5 prompts útiles para crear agentes de voz con IA en Retell AI

Los agentes de voz con IA han revolucionado la forma en que las empresas interactúan con los usuarios, automatizan tareas y mejoran la interacción con los clientes. Retell AI, una plataforma pionera para crear agentes de IA, ofrece a los desarrolladores herramientas para crear interacciones de voz adaptativas, centradas en el usuario y eficientes.

Sin embargo, el éxito de estos agentes depende en gran medida de los prompts que definen su comportamiento y sus capacidades. Al crear prompts precisos y dinámicos, puedes diseñar agentes de voz que gestionen flujos de trabajo complejos, respondan de forma natural y personalicen las experiencias de los usuarios de manera eficaz.

Esta guía explora cinco técnicas avanzadas de prompting con IA que optimizan funcionalidades clave, como los flujos de conