La gestión de los tickets y las consultas por correo electrónico a menudo puede parecer como desenredar una red de hilos, CC y seguimientos. A medida que las empresas crecen y los volúmenes de comunicación aumentan, confiar en el etiquetado manual o en las reglas de carpetas ya no es suficiente. Aquí es donde entra en juego el etiquetado mediante IA, que ayuda a los equipos a clasificar, priorizar y enrutar automáticamente los correos electrónicos con precisión.
En este blog, analizaremos qué son las etiquetas de IA, cómo funcionan y cómo pueden cambiar por completo la forma en que tu equipo gestiona los flujos de trabajo del correo electrónico, especialmente para los tickets de soporte y las consultas de los clientes.
¿Qué son las etiquetas de IA y cómo funcionan?
Ahora que estamos listos para empezar, empecemos con una definición clara de qué son las etiquetas de IA y cómo funcionan en comparación con las etiquetas manuales. También veremos cómo el procesamiento del lenguaje natural (PNL) es el ingrediente principal para que esta increíble y única herramienta despegue y se incendie.
Definición de etiquetas de IA
Las etiquetas de IA son etiquetas inteligentes y sensibles al contexto que se aplican automáticamente a los correos electrónicos mediante modelos de aprendizaje automático entrenados en función de los patrones de contenido, tono, urgencia, comportamiento del remitente y datos históricos de respuesta.
A diferencia de las reglas estáticas o las etiquetas aplicadas manualmente, los sistemas de etiquetado con IA proporcionados por correo electrónico inteligente las soluciones evolucionan continuamente: se adaptan a los flujos de trabajo de su equipo y aprenden de cómo se gestionan los correos electrónicos a lo largo del tiempo.
Es decir, son autónomos.
Esta clasificación dinámica no solo acelera la clasificación y la priorización, sino que también reduce el error humano y la fatiga en la toma de decisiones. El resultado es una bandeja de entrada más inteligente y que se optimiza automáticamente, donde los mensajes críticos salen a la luz más rápido y el equipo se concentra en lo que corresponde: en el trabajo significativo.
Diferencia entre etiquetas manuales y etiquetas aplicadas mediante IA
Las etiquetas manuales se basan en la entrada del usuario y se aplican en función de etiquetas o estructuras de carpetas predefinidas. Si bien ofrecen coherencia, exigen tiempo, atención y disciplina manual, lo que las hace vulnerables a la supervisión y la incoherencia a gran escala.
Por el contrario, las etiquetas generadas por IA se aplican de forma autónoma mediante modelos de aprendizaje automático que analizan el contenido, el tono, los metadatos y las señales contextuales de un correo electrónico en tiempo real. Estos modelos se adaptan continuamente, identificando patrones que los sistemas manuales no pueden anticipar.
Al reducir la carga cognitiva de clasificar, etiquetar y priorizar, Las etiquetas de IA permiten a tu equipo pasar de gestionar las bandejas de entrada a gestionar los resultados—garantizando tiempos de respuesta más rápidos y una mayor concentración en las conversaciones de alto impacto.
Analicemos en qué se compara el etiquetado manual tradicional con el etiquetado basado en inteligencia artificial, para que puedas ver por qué el futuro de la organización del correo electrónico es automatizado, adaptable e inteligente:
Uso del procesamiento del lenguaje natural (PNL) en el etiquetado
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es el principal facilitador del etiquetado con IA, ya que permite a las máquinas interpretar el significado y los matices del lenguaje humano con inteligencia sensible al contexto.
A diferencia de la concordancia de palabras clave básica, la PNL profundiza: analiza la sintaxis, la semántica, el sentimiento e incluso la intención conversacional. Esto permite a la IA identificar el verdadero asunto de un correo electrónico, incluso cuando está redactado de manera informal, indirecta o emocional. En entornos complejos como el servicio de atención al cliente, donde la claridad no siempre es un hecho, la PNL garantiza la precisión a gran escala.
Por ejemplo, un mensaje como «Aún no he recibido mi factura» se reconocerá como un problema de facturación, a pesar de la ausencia de la palabra «facturación». Esta comprensión semántica hace que el etiquetado no solo sea más rápido sino también más preciso, lo que permite una mejor clasificación, un enrutamiento más inteligente y una mayor satisfacción del cliente.
