IA
Casos de uso de IA
Las tareas concretas que puede realizar un Agente de IA, clasificar, resumir, redactar respuestas, detectar anomalías. Los casos de uso son los bloques de cada agente.
Actualizado el 18 may 2026
Configuración · IA · 8.2
Un Caso de uso de IA es una tarea acotada que un agente puede realizar: clasificar, resumir, proponer, detectar. Los casos de uso son los bloques de construcción — un agente combina uno o varios casos con un contexto de sistema y un objeto destino. Aquí configuras lo que la IA hace; en Agentes de IA (8.1) decides quién.
Por qué importa al negocio
«La IA hace demasiado o demasiado poco»
La elección del caso de uso acota la acción — Clasificar no es lo mismo que Responder.
«Reuso entre agentes»
Un caso «Clasificar ticket» puede ser usado por varios agentes (genérico + específico de IT).
«Resultados medibles»
Por caso de uso: medición de exactitud (correcto vs sobrescrito por el gestor).
«No todo cabe en la IA»
Los casos de uso ponen límites claros — algunas tareas son triviales (categorización), otras demasiado complejas (decisión legal).
Tipos comunes de caso de uso
| Tipo | Qué hace | Mejor para |
|---|---|---|
| Clasificar | Asignar categoría/prioridad/grupo de trabajo según el contenido | Tickets, reportes, solicitudes |
| Resumir | Sintetizar hilos largos, historial de ticket o conversaciones | Traspaso entre gestores, visión de gerencia |
| Redactar respuesta | Redacta una primera respuesta basada en la KB | Preguntas de usuarios, nivel FAQ |
| Sugerir acción | Sugiere el siguiente paso (escalada, enrutado, más cerca de la resolución) | Tickets complejos |
| Detectar anomalía | Detecta desviaciones del patrón (pico de tickets, reserva inusual) | Incidencias mayores, señales de fraude |
| Extraer datos | Saca información estructurada de texto libre (serie, fecha, ubicación) | Conversaciones → campos de ticket |
| Emparejar | Vincula un ítem con el mejor encaje en un conjunto (pregunta → artículo KB, ticket → activo) | Sugerencias de KB |
| Predecir | Predice un resultado (probabilidad de no-show, lead time de ticket, riesgo de avería) | Acción preventiva |
¿Qué configuras por caso de uso?
| Campo | Para qué sirve |
|---|---|
| Nombre y descripción | Qué hace, en lenguaje de usuario final. |
| Tipo | Uno de los anteriores (Clasificar, Resumir, etc.). |
| Entradas | Qué campos leemos (título, descripción, clasificación, KB). |
| Salidas | Qué campos rellena (categoría, prioridad, texto sugerido). |
| Umbral de confianza | A partir de qué certeza se muestra / aplica la sugerencia. |
| Fallback | Qué hacer con confianza baja — nada, valor por defecto, preguntar a un humano. |
¿Qué decisiones tomarás?
¿Qué casos de uso priorizas?
Empieza por «Clasificar» (bajo riesgo, alto impacto). «Redactar respuesta» solo tras una KB sólida.
Estrategia de confianza
Alta (solo sugerencias seguras) = menos pero mejores; baja = siempre se muestra algo pero más ruido.
Reuso entre agentes
Un «Clasificar ticket» genérico + variaciones por servicio, o por servicio desde el principio.
Estrategia de medición
¿Cómo mides exactitud por caso de uso? Decide desde el principio qué «corrección del gestor» cuenta como fallo.