Entrenar la IA
AutoReply mejora con el tiempo. Cada corrección que haces, cada respuesta que apruebas, cada ejemplo que agregas — todo hace que el sistema sea más preciso y útil.
Cómo aprende AutoReply
AutoReply usa tres fuentes de aprendizaje:
- Historial de respuestas: analiza tus conversaciones pasadas para aprender tu estilo
- Catálogo de productos: lee los atributos, descripciones y especificaciones de tus publicaciones
- Correcciones activas: cuando editas o corriges una respuesta automática, esa corrección se registra
Corregir respuestas
Desde AutoReply → Historial puedes ver todas las respuestas enviadas. Para cada una puedes:
- ✅ Aprobar: confirmar que la respuesta estuvo bien
- ✏️ Editar y aprobar: corregir la respuesta y registrarla como correcta
- ❌ Rechazar: marcar una respuesta como incorrecta (el sistema aprende qué evitar)
Dedicar 5 minutos al día a revisar y corregir respuestas durante las primeras dos semanas mejora significativamente la precisión del sistema.
Agregar respuestas de ejemplo
Puedes cargar un banco de respuestas de ejemplo:
- Exporta tu historial de preguntas y respuestas de Mercado Libre
- Importa el CSV en AutoReply → Entrenamiento → Importar historial
- El sistema procesa las respuestas y las usa como referencia
Base de conocimiento
Además del catálogo, puedes cargar documentos adicionales a la base de conocimiento de AutoReply:
- Preguntas frecuentes redactadas por ti
- Políticas de garantía y devolución
- Información de envíos y tiempos de entrega
- Especificaciones técnicas detalladas
AutoReply solo usa la información que le proporcionas. Si hay preguntas sobre temas no cubiertos en su base de conocimiento, escalará la pregunta a un humano.
Contenido en desarrollo — esta sección se actualizará con un tutorial completo del proceso de entrenamiento y métricas de mejora.
Consulta las Métricas de AutoReply para ver el impacto en tu operación.