> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.ycloud.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Recomendaciones de IA > Transforma las conversaciones transferidas en mejoras prácticas para el AI Agent. Transforma las conversaciones transferidas en mejoras prácticas para el AI Agent. Recomendaciones de IA ahora ayuda a tu equipo a identificar **Brechas de contenido**, **Brechas de datos** y **Brechas de acción**, y luego guía a los administradores para publicar contenido de preguntas y respuestas reutilizable, crear conectores de datos o construir habilidades que cubran la funcionalidad faltante. ## Qué hacen las Recomendaciones de IA Cuando los clientes son transferidos a un agente humano, la conversación a menudo revela por qué el AI Agent no pudo completar la tarea. Recomendaciones de IA agrupa los fallos recurrentes por tipos de brecha y sugiere la siguiente acción para el administrador: agregar el conocimiento faltante, conectar datos del cliente o del negocio en tiempo real, o crear una habilidad de automatización para una operación externa. | Tipo de brecha | Qué significa | Siguiente paso habitual | | - | - | - | | **Brecha de contenido** | Al AI Agent le falta contenido de conocimiento reutilizable, como una política, una explicación de producto o una respuesta para la solución de problemas. | Revisa y aprueba el borrador de preguntas y respuestas generado en la Base de conocimiento. | | **Brecha de datos** | El AI Agent necesita datos en tiempo real o específicos del cliente, como el estado de un pedido, detalles de la cuenta, progreso de la entrega o información de suscripción. | Crea un conector de datos y luego úsalo en una habilidad para que el AI Agent pueda consultar los datos necesarios. | | **Brecha de acción** | El AI Agent necesita permisos y pasos de flujo de trabajo para completar una acción externa, como cancelar una suscripción, cambiar una dirección, emitir un reembolso o actualizar accesos. | Crea un conector de datos si es necesario y luego crea una habilidad con confirmación, validaciones, el paso de acción y gestión de alternativas. | *** ## Quién debería usarlo Esta función está diseñada para operaciones de soporte, operaciones de experiencia del cliente, administradores de AI Agent y cualquier persona responsable de mantener la Base de conocimiento del AI Agent precisa y completa. Utiliza Recomendaciones de IA como una cola de revisión periódica: abre la página, revisa las brechas sugeridas más importantes y toma la acción recomendada para cada tipo. *** ## Dónde encontrarlo 1. Abre la configuración de tu AI Agent. 2. En la barra lateral izquierda, selecciona **Recommendation**. La página se abre con una cola de revisión de recomendaciones generadas por IA a partir de conversaciones transferidas recurrentes. Página de recomendaciones de YClouder con una tarjeta de brecha de contenido, evidencia de la recomendación, borrador de preguntas y respuestas, y detalles de la recomendación *** ## Cómo interpretar la página | Área | Qué significa | | - | - | | Resumen de impacto | La parte superior de la página resume las formas de mayor impacto para mejorar la tasa de resolución del agente. | | Distribución de brechas | La barra apilada muestra cuántas recomendaciones corresponden a brechas de contenido, de datos y de acción, además del porcentaje de cada tipo respecto al total. | | Recuento de recomendaciones | El recuento de elementos muestra cuántas recomendaciones coinciden con los filtros y términos de búsqueda actuales. | | Lista de recomendaciones | Cada tarjeta muestra el tipo de brecha, nivel de impacto, título de la recomendación, resumen, recuento de conversaciones transferidas y hora de generación. | | Página de detalles | El lado derecho cambia según el tipo de brecha. Las brechas de contenido abren **Review Q\&A draft**. Las brechas de datos y de acción abren **Connect data and create skill**. | | Detalles de la recomendación | La tarjeta de detalles muestra el tipo de brecha, impacto esperado, conversaciones transferidas, funcionalidad faltante y estado. | *** ## Encuentra las recomendaciones adecuadas | Control | Cómo usarlo | | - | - | | Ordenar | Usa el control de ordenación, como **Impact**, para priorizar las recomendaciones con mayor probabilidad de reducir transferencias. | | Filtros | Usa **Gap type**, **Status** y **Generated time** para acotar la cola. Por ejemplo, mantén el estado en **Active** cuando solo quieras ver recomendaciones pendientes de revisión. | | Buscar recomendaciones | Busca por palabras clave del título de la recomendación, tema, funcionalidad faltante o problema del cliente cuando quieras encontrar una recomendación específica. | Página de recomendaciones de YClouder con el panel de filtros abierto para tipo de brecha, estado y hora de generación *** ## Revisar una recomendación 1. Elige una recomendación de la lista. Comienza con los elementos de alto impacto cuando desees reducir rápidamente las transferencias recurrentes. 2. Verifica el **tipo de brecha** para saber si la recomendación debe convertirse en contenido de conocimiento, un conector de datos o una habilidad de automatización. 3. Lee el resumen, la evidencia de la brecha, el motivo del fallo del AI Agent y la capacidad faltante. Estos campos explican lo que el AI Agent no pudo responder o hacer. 4. Haz clic en **View source conversations** para inspeccionar las conversaciones transferidas seleccionadas por la IA. Estas fuentes te ayudan a verificar si la recomendación se basa en necesidades reales de los clientes y respuestas humanas útiles. 5. Para una **Content Gap**, revisa el borrador de preguntas y respuestas generado por IA. Puedes editar el título y la respuesta antes de publicar. 6. Para una **Data Gap** o **Action Gap**, revisa los campos sugeridos del conector de datos y los pasos de la habilidad antes de crear la automatización. 7. Si la recomendación es correcta, utiliza la acción principal para su tipo: **Approve as Q\&A** para brechas de contenido, o bien **Create a data connector**, **Create a skill** y **Mark as done** para brechas de datos y de acción. Las conversaciones de origen son de solo lectura. Están ahí para ayudar a los revisores a entender por qué se creó la recomendación y si las preguntas y respuestas, el conector o la habilidad sugeridos son confiables. Panel de conversaciones de origen para una recomendación de brecha de contenido de YClouder con nombres y números de teléfono de clientes desenfocados *** ## Resolver brechas de datos y de acción Las recomendaciones de brechas de datos y de acción abren la página **Connect data and create skill** en lugar de un borrador de preguntas y respuestas. Utiliza esta página para revisar la evidencia, entender qué capacidad falta y crear la automatización que necesita el AI Agent. | Área de la página | Qué revisar | Qué hacer a continuación | | - | - | - | | **Recommendation** | Lee el resumen generado y el estado. Utiliza **View source conversations** si necesitas verificar las conversaciones transferidas detrás de la sugerencia. | Si la sugerencia no es útil, recházala. Si es útil, continúa con la configuración de la automatización. | | **Gap evidence** | Revisa **Agent failed because**, **Missing capability** y **Data the agent needs**. Los campos de datos aparecen como etiquetas, tales como account balance, disputeId o status. | Confirma que la capacidad faltante y los campos requeridos coincidan con la necesidad operativa real. | | **Create the automation** | La página recomienda dos tarjetas de configuración: **Create a data connector** y **Create a skill**. La tarjeta de conector describe la capacidad de la API que se agregará; la tarjeta de habilidad describe el flujo de trabajo que llamará al conector. | Primero crea y prueba el conector, luego selecciónalo en el creador de habilidades y finaliza la habilidad. | | **Mark as done** | Después de que el conector y la habilidad estén configurados y probados, vuelve a la recomendación. | Haz clic en **Mark as done** para que la recomendación salga de la cola activa. | La habilidad depende del conector de datos. Configura y prueba primero el conector, luego selecciónalo en el creador de habilidades. *** Las recomendaciones de brechas de datos y de acción no publican una respuesta de preguntas y respuestas directamente. Te guían a través de la configuración de la automatización faltante para que el AI Agent pueda recuperar los datos correctos o completar una acción externa