El Paso Objetivo de IA (heredado) está en desuso y se eliminará en una versión futura.

Para seguir automatizando conversaciones, migra tus flujos de trabajo de Objetivo de IA a Agentes IA — asistentes independientes más potentes, flexibles y fáciles de configurar.

¿En qué se diferencian los Agentes IA del Paso Objetivo de IA?

Aunque tanto los Agentes IA como el Paso Objetivo de IA usan IA para automatizar conversaciones, tienen propósitos distintos en respond.io.

El Paso Objetivo de IA vive dentro de los flujos de trabajo, mientras que los Agentes IA existen como compañeros virtuales que pueden gestionar conversaciones completas y realizar acciones más avanzadas.

Paso Objetivo de IA (heredado)

El Paso Objetivo de IA es un paso del flujo de trabajo diseñado para completar una única tarea orientada a un objetivo dentro de un proceso automatizado.

Admite dos tipos de objetivo específicos:

Responder preguntas — responder consultas de clientes usando fuentes de conocimiento conectadas
Recopilar información — hacer preguntas estructuradas y guardar las respuestas como variables del flujo de trabajo

Sin embargo, como paso del flujo de trabajo, el Paso Objetivo de IA tiene limitaciones importantes:

No puede realizar otras acciones de la plataforma — como asignar a equipos, actualizar campos de contacto, etiquetar o cerrar conversaciones.
Solo puede ejecutar un objetivo a la vez, y los objetivos no pueden combinarse dentro del mismo paso o conversación.
Depende completamente de los disparadores del flujo de trabajo y no puede gestionar una conversación en curso por sí solo.
Sus variables existen solo dentro de la ejecución del flujo de trabajo, a menos que la información se guarde como un campo de contacto.

Debido a estas limitaciones, el Paso Objetivo de IA solo es adecuado para interacciones simples y predefinidas dentro de los flujos de trabajo.

No es lo suficientemente flexible para manejar la gestión completa de conversaciones ni adaptarse a casos de uso más complejos y dinámicos.

Agentes IA

Los Agentes IA son asistentes inteligentes y autónomos que funcionan de forma independiente a los flujos de trabajo.

Pueden asignarse a conversaciones en la Bandeja de entrada como si fueran agentes humanos — manejando interacciones de principio a fin.

Los Agentes IA se configuran a través de su propio módulo, donde puedes:

Define su personalidad, tono e instrucciones de comportamiento
Agregar fuentes de conocimiento (p. ej., Centro de Ayuda, sitio web, documentos internos)
Habilitar acciones como asignar a agentes humanos, cerrar conversaciones o actualizar campos de contacto

Los Agentes IA ofrecen mucha más flexibilidad y control que el Paso de Objetivo de IA. Pueden:

Ejecutarse con nuestro mejor modelo de IA disponible, lo que los hace significativamente más inteligentes y capaces que las opciones heredadas
Realizar múltiples acciones en una sola conversación
Combinar diferentes objetivos de forma natural (responder preguntas, recopilar datos, enrutar, validar información, etc.)
Mantener el contexto a lo largo de la interacción
Adáptate a la conversación en tiempo real

También estamos ampliando continuamente lo que pueden hacer los Agentes IA. Esto incluye mejorar su razonamiento, añadir nuevas acciones y mejorar cómo interactúan con el resto de la plataforma.

Porque soportan flujos complejos, acciones autónomas y gestión continua de conversaciones, los Agentes IA son la solución recomendada para una interacción con clientes más inteligente, escalable y moderna en respond.io.

Antes de empezar

Revisa todos los flujos de trabajo que incluyen un Paso Objetivo de IA y toma nota de lo siguiente:

El tipo de objetivo usado: Responder preguntas o Recopilar información
La Persona de IA escrita para el paso
Cualquier variable del flujo de trabajo usada para almacenar respuestas
Las fuentes de conocimiento adjuntas
Cualquier resultado de ramificación (Éxito, Error o Solicitud humana)

Paso 1: Crea un Agente IA

Ve al módulo de Agentes IA.
Haz clic en Crear Agente IA.
Selecciona Empezar desde cero.
Introduce el nombre del Agente y la descripción.
- Ejemplo: “IA de Soporte al Cliente – responde preguntas frecuentes y dirige a agentes cuando sea necesario.”

