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Clasificación automática

¿Qué es Clasificación automática?

La clasificación automática asigna textos, documentos o registros a categorías predefinidas sin ordenarlos a mano. Tradicionalmente, los modelos lo aprenden de ejemplos etiquetados; los grandes modelos de lenguaje también pueden asignar categorías solo a partir de una descripción. Usos típicos son ordenar los correos entrantes por tipo de solicitud, asignar justificantes o marcar consultas de soporte urgentes. En los casos importantes conviene que una persona revise muestras.

Cómo ayuda KI.ordo

El bloque de KI.ordo «Enrutador IA» asigna las entradas a hasta ocho categorías definidas libremente; la plantilla «Clasificar texto» lo muestra con pregunta, queja, pedido y otros.

Más información →: Clasificación automática

Plantillas adecuadas

Temas

  • Clasificación
  • Automatización
  • Procesamiento de texto

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Términos relacionados

Clasificación de textos

La clasificación de textos asigna automáticamente textos a categorías predefinidas, por ejemplo correos según el tipo de consulta, reseñas según el sentimiento o documentos según el tema. Antes había que entrenar modelos propios con ejemplos etiquetados; hoy los grandes modelos de lenguaje suelen clasificar a partir de una simple descripción. Así puedes preclasificar consultas y enviarlas antes al equipo adecuado.

  • NLP
  • Clasificación
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Plantilla

Clasificador

Un clasificador es un modelo o método que asigna una entrada a una de varias categorías predefinidas. Las variantes clásicas, como los árboles de decisión o Naive Bayes, se entrenan con ejemplos etiquetados; los modelos de lenguaje también pueden clasificar textos a partir de una descripción de las categorías. Usos típicos son detectar spam, ordenar consultas de clientes por tema o clasificar justificantes. La calidad se mide con métricas como exactitud, precisión y exhaustividad (recall).

  • Clasificación
  • Aprendizaje automático
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Plantilla

Enrutamiento de leads

El enrutamiento de leads es la asignación automática de las consultas entrantes a la persona, el departamento o la región responsable. Los criterios pueden ser tema, producto, tamaño de empresa, idioma o urgencia. La IA puede entender y clasificar el texto libre de una consulta, por ejemplo si trata de un presupuesto, un problema de soporte o una candidatura. Un enrutamiento rápido y correcto acorta los tiempos de respuesta y evita que las consultas se queden sin atender.

  • Ventas
  • Automatización
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Plantilla

Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, un modelo aprende de ejemplos cuya respuesta correcta ya se conoce, como correos marcados como «spam» o «no spam». A partir de ellos deduce reglas para clasificar casos nuevos o predecir valores. Las tareas típicas son la clasificación y la regresión; el mayor esfuerzo está en preparar datos bien etiquetados.

  • Machine learning
  • Entrenamiento
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