segura. | Paso | Qué configuras | Por qué es importante | | - | - | - | | **1. Create a data connector** | Abre el módulo existente de conectores de datos con el nombre de conector recomendado y los campos de retorno completados previamente. Añade tu endpoint de API, autenticación, parámetros de solicitud y mapeo de respuestas. | Esto le otorga al AI Agent acceso a datos de clientes o del negocio en tiempo real en lugar de depender únicamente del contenido estático de Conocimiento. | | **2. Create a skill** | Abre Skill Builder con los pasos recomendados que llaman al conector de datos. Para brechas de acción, incluye confirmación de identidad, verificaciones de elegibilidad, confirmación del usuario, el paso de acción y una alternativa de derivación a soporte humano cuando la acción no se pueda completar de forma segura. | Esto convierte la capacidad faltante en un flujo de trabajo repetible que el AI Agent puede seguir. | | **3. Mark as done** | Después de que el conector y la habilidad estén configurados y probados, vuelve a la recomendación y haz clic en **Mark as done**. | La recomendación pasa a **Approved**, mientras sigue estando disponible a través de los filtros de estado. | Crea y prueba el conector de datos antes de finalizar la habilidad. La habilidad depende de los campos de respuesta del conector para buscar datos o completar la acción recomendada de manera confiable. *** ## Editar el borrador antes de la aprobación El borrador de preguntas y respuestas generado aparece para las recomendaciones de tipo Brecha de contenido (Content Gap). Antes de aprobarlo, asegúrate de que la pregunta suene como algo que un cliente realmente formularía y que la respuesta sea lo suficientemente clara como para que el AI Agent pueda reutilizarla. | Título de preguntas y respuestas | Respuesta de preguntas y respuestas | | - | - | | Utiliza una pregunta natural de cliente. Mantenla lo suficientemente específica como para que coincida con el problema recurrente, pero lo bastante amplia como para aplicarse a futuros clientes. | Escribe una respuesta directa y completa. Elimina cualquier elemento que solo se aplique a un único cliente, como detalles privados de la cuenta o notas puntuales de resolución de problemas. | *** ## Rechazar una recomendación Si una recomendación no es útil, haz clic en **Rechazar**. Puedes rechazar una recomendación cuando las evidencias no respalden la sugerencia, la capacidad faltante no valga la pena automatizarse, las conversaciones de origen sean demasiado específicas de un cliente o tu equipo no desee que el AI Agent gestione ese tema. Las recomendaciones rechazadas salen de la cola activa, pero aún se pueden encontrar con el filtro de estado. Área de acción de recomendaciones con botones para Ver conversaciones de origen, Rechazar y Aprobar como P&R *** ## Qué hace que una recomendación sea buena Una buena recomendación suele provenir de múltiples conversaciones transferidas con un patrón claro y suficiente evidencia para definir la siguiente mejora. El mejor tipo de recomendación depende de lo que le faltaba al AI Agent: conocimiento reutilizable, datos en tiempo real o un flujo de trabajo de acción seguro. | Tipo de brecha | Adecuado | No adecuado | | - | - | - | | **Brecha de contenido** | Una pregunta recurrente sobre productos, políticas, facturación o resolución de problemas que puede convertirse en contenido estable de la Base de conocimiento. | La respuesta depende de la cuenta privada, el pedido, el pago o el estado de entrega de un único cliente. | | **Brecha de datos** | El AI Agent necesita consultar información específica del cliente o en tiempo real, y los campos requeridos pueden ser devueltos por una API. | La fuente de datos no está disponible, no se puede exponer de forma segura o cambia de manera demasiado impredecible para asignarse a la respuesta de un conector. | | **Brecha de acción** | El AI Agent debe realizar una operación repetible con comprobaciones de elegibilidad claras, confirmación, gestión de éxito y reglas de respaldo. | La operación requiere juicio manual, permisos no admitidos o aprobaciones de políticas que deben permanecer a cargo de un agente humano. | This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.