Paso 2: Mueve tu Persona de IA y la estructura del flujo de trabajo

Al migrar, puedes usar la estructura existente del flujo de trabajo para guiar cómo redactas las instrucciones del Agente IA.

Esta es la estructura recomendada para los prompts del Agente IA:

# CONTEXTO
# ROLES Y ESTILO DE COMUNICACIÓN
# FLUJO PRINCIPAL
## FLUJO SECUNDARIO
# LÍMITES

Así es como puedes mapear cada elemento del flujo de trabajo a una parte del prompt del Agente IA:

Elemento del flujo de trabajo	Sección de instrucción correspondiente
Persona de IA	Rol y estilo de comunicación
Paso de Objetivo de IA (Responde preguntas o recopila información)	Flujo de alto nivel
Ramificaciones (Éxito, Error, Solicitud humana)	Flujo de subnivel
Reglas de validación (Variables)	Incluir en Flujo de alto nivel
Límites (p. ej., no adivinar, no recopilar información sensible)	Límites

Prompt de ejemplo para “Responder preguntas”

Puedes usar este prompt de ejemplo al migrar un Paso AI Objective de “Responder preguntas” a un Agente IA. Cópialo en la sección de Instrucciones y actualiza los marcadores con tus propios detalles para que funcione para tu negocio.

# CONTEXTO
- Eres [Inserta nombre del asistente], el asistente virtual del **[Inserta departamento/área]** en **[Inserta nombre de la organización]** 🎓🎶.
- Tu propósito es:
  - Responder preguntas sobre [Inserta ofertas/servicios de la organización].
  - Proporcionar información clara y precisa basada en fuentes oficiales.

# ROL & COMUNICACIÓN
[Inserta Persona aquí]

# FLUJO DE ALTO NIVEL
[Describe cómo quieres que el Agente IA responda preguntas y respuestas] es decir, haz preguntas aclaratorias, busca en la fuente de conocimiento cuando se planteen ciertas preguntas, etc]

# CONOCIMIENTO Y HERRAMIENTAS
## Idioma
- Responde siempre en [Idioma], incluso si el usuario cambia a otro idioma durante la conversación.

## Cierre de conversación
- Después de responder una pregunta o conjunto de preguntas:
  - Pregunta al usuario si necesita más ayuda sobre el mismo tema o algo distinto.
- Puedes **cerrar la conversación** cuando:
  - El usuario confirma que su problema está resuelto o que no tiene más preguntas.
  - El usuario indica claramente que terminó (p. ej., “Gracias, eso es todo”).
- Al cerrar:
  - Agradece al contacto por su tiempo.
  - Termina con una nota educada y positiva.

# DIRECTRICES DE RESPUESTA

## Limita las respuestas a la pregunta del usuario
- Responde **solo** lo que el usuario pregunta explícitamente.
- No añadas información extra que no se haya solicitado, aunque esté en tu contexto.

## Completa todo el alcance de la pregunta
- Si la pregunta incluye varios elementos (listas, pasos, requisitos, habilidades, comparaciones, etc.):
  - Cubre **todas las partes relevantes** según el contexto proporcionado.
- No omitas elementos a menos que el usuario pida específicamente una respuesta más breve o un resumen.

## Manejo de preguntas múltiples
- Cuando el usuario hace varias preguntas en un mismo mensaje:
  - Atiende **cada pregunta claramente**.
  - Usa párrafos cortos o viñetas para separar las respuestas.

Si usas una instrucción de “cerrar conversación” como el prompt de ejemplo abajo, asegúrate de que la acción Cerrar conversación esté habilitada, para que el Agente IA pueda ejecutarla.

Cierra la conversación solo después de que la pregunta/problema del usuario esté claramente resuelto y el usuario muestre explícita o implícitamente que no necesita más ayuda (o permanezca en silencio después de un seguimiento, si aplican tus reglas de tiempo de espera).

Prompt de ejemplo para “Recopilar información”

Puedes usar este prompt de ejemplo al migrar un Paso AI Objective de “Recopilar información” a un Agente IA. Cópialo en la sección de Instrucciones y actualiza los marcadores con tus propios detalles para que funcione para tu negocio.

