Evaluación de Feedback en Agentes Conversacionales

¿Cómo se deben manejar los comentarios en el desarrollo de agentes en equipo?

Al desarrollar agentes en un entorno de equipo, es esencial reconocer que tus compañeros de equipo se convertirán en tus primeros usuarios, brindando feedback crucial. Este flujo constante de retroalimentación a menudo se concentra en errores o un comportamiento que no cumple con las expectativas. Por eso, herramientas como las de NashMe permiten no solo registrar este feedback, sino también optimizar el agente a partir de él. Al notar que un agente responde de manera incorrecta, los miembros del equipo pueden intervenir directamente, corrigiendo evaluaciones automáticas y asegurando que el agente mejore en futuras interacciones.

¿Qué es una Anotation Queue y cómo se utiliza?

Las Anotation Queues, o colas de anotación, son listas donde se almacenan conversaciones que requieren revisión. Para ilustrar cómo funcionan, vamos a crear una cola de anotaciones llamada "test anotation cue". Esta lista ayudará a los revisores a optimizar el agente al indicarle si sus respuestas fueron adecuadas.

Proceso de creación y llenado de una Anotation Queue

1. Definición del dataset: Se asigna un dataset por defecto que contendrá las conversaciones a revisar. Por ejemplo, "dataset versión dos".
2. Instrucciones de evaluación: Se establecen criterios claros y precisos para evaluar las respuestas del agente. Por ejemplo, evaluar la amabilidad de las respuestas.
3. Número de revisores: Se asignan revisores para analizar la cola de anotaciones, pudiendo ser un máximo de diez para aquellos con el plan plus.

Después de crear la cola, la llenamos agregando conversaciones desde plataformas como PlatziStore. Los usuarios la navegan rápidamente usando atajos y comentarios en cada interacción revisada.

¿Cómo se proporciona el feedback en las conversaciones?

En una Anotation Queue, los revisores pueden ver detalles de cada conversación, como la trayectoria del usuario y la respuesta final, permitiéndoles agregar un feedback adecuado. Por ejemplo, si una respuesta del agente es adecuada:

• Ejemplo de feedback correcto: Puedes colocar un comentario como "El agente respondió de forma amable" con un puntaje de 1.0.
• Ejemplo de feedback incorrecto: Si la respuesta no es adecuada, se puede asignar un puntaje de 0.0 y agregar una nota explicativa.

Este feedback no solo mejora la calidad del agente, sino que permite identificar patrones, ajustando el comportamiento del agente a escenarios complejos o inesperados.

Consejos prácticos para mejorar la efectividad del feedback

• Revisión colaborativa: Asigna múltiples revisores para asegurar una evaluación imparcial y exhaustiva.
• Uso de herramientas automatizadas: Complementa las revisiones humanas con herramientas que simplifican la clasificación automática.
• Evaluación continua: Realiza evaluaciones periódicas, no solo para corregir, sino para identificar y guiar a los agentes en sus fortalezas.

El manejo del feedback y el uso eficiente de Anotation Queues son pasos cruciales en el desarrollo de agentes. Esto permite que el equipo colabore de manera más efectiva, garantizando que los agentes se comporten de manera óptima, alineados a las expectativas del usuario.

Estos factores, a su vez, fomentan un proceso de desarrollo más ágil y eficaz, asegurando que los agentes no solo funcionen correctamente, sino que también proporcionen un valor añadido a los usuarios finales. No dudes en explorar estas estrategias y convertir el feedback en una herramienta de mejora continua.