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.