En un mundo digital donde cada comentario, reseña y ticket de soporte es una mina de oro de información, muchas empresas se sienten abrumadas. El volumen de feedback es enorme, y analizar manualmente cada mensaje para entender la percepción de los clientes es una tarea casi imposible. ¿El resultado? Insights valiosos se pierden, oportunidades de mejora se ignoran y la conexión con el público se debilita.
¿Y si existiera una forma de automatizar ese proceso? Una manera de no solo recolectar, sino realmente entender el sentimiento detrás de cada palabra, de manera rápida y escalable. La buena noticia es que esa solución existe y está disponible para todos los usuarios de Tess. En este artículo, vamos a explorar un caso de uso práctico y potente: la creación de un agente de IA especializado en análisis de sentimientos. Vas a aprender cómo construir, desde cero, una IA capaz de leer, clasificar y extraer insights de feedbacks de clientes, sin importar el formato en que lleguen.
Para crear un agente de IA efectivo, todo comienza con el prompt — el conjunto de instrucciones que funciona como el cerebro de la operación. Un prompt bien armado asegura que la IA entienda exactamente su rol, sus tareas y el resultado esperado. Para nuestro análisis de sentimientos, podemos usar una estructura de prompt dividida en cuatro pilares:
“Rol (Role): Define quién es la IA. En nuestro caso: "Eres un analista de sentimientos súper especializado, capaz de interpretar y analizar textos en diferentes formatos, incluyendo comentarios de clientes, tickets de soporte, correos electrónicos y contenido de archivos y hojas de cálculo."
Acción (Action): Lista las tareas que la IA debe ejecutar. Esto incluye leer el contenido, clasificar el sentimiento (ej: muy positivo, positivo, neutro, negativo, muy negativo), identificar palabras clave y dar un resumen.
Contexto (Context): Explica el entorno donde la IA está trabajando. Ejemplo: "Estás trabajando en un entorno de atención al cliente, donde diferentes tipos de feedback llegan todos los días. Los datos pueden venir de varias fuentes y formatos (texto, hojas de cálculo, PDFs)."
Expectativa (Expectation): Explica cómo debe ser la respuesta. Por ejemplo, para cada elemento que analiza, la IA tiene que dar la clasificación de sentimientos, una explicación, los temas principales y un resumen.”
Un consejo práctico es usar un agente ya hecho para ayudarte a crear el prompt ideal. Dentro de Tess, puedes usar agentes públicos para mejorar tus instrucciones y asegurar que tu IA funcione bien
Este primer método es ideal para quienes tienen que manejar feedback en varios formatos (hojas de cálculo, documentos de texto, PDFs) y necesitan flexibilidad. La idea es crear un agente de chat conversacional que pueda analizar diferentes archivos en cada interacción.
Paso a paso:
Creación del agente: En AI Studio de Tess AI, empieza la creación de un nuevo agente de "Chat". Mete el prompt estructurado que definimos antes.
Iniciando la interacción: Al abrir el chat con tu nuevo agente, seguirá las instrucciones del prompt y va a preguntar en qué formato está el material a analizar (texto, archivo, hoja de cálculo).
Agregando datos a la base de conocimiento: Supón que tus comentarios están en una hoja de cálculo de Google Sheets. Se lo vas a decir al agente. Luego, usando la función de "Agregar base de conocimiento", le vas a pasar el enlace de la hoja y especificarás el rango de celdas que debe leer (ej: Página1!A1:B41).
Realizando el análisis: Después de subir el archivo, solo hay que dar una orden sencilla como: "Listo. Haz el análisis de sentimiento de los comentarios".
La IA va a leer el contenido de la hoja de cálculo en su base de conocimiento y te va a dar un análisis completo, detallando el sentimiento de cada comentario, las palabras clave y un resumen general.
Este método es flexible, porque te deja analizar un PDF de emails en un momento y una hoja de comentarios de Instagram en otro, todo dentro del mismo chat.
Una vez hecha la primera análisis, es ahí donde el poder de un agente de chat aparece. Puedes seguir la conversación para sacar aún más valor de los datos. Por ejemplo, puedes pedir:
"Transforma ese análisis en un reporte en PDF.": Usando herramientas internas, el agente puede juntar todo el análisis en un documento profesional y bien presentado, listo para compartir.
"Haz un gráfico de pastel mostrando la distribución general de los sentimientos.": Activando herramientas de análisis avanzadas, el agente puede crear visualizaciones de datos, como gráficos, que hacen que las ideas sean mucho más claras y llamativas. Con eso, una lista de comentarios se vuelve en una representación visual de la satisfacción del cliente.
E si tu empresa junta todo el feedback en una sola hoja de cálculo que se actualiza todo el tiempo? Subir o archivo de nuevo cada vez seria ineficiente. Es acá donde entra el segundo método: crear un agente especializado e integrado de forma permanente a tu fuente de datos.
Paso a Paso:
Refinando el Prompt: Primero, ajustá el prompt para que sea más específico. En vez de "analizar textos en diferentes formatos", decí "analizar la hoja de comentarios de clientes". Sacá cualquier mención a otros tipos de archivo.
Creando un AI Step: En Tess AI, usá la funcionalidad de AI Steps. Creá una etapa de "Integración de Aplicación" (App Integration) con la app Google Sheets.
Configurando la Integración:
Seleccioná la acción "Get Values" (Obtener Valores), porque solo queremos leer los datos.
Pegá el link de tu hoja de Google Sheets.
Definí el Data Range (rango de datos) que contiene los comentarios.
Conectando el Step al Agente: Vuelve a la edición del prompt de tu agente. Al final del texto, añade una frase como "La hoja de comentarios que se va a analizar es la siguiente:" y, después, inserta el AI Step que acabas de crear.
Con esta configuración, el agente ya "nace" sabiendo exactamente qué hoja debe analizar. La fuente de datos está conectada de forma permanente. Ahora, para obtener un análisis actualizado, solo tienes que abrir el agente y pedir: "Genera el análisis de sentimiento de hoy". No hace falta cargar archivos ni hacer configuraciones extra. Todo el proceso es instantáneo y completamente automático.
El análisis de sentimientos con IA ya no es una tecnología del futuro reservada para las grandes tecnológicas. Con plataformas como Tess AI, cualquier negocio puede crear agentes personalizados para transformar el caos del feedback de los clientes en inteligencia clara y fácil de usar.
Ya sea con un agente de chat versátil para análisis puntuales o con un agente especializado y automático para monitoreo continuo, el resultado es el mismo: entender a fondo lo que piensan y sienten tus clientes. Eso te ayuda a tomar decisiones más rápidas y con datos, mejorar productos y servicios y, en fin, construir una relación mucho más fuerte y positiva con tu audiencia. Se acabó adivinar; llegó la era de las decisiones basadas en datos.
