La IA de Heedback no solo responde preguntas — aprende. Cada artículo que escribes en la base de conocimiento, cada corrección que un agente hace en una conversación, alimenta la memoria de la IA. Con el tiempo, las respuestas se vuelven más precisas, más alineadas con tu tono y más fieles a los matices que solo tu equipo entiende.

Esta guía te explica cómo funciona la memoria de IA, cómo gestionarla y cómo entrenar deliberadamente a la IA para que se convierta en una extensión confiable de tu equipo de soporte.

Requisitos previos

Antes de trabajar con la memoria de IA, asegúrate de que:

Tienes una organización activa en Heedback con un plan Pro.
Tu proveedor de IA está configurado en Configuración > Configuración de IA (OpenAI o Anthropic).
Tienes al menos algunos artículos publicados en la base de conocimiento — estos forman la base de la comprensión de la IA.
Tu cuenta tiene permisos de administrador o propietario.

Cómo funciona la memoria de IA

La IA de Heedback construye su memoria a partir de dos fuentes principales:

Artículos de la base de conocimiento: Cuando publicas o actualizas un artículo, la IA indexa su contenido. Esta es la base estructurada: explicaciones de producto, políticas, pasos de resolución de problemas y preguntas frecuentes.
Correcciones humanas en conversaciones: Cuando un agente edita, anula o reemplaza una respuesta generada por IA en la bandeja, Heedback captura esa corrección como una entrada de memoria. La IA trata las correcciones como contexto de alta prioridad para futuras preguntas similares.

Este enfoque de doble fuente significa que la IA es útil desde el primer día (gracias a tus artículos) y se vuelve progresivamente más inteligente a través del uso en el mundo real.

Consulta tus entradas de memoria de IA

Para explorar lo que la IA ha aprendido:

Ve a IA > Memoria en la barra lateral izquierda.
Verás una lista de entradas de memoria, cada una mostrando la pregunta o contexto original, la corrección o dato aprendido, y la fecha en que fue capturada.
Usa la barra de búsqueda para filtrar entradas por palabra clave — útil cuando quieres verificar si la IA ya conoce un tema específico.

Las entradas de memoria se organizan cronológicamente, con las correcciones más recientes arriba. Cada entrada muestra su origen: “Base de conocimiento” o “Corrección de agente.”

Edición y eliminación de entradas de memoria

No todas las correcciones envejecen bien. Las funciones del producto cambian, las políticas se actualizan y a veces la corrección de un agente fue situacional y no universal. Puedes refinar la memoria de la IA manualmente:

Editar una entrada: Haz clic en cualquier entrada de memoria para abrirla. Ajusta el contenido almacenado para hacerlo más preciso o general. Por ejemplo, si un agente corrigió una respuesta para un caso particular de un cliente, podrías generalizarla para que la IA aplique la lección de forma amplia.
Eliminar una entrada: Si una entrada de memoria está desactualizada o es incorrecta, elimínala. La IA dejará de usarla como contexto de inmediato.

Piensa en la gestión de la memoria como podar un jardín — el mantenimiento regular mantiene las respuestas de la IA nítidas y relevantes.

Entrena la IA a través de correcciones

La forma más poderosa de mejorar las respuestas de la IA es mediante las conversaciones cotidianas:

Deja que la IA genere un borrador de respuesta en la bandeja cuando llegue un mensaje de un cliente.
Revisa el borrador. Si es preciso, envíalo. Si no, edita la respuesta antes de enviarla.
La corrección se captura automáticamente. Heedback almacena el borrador original de la IA, tu versión corregida y la pregunta del cliente como contexto.
Las futuras preguntas similares incorporarán la corrección. La IA aprende que tu versión es preferida para ese tipo de pregunta.

Este ciclo de retroalimentación significa que tu equipo no necesita reservar tiempo para “sesiones de entrenamiento de IA”. El entrenamiento ocurre de forma orgánica mientras los agentes realizan su trabajo habitual.

Consejos y buenas prácticas

Sé consistente con las correcciones. Si dos agentes corrigen el mismo tipo de pregunta de forma diferente, la IA recibe señales contradictorias. Alinea a tu equipo en respuestas estándar para los escenarios comunes.
Escribe primero los artículos de la base de conocimiento. La IA rinde mejor cuando tiene artículos estructurados de donde extraer. Las correcciones son poderosas pero funcionan mejor como refinamientos sobre una base sólida de artículos.
Revisa la memoria mensualmente. Establece un recordatorio recurrente para revisar las entradas de memoria. Elimina todo lo relacionado con funciones obsoletas, precios antiguos o promociones expiradas.
Usa las correcciones para el tono, no solo para los hechos. Si la IA suena demasiado formal o demasiado casual, editar las respuestas le enseña tu estilo de comunicación preferido — no solo la respuesta correcta.
No corrijas en exceso. Ajustes menores de redacción en cada respuesta generan ruido. Concentra las correcciones en errores factuales, contexto faltante o respuestas con un tono significativamente inadecuado.

Funciones relacionadas

Base de conocimiento: La fuente principal de contenido para la memoria de IA. Artículos bien estructurados conducen a mejores respuestas de IA desde el inicio.
Respuesta automática con IA: Activa respuestas automáticas de IA en el widget y la bandeja. La memoria de IA mejora directamente la precisión de las respuestas automáticas.
Bandeja de soporte: Donde ocurren las correcciones de los agentes. Cada borrador de IA editado en la bandeja alimenta la memoria.
Widget: Tus clientes interactúan con la IA a través del widget embebido — la primera línea donde la memoria de IA marca una diferencia visible.