Casos de uso comunes en la administración del correo electrónico
Ahora profundizamos y analizamos a los sospechosos habituales: las muchas formas en que las etiquetas de IA se pueden usar en la administración del correo electrónico:
Tickets de soporte, consultas de clientes, solicitudes internas
Ya sea que se trate de un cliente que presenta un ticket de soporte, de un cliente potencial que solicita una demostración o de un compañero de equipo que marca una tarea, las etiquetas de IA pueden clasificar de forma inteligente los correos electrónicos en categorías como:
- Problema técnico
- Pregunta de facturación
- Solicitud de funciones
- Consulta de ventas
- Debate interno
Organización de las bandejas de entrada y enrutamiento de mensajes
El etiquetado con IA también desempeña un papel importante a la hora de mantener bandejas de entrada compartidas limpio y centrado. Las etiquetas pueden:
- Dirige los correos electrónicos automáticamente al equipo correcto
- Activa flujos de trabajo de seguimiento o respuestas automáticas
- Resalta los mensajes de alta prioridad
- Cree paneles en tiempo real basados en el volumen de etiquetas o las tendencias de los temas
El impacto real del etiquetado con IA en la eficiencia del correo electrónico
Como se ha dicho, el etiquetado con IA da la vuelta a ese modelo.
Al aprovechar el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los correos electrónicos se clasifican automáticamente por urgencia, tema, opinión o intención del remitente—incluso antes de que un humano las abra. Esto significa que los mensajes de alta prioridad salen primero a la luz, se eliminan las redundancias y se reduce drásticamente la pérdida de tiempo del «ping pong por correo electrónico».
Los equipos ya no desperdician energía decidiendo quien debe gestionar un mensaje o qué se trata de. Las etiquetas de IA lo hacen en tiempo real, lo que permite a las personas centrarse en las respuestas, no en la organización. En equipos que se mueven rápidamente(como el soporte, las operaciones o las ventas), este cambio puede marcar la diferencia entre cumplir una fecha límite e incumplirla por completo.
El etiquetado con IA no solo limpia tu bandeja de entrada, sino que reconfigura el flujo de trabajo de tu equipo para tomar decisiones más nítidas y tomar medidas más rápidas.
Estos son los casos de uso que nos parecieron absolutamente imperdibles:
1. Ordene al instante lo que importa con el etiquetado inteligente
Una de las mayores pérdidas de tiempo en el soporte por correo electrónico es averiguar a qué responder primero. Las etiquetas de IA pueden identificar la urgencia y el contexto, marcar a los clientes VIP o separar las consultas simples de las escaladas complejas. De esta forma, tu equipo siempre sabrá qué es lo que más importa.
Las empresas que utilizan la IA para el etiquetado y la gestión de tickets obtienen una reducción del 25% en el tiempo de gestión del correo electrónico.
2. Acelere las respuestas mediante el enrutamiento automático
Las etiquetas de IA se pueden combinar con reglas de flujo de trabajo para asignar correos electrónicos a la persona o departamento correctos al instante. ¿Un cliente tiene algún problema con un plan de pago? Envíalo a facturación. ¿Un error de producto provocado por un usuario avanzado? Diríjalo al servicio de asistencia técnica. No se requiere una clasificación manual.
3. Mantén a todos alineados (sin necesidad de reenviar hilos)
Al etiquetar los mensajes con etiquetas específicas del contexto, los equipos pueden evitar reenvíos interminables. Todos los que tengan acceso a la bandeja de entrada compartida pueden ver de qué trata el mensaje, qué se ha hecho y qué es lo que hay que tomar medidas, sin tener que ir y venir sin tener que ir y venir.
4. Obtenga información útil con análisis basados en etiquetas
El etiquetado con IA desbloquea potentes análisis. Mediante la agregación de etiquetas datos de correo electrónico, puedes:
- Identificar problemas recurrentes
- Rastrea las tendencias de sentimiento
- Prevea la demanda de soporte
- Comprenda los puntos débiles de los clientes
Por ejemplo, si las etiquetas de «informe de errores» aumentan después de una nueva versión, tu equipo de producto recibe una señal de alerta temprana.
Las empresas que utilizan el etiquetado de la bandeja de entrada basado en IA registran un SLA un 35% más rápido tasas de respuesta en promedio.
Mejores prácticas para el etiquetado con IA en el correo electrónico
El etiquetado con IA es poderoso, pero solo cuando se combina con una implementación inteligente. Para obtener resultados reales, los equipos necesitan algo más que la automatización; necesitan flujos de trabajo intencionados que la respalden. Esto significa entrenar sus modelos con datos de calidad, establecer reglas y excepciones de etiquetado claras y revisar el rendimiento con regularidad para refinar los resultados.
