Puntuación de confianza
Una puntuación de confianza es un valor entre 0 y 1 con el que un modelo de IA expresa cuán seguro está de su respuesta. En muchos chatbots, la puntuación decide si la IA responde por sí misma, hace una pregunta de aclaración o transfiere a un agente humano.
¿Qué es una puntuación de confianza?
Una puntuación de confianza es la autoevaluación cuantificada de un modelo de IA: ¿qué tan seguro estoy de esta respuesta? Los valores van típicamente de 0 (incierto) a 1 (muy seguro) y representan una probabilidad, no una medida absoluta.
En muchos bots de messaging, la puntuación de confianza decide qué pasa tras una pregunta del usuario: alta confianza → el bot responde; media → repregunta de aclaración; baja → traspaso a un agente humano.
Cómo surge una puntuación de confianza
Distintos tipos de bots producen puntuaciones de forma distinta:
| Tipo de bot | Cómo se mide la confianza |
|---|---|
| Bot por palabras clave (autoresponder) | Coincidencia o no — sin puntuación real de confianza. La regla se dispara o no. |
| Bot NLU (clasificación de intención) | Probabilidad de que la entrada del usuario pertenezca a la intención X. Salida: distribución de probabilidad sobre todas las intenciones. |
| Bot RAG (retrieval-augmented generation) | Similitud entre la pregunta del usuario y el mejor fragmento de la base de conocimiento, combinada con la autoevaluación del modelo. |
| Agente IA | Multietapa: confianza en la elección de la herramienta, confianza en el resultado, total ponderado. |
Umbrales
En la práctica se trabaja con umbrales que dirigen el comportamiento del sistema:
- ≥ 0,80 — la IA responde por sí misma. Alta certeza.
- 0,50 a 0,80 — la IA hace una repregunta de aclaración («¿Quiso decir X o Y?»).
- < 0,50 — traspaso a un agente humano.
Los umbrales exactos dependen del modelo y del caso de uso. Para temas críticos (salud, legal, finanzas) los umbrales son más altos.
Puntuación de confianza y lógica de traspaso
En SendSeven, los agentes de IA en el chat traspasan según reglas, no según una puntuación: por ejemplo, cuando el cliente pide hablar con una persona, aparece una palabra clave definida, se alcanza el número máximo de respuestas del bot o el agente no encuentra respuesta varias veces seguidas (2 por defecto), para que el cliente no quede atrapado en un bucle. Cada respuesta se contrasta con las fuentes cargadas antes del envío. Los agentes de email, en cambio, usan un umbral: solo envían automáticamente por encima de él (80 por defecto); por debajo guardan un borrador para el equipo.
Los bots por palabras clave (autoresponders) no tienen ninguna puntuación real de confianza. O coinciden o devuelven un texto de fallback.
Causas habituales de confianza baja
- Pregunta fuera de la base de conocimiento: El cliente pregunta sobre un tema no ingerido.
- Redacción ambigua: «Tengo un problema con la app» encaja en 15 temas.
- Idioma equivocado: El usuario escribe en inglés, el bot está entrenado en español.
- Ortografía/jerga: Erratas o jerga que el modelo no reconoce.
- Multi-intención: El cliente hace dos preguntas a la vez — el modelo no sabe cuál responder primero.
Visibilidad de la confianza
En SendSeven, el equipo ve una insignia de confianza en las Sugerencias de IA (sugerencias de respuesta en la bandeja de entrada) y en la Búsqueda con IA: verde a partir de 70, amarillo de 40 a 69, rojo por debajo de 40. Una puntuación baja indica qué sugerencia revisar antes de enviarla y a menudo señala una laguna en la base de conocimiento.
Confianza vs corrección
Lección importante: alta confianza no significa alta corrección. Un modelo puede estar muy confiado y aún así equivocarse («alucinación»). La confianza es una señal, no una garantía. Por eso un montaje productivo siempre incluye: un conjunto de test con ground truth, muestreo regular y un bucle de feedback de los agentes a los responsables de la base de conocimiento.