# CONTEXTO
- Eres 🤖 el **Asistente de recopilación de datos IA** para [Inserta nombre de la organización].
- Objetivo principal: **recopilar con precisión y eficiencia la información de contacto requerida** del usuario y guardar o actualizar el campo de contacto.
- Te enfocas solo en **recopilar y validar [Inserta campos de contacto]** según las reglas que aparecen más abajo. Redirige educadamente si el usuario pide algo fuera de este alcance.

# ROL & MANEJO DE DATOS Y MENSAJES
- Tu trabajo es recopilar y confirmar **todos los [Inserta nombres de campos de contacto] requeridos**, y cualquier [Inserta campos de contacto] opcional configurado, antes de guardar o actualizar el campo de contacto.
- Si un solo mensaje del usuario contiene claramente varios [Inserta campos de contacto] (por ejemplo, todos los detalles requeridos en una línea o párrafo):
  - Analiza y extrae cada uno de los [Inserta campos de contacto] de ese mensaje.
  - No pidas de nuevo los mismos [Inserta nombres de campos de contacto] si se proporcionaron de forma clara y no ambigua.
- Una respuesta corta de confirmación del usuario (p. ej. “Sí”, “Correcto”, “OK” o equivalente en su idioma) después de presentar un resumen de los [Inserta campos de contacto] cuenta como **confirmación explícita**.

# FLUJO DE ALTO NIVEL (RECOLECCIÓN DE INFO DE CONTACTO)

## 1) Interacción inicial
- No **comiences** con preguntas generales como “¿En qué puedo ayudarte?”.
- Empieza indicando claramente que tu rol es recopilar información específica.
- Ejemplo:
  - “🤖 Te ayudaré recopilando primero algunos datos. Te pediré un dato a la vez.

## 2) Revisa el primer mensaje del usuario
- Si el primer mensaje ya incluye uno o más [Inserta campos de contacto]:
  - Extrae los [Inserta nombres de campos de contacto] que puedas identificar de forma fiable.
  - Reconoce lo que tienes y continúa para recopilar los [Inserta campos de contacto] que faltan.
- Si no hay información relevante presente:
  - Comienza con el **primer [Inserta nombres de campos de contacto] requerido** y pídelo.

## 3) Pide los [Inserta nombres de campos de contacto] (uno a la vez)
- Siempre solicita **solo un [Inserta nombres de campos de contacto] a la vez**.
- Patrón de ejemplo:
  - “🤖 Por favor proporciona [Inserta nombres de campos de contacto].”
- Cuando el usuario responda:
  - Agradece educadamente la recepción.
  - Pasa al **siguiente [Inserta nombres de campos de contacto] requerido**.
- Continúa hasta que todos los campos de contacto requeridos hayan sido recopilados.

## 4) [Inserta nombres de campos de contacto] opcionales
- Si hay campos de contacto opcionales configurados:
  - Después de recopilar los requeridos, pregunta por los opcionales **uno a la vez** también.
  - Si el usuario rechaza proporcionar un campo opcional, reconoce y continúa.
- No **bloquees** la finalización del proceso únicamente porque falten campos opcionales, a menos que la organización lo requiera explícitamente.

## 5) Validación de [Inserta nombres de campos de contacto]
- Para cada [Inserta campos de contacto], valídalo según sus reglas definidas (por ejemplo: formato, longitud, rango de valores u opciones permitidas).
- Si un valor no cumple sus reglas:
  - Explica brevemente el problema.
  - Pide al usuario que proporcione ese [Inserta campos de contacto] de nuevo en el formato correcto.
- Si múltiples [Inserta campos de contacto] son inválidos, abórdalos **uno a la vez**.

## 6) Confirmación de toda la información recopilada
- Una vez que todos los [Inserta campos de contacto] requeridos (y cualquier opcional que el usuario haya decidido proporcionar) hayan sido recopilados y validados:
  - Presenta un resumen claro al usuario.
  - Patrón de ejemplo:
    ```text
    Esto es lo que tengo:
    [Inserta campos de contacto]: <valor>
    [Inserta campos de contacto]: <valor>
    [Inserta campos de contacto]: <valor>
    🤖 ¿Todo está correcto?
    ```
- Si el usuario confirma (p. ej., “Sí”, “Correcto”, “Se ve bien”):
  - Trata esto como **confirmación final**.
- Si el usuario indica que algo está mal:
  - Pregunta qué [Inserta nombres de campos de contacto] necesita actualizarse.
  - Corrígelo y presenta el resumen de nuevo si es necesario.

## 7) Completar la tarea
- Después de la confirmación:
  - Agradece al usuario.
  - Infórmales brevemente que sus [Inserta nombres de campos de contacto] han sido registrados.
  - Ejemplo:
    - “🤖 Gracias. Tus datos han sido registrados con éxito.”

# SOLICITUDES IRRELEVANTES
- Si el usuario pide tareas o información **fuera del alcance de recopilar [Inserta campos de contacto]**:
  - Declina educadamente y guía la conversación de nuevo hacia tu rol principal.
  - Ejemplo:
    - “🤖 Actualmente solo estoy configurado para recopilar tus datos de contacto. Continuemos con [Inserta nombres de campos de contacto], por favor.”

# LÍMITES Y RESTRICCIONES
- No realices acciones más allá de:
  - Recopilar, validar, resumir y actualizar [Inserta campos de contacto].
- Siempre:
  - Pide **un [Inserta nombres de campos de contacto] a la vez**.
  - Mantén los mensajes concisos y corteses.
  - Finaliza cualquier cierre agradeciendo el tiempo del usuario.

Si usas una instrucción de “Actualizar campo de contacto” como el prompt de ejemplo abajo, asegúrate de que la acción Actualizar campo de contacto esté habilitada, para que el Agente IA pueda ejecutarla.

Cuando el contacto proporcione [Inserta nombres de campos de contacto], actualiza o guarda el dato

Por qué funciona esta estructura

En lugar de dividir tareas entre múltiples flujos de trabajo, el Agente IA usa un único bloque de instrucciones cohesivo para gestionar toda la interacción.

Maneja múltiples objetivos sin problemas
Mantiene el contexto a lo largo de la conversación
Se adapta de forma natural a lo que el cliente necesita después
Realiza acciones en la plataforma que el Paso AI Objective no podía

Al redactar instrucciones en lenguaje natural que sigan la lógica de tu flujo de trabajo, le das a los Agentes IA la flexibilidad para manejar interacciones complejas y en múltiples pasos — todo dentro de una sola conversación.

Paso 3: Añade fuentes de conocimiento

Si el objetivo de IA que estás convirtiendo es Responder preguntas, necesitarás migrar las fuentes de conocimiento que usaba tu flujo de trabajo hacia tu Agente IA.

Las fuentes de conocimiento permiten que tu Agente IA responda preguntas de clientes con precisión, igual que el Paso AI Objective — pero con más flexibilidad, ya que los Agentes IA pueden usar múltiples fuentes a la vez.

En la configuración de tu Agente IA, haz clic en + Añadir fuente de conocimiento IA.
Selecciona los mismos materiales que usaba tu Paso AI Objective — por ejemplo:
- Artículos del Centro de Ayuda
- Guías de producto o políticas
- Preguntas frecuentes de la empresa o documentos internos
Puedes habilitar múltiples fuentes de conocimiento para cada Agente IA.
Asegúrate de que tus documentos estén limpios, basados en hechos y actualizados.
Si previamente usaste Snippets, ten en cuenta que los Agentes IA no pueden usar Snippets como fuentes de conocimiento. En su lugar, copia el contenido del Snippet en un documento o inclúyelo directamente en las Instrucciones del Agente IA.

Aprende cómo añadir fuentes de conocimiento aquí.

Paso 4: Configura acciones y resultados

Habilitar acciones

Comienza habilitando las mismas acciones automatizadas que tu flujo de trabajo ejecutaba:

Asignar a humano o equipo – para transferencias o escalados
Actualizar campos de contacto – para almacenar datos recopilados
Cerrar conversación – para terminar chats resueltos automáticamente

Aprende más sobre cómo configurar acciones del Agente IA aquí.

Reemplaza la ramificación del flujo de trabajo con lógica de instrucciones

En los flujos de trabajo, la ramificación manejaba diferentes resultados como Éxito, Error o Solicitud humana.

Ahora, describirás estas condiciones directamente en las Instrucciones de tu Agente.

Rama del flujo	Nuevo ejemplo de instrucción
Éxito	“Una vez que se hayan recopilado todos los detalles requeridos, confirma la finalización y cierra la conversación.”
Error	“Si no puedes responder una pregunta después de un intento de aclaración, escala a un agente humano.”
Solicitud humana	“Si el usuario dice que quiere hablar con una persona, asigna a @Support Team inmediatamente.”

Añadir lógica de reintento o tiempo de espera

Si tu flujo de trabajo tenía una rama de Inactividad o Tiempo de espera, incluye esta lógica directamente en tus instrucciones.

Puedes especificar cuánto tiempo debe esperar tu Agente IA antes de hacer un seguimiento, hasta un máximo de 24 horas por instrucción de seguimiento.

Lógica del flujo	Equivalente en instrucción
“Si el contacto está inactivo por 10 minutos → pasar a la rama de tiempo de espera”	“Si el usuario no responde después de un seguimiento, espera hasta 1 hora y luego cierra la conversación educadamente.”
“Si el contacto no respondió tras 3 intentos → finalizar el flujo”	“Después de dos seguimientos sin respuesta, deja de preguntar y escala a un humano.”

Aprende más sobre seguimientos de Agentes IA aquí.

Combina lógica y acciones

Una vez que tu lógica esté redactada, asegúrate de que esté alineada con las acciones habilitadas.

Por ejemplo:

Si tus instrucciones dicen “cierra la conversación después de recopilar la info”, asegúrate de que Cerrar conversación esté activado.
Si le pides al Agente que “asigne a Ventas”, asegúrate de que Asignar a humano/equipo esté activo.

Si el usuario proporciona toda la información requerida:
- Confirma que los datos son correctos.
- Agradéceles y cierra la conversación.
(Revisar conjugación y acentuación: preferible usar "Agradece" si se usa tono imperativo informal: "Agradece y cierra la conversación.")

Si el usuario dice que quiere hablar con una persona:
- Asigna la conversación inmediatamente a @Sales Team.

Si no puedes responder tras aclarar (No se encuentra información relevante en la fuente de conocimiento):
- Pide disculpas y escala a un humano asignando inmediatamente a @Support Team.

Si tu Paso AI Objective usaba Configuraciones avanzadas como ramas de Inactividad o Hablar con humano, puedes reproducir lógica similar en las instrucciones de tu Agente IA:

Añadir rama de inactividad del contacto – Pregunta de nuevo o haz un seguimiento después de un tiempo establecido (hasta un día).
Contacto solicita hablar con un humano – Asigna inmediatamente a un agente humano.
Error: IA incapaz de responder – Escala a un humano si no se puede responder.

Paso 5: Prueba tu Agente IA (opcional)

Puedes probar tu Agente IA para asegurarte de que todo funciona como debe.
Inicia una conversación de prueba para comprobar que el Agente IA:
- Responde con precisión usando la base de conocimiento
- Recopila correctamente los datos de contacto
- Escala a un humano cuando es necesario
Si es necesario, ajusta tus instrucciones o fuentes de conocimiento.

Aprende cómo probar tus Agentes IA aquí

Paso 6: Publica tu Agente IA

Una vez que hayas configurado instrucciones, acciones y fuentes de conocimiento, haz clic en Publicar.
Tu Agente IA ya está activo y listo para manejar conversaciones.

Consejo: Nombre e Instrucciones son campos obligatorios. Puedes modificarlos en cualquier momento después de publicar.

Paso 7: Enruta conversaciones a tu Agente IA

Enruta conversaciones a través de la Bandeja de entrada o la configuración de asignación automática:

Manual: Desde la Bandeja de entrada, haz clic en Asignar → Nombre del Agente IA.
Automático:
1. Ve a Agentes IA → Establecer Agente IA predeterminado.
2. Elige tu Agente IA.
3. Selecciona una regla de asignación:
  - Solo contactos no asignados (predeterminado), o
  - Todas las conversaciones nuevas
4. Guarda la configuración.

Esto asegura que todos los chats nuevos vayan directamente a tu Agente IA, reemplazando los disparadores de tu flujo de trabajo.

Paso 8: Deshabilita los flujos de trabajo heredados

Una vez que tu Agente IA funcione como esperas, puedes desactivar o eliminar todos los flujos de trabajo que contienen el Paso AI Objective.

Cómo migrar flujos de trabajo de Objetivos de IA (heredados) a Agentes IA