Estas son nuestras mejores prácticas recomendadas:
Consejo #1: Mantenga las etiquetas limpias, claras y escalables
Evite la sobrecarga de etiquetas. Cíñete a categorías significativas y de alto nivel. Por ejemplo: «Problema de incorporación» es mejor que «Customer Start». Las etiquetas deben estar relacionadas con temas empresariales reales (como los factores que generan pérdida de clientes, las carencias de funciones o los problemas con los procesos) y no con la jerga interna del equipo. Si una etiqueta no te ayuda a decidir qué corregir, a quién asignar personal o qué crear, es ruido.
Consejo #2: Audite con frecuencia, mejore siempre la precisión
Configura un proceso de revisión regular para refinar la lógica de las etiquetas. Los sistemas de IA mejoran con los comentarios, por lo que las anulaciones manuales ocasionales ayudan a mejorar la precisión a largo plazo. Realice una auditoría para detectar tres cosas: (1) las etiquetas no utilizadas, (2) las etiquetas cuyo uso es muy desigual por equipo o región y (3) las etiquetas que duplican o contradicen a otras. Todo lo que se haya usado por debajo del 0,1% en los últimos 90 días debe revisarse o eliminarse.
Consejo #3: Deja que la IA etiquete, pero mantén a un humano al tanto
La IA puede hacer el trabajo pesado, pero las consultas delicadas aún requieren un ojo humano. Permita a su equipo reclasificar o ajustar las etiquetas cuando sea necesario. Incluso los mejores modelos de etiquetado basados en la PNL clasifican erróneamente entre el 5 y el 15% de los casos extremos, especialmente las categorías basadas en el tono, como «riesgo de escalada» o «amenaza legal».
Cree una capa de control de calidad humana que revise una muestra semanal del 1%.
Consejo #4: Convierte las etiquetas en decisiones basadas en datos
Usa las tendencias de las etiquetas para informar todo, desde la contratación de personal hasta las hojas de ruta de los productos. ¿Estás viendo un aumento en las solicitudes de funciones? Quizás sea el momento de volver a priorizar tu cartera de tareas pendientes. Por ejemplo, si «Falta la ETA de envío» se triplica en una semana, eso puede justificar una corrección de la interfaz o una actualización del chatbot, antes de que llegue a la CSAT. Las etiquetas relacionadas con la ARR o el riesgo de abandono deben rastrearse semanalmente, no mensualmente.
Herramientas que admiten el etiquetado de correos electrónicos mediante IA
Hay varias plataformas que ayudan a incorporar el etiquetado con IA al flujo de trabajo diario de tu equipo:
- Gemelius: software de bandeja de entrada compartida con tecnología de inteligencia artificial que etiqueta automáticamente los tickets de soporte, las consultas de ventas, las solicitudes internas y todos los correos electrónicos entrantes con precisión. Los equipos pueden personalizar las etiquetas (o usar las prediseñadas), enviar los mensajes al instante y obtener información basada en el análisis, todo ello dentro de un espacio de trabajo colaborativo en Gmail.
- Parte delantera: Ofrece etiquetado basado en reglas y mejorado con inteligencia artificial para administrar las bandejas de entrada de los equipos.
- Hiver: servicio de asistencia basado en Gmail con funciones de etiquetado y Automatización de Gmail reglas.
- Zendesk: Plataforma de atención al cliente de nivel empresarial con categorización de tickets basada en IA.
Conclusión
El etiquetado con IA no es solo algo que «es bueno tener», sino que se está convirtiendo en una necesidad en la colaboración moderna por correo electrónico. Ya sea que estés ampliando el soporte, gestionando varias bandejas de entrada o simplemente quieres reducir la clasificación manual, el etiquetado inteligente puede aportar orden e información a tu caos.
Con una herramienta como Gmelius, no solo etiquetas los correos electrónicos, sino que conviertes cada mensaje en una oportunidad para actuar más rápido, obtener mejores conocimientos y colaborar sin esfuerzo.
¿Estás listo para transformar tu flujo de trabajo de correo electrónico?
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Referencias
- McKinsey & Company, «El impacto de la IA en la eficiencia del servicio al cliente», 2023.
- Informe Benchmark de Zendesk, 2022.
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