta excusarse en ella. Para el cliente, la respuesta fue de tu empresa: asume el error y corrígelo.
¿Cómo evito que se invente datos importantes?
Poniendo los datos que no pueden fallar en instrucciones que se aplican siempre o en respuestas fijas, en vez de depender de que encuentre el documento.
¿Hay que desactivar el agente después de un error?
Normalmente no. Basta con arreglar la causa. Si el error se repite en un tema concreto, se puede sacar ese tema del agente mientras se corrige.
