Cuando la entrada se puede estructurar, cuando las opciones son pocas y cerradas, y cuando el usuario sabe mejor que el modelo lo que quiere, un formulario gana en coste, velocidad y confianza.
Hay una tentación clara cuando te contratan para montar un agente: montar un agente. Se paga mejor, se demuestra mejor y queda mejor en la web. En tres proyectos del último año hice lo contrario y todavía me parece la decisión más rentable que tomé en cada uno.
Cuento los tres con lo que costaba la versión con agente y lo que costó la versión sin él. No es una regla general; es un criterio con casos.
Caso 1: el chat que preguntaba lo que ya sabíamos
Una empresa de reformas quería un chat en la web para recoger peticiones de presupuesto. La conversación real, cuando la transcribimos, era siempre la misma: tipo de obra, metros, población y plazo. Cuatro datos, en ese orden, con opciones cerradas en tres de los cuatro.
El chat las pedía en cinco o seis turnos de conversación, a veces se saltaba uno y en el 15 % de los casos el usuario abandonaba a mitad. El formulario las pide todas de golpe: cuatro campos, treinta segundos, y el usuario ve cuánto le queda. El abandono bajó al 6 % y las peticiones completas subieron un 40 %.
CON AGENTE | CON FORMULARIO |
|---|---|
Cinco o seis turnos de conversación | Cuatro campos en una pantalla |
15 % de abandonos a mitad | 6 % de abandonos |
Datos a veces incompletos o ambiguos | Datos válidos por construcción |
Coste mensual de modelo y mantenimiento | Coste cero de operación |
Tres semanas de montaje | Dos días |
Lo que sí conservamos del proyecto: la clasificación de lo que entra, que ocurre después y sin que el cliente espere. El modelo sigue estando; lo que quitamos fue la conversación, que era la parte que estorbaba.
Caso 2: opciones pocas y cerradas
Una academia quería un asistente para que los alumnos consultaran qué curso les convenía. Al mirar el catálogo: siete cursos, tres niveles y dos modalidades. Cuarenta y dos combinaciones posibles, y en realidad once recomendaciones distintas.
Con once respuestas posibles, un asistente generativo es una forma caprichosa de recorrer un árbol de decisión. Montamos tres preguntas con desplegables y una tabla de resultados. Cada recomendación es siempre la misma para la misma entrada, se puede revisar de un vistazo y se corrige cambiando una fila.
«Si puedes dibujar todas las respuestas posibles en una hoja, no necesitas un modelo: necesitas la hoja.»
Y hay un beneficio que no esperábamos: el equipo de la academia pudo mantenerlo solo. Cambiar una recomendación es editar una celda; con un agente habría sido reescribir una instrucción y volver a probar veinte casos.
Caso 3: el usuario sabía mejor que el modelo
Un despacho técnico quería un buscador conversacional para su documentación interna. Sus usuarios son ocho ingenieros que llevan años trabajando con esos documentos y saben cómo se llaman las cosas.
La primera versión conversacional gustó dos semanas y luego dejó de usarse. El motivo, dicho por ellos: «tardo más en escribir la pregunta que en encontrarlo». Tenían razón. Cambiamos a un buscador con filtros —tipo de documento, proyecto, año— y atajos de teclado. Se usa a diario.
- Usuarios expertos y vocabulario estable: buscador con filtros, no conversación.
- Usuarios distintos cada vez y preguntas variadas: ahí sí gana el lenguaje natural.
- Consultas repetidas por la misma persona: atajos y guardados ganan a cualquier chat.
La lección que me llevé: la conversación es cómoda para quien no conoce el dominio y es un peaje para quien lo conoce bien. Preguntar quién va a usarlo cambia la respuesta técnica entera.
El criterio, en cuatro preguntas
Antes de decidir entre agente y formulario, cuatro preguntas. Si tres se responden «sí», el formulario gana casi siempre.
- ¿Los datos que necesitas son siempre los mismos y se pueden pedir con opciones cerradas?
- ¿El número de respuestas posibles es pequeño y se puede escribir en una tabla?
- ¿Quien lo usa conoce el dominio y su vocabulario mejor que un modelo genérico?
- ¿Un resultado idéntico para la misma entrada es más valioso que una respuesta más natural?
Y una quinta que no es técnica: ¿quién va a mantenerlo? Un formulario lo mantiene cualquiera de la casa. Un agente necesita a alguien que sepa leer un registro y corregir una instrucción. Si esa persona no existe, la elección ya está hecha aunque el proyecto diga lo contrario.
DONDE SÍ GANA EL AGENTE >Entradas desordenadas que no puedes estructurar —correos largos, notas de voz, documentos ajenos—, mucha variedad de casos y un criterio que se puede escribir pero no reducir a un desplegable. Ahí un formulario no llega.
Casi siempre la respuesta es mezclar
En los tres casos no desapareció el modelo: cambió de sitio. Dejó de estar delante del usuario y pasó a trabajar detrás, donde nadie espera y donde un error se corrige antes de que salga.
Ese reparto es el que recomiendo por defecto: formulario para recoger, modelo para interpretar, persona para decidir lo que tiene consecuencias. Es menos vistoso en una demo y bastante más difícil de romper.
Preguntas que me hacen siempre
¿No es un paso atrás quitar el chat?
Es un paso atrás en apariencia y hacia delante en resultado. En los tres casos mejoraron las métricas que el cliente había puesto por escrito antes de empezar.
¿Cómo lo explico a quien pidió el agente?
Con la tabla de costes y las métricas que se habían acordado. Lo que convence no es el argumento técnico, es ver que la versión simple cumple mejor el objetivo que se había escrito.
¿Y si el cliente quiere el chat de todos modos?
Se puede montar, dejando claro el coste de mantenimiento y midiendo desde el primer día. En un proyecto lo hicimos y a los tres meses lo cambiaron ellos mismos al ver el uso real.
¿Entonces cuándo empiezo por un agente?
Cuando la entrada es libre y desordenada, hay variedad real de casos y existe alguien que va a mantenerlo. Con esas tres condiciones, empieza por el agente sin complejos.
Romeo Octav Chiritoiu
Formador y consultor en inteligencia artificial aplicada, en Madrid. Trabajo con webs, servidores y automatización desde 2007 y los últimos años los he dedicado a montar agentes y flujos que aguantan. Cofundador de la academia IA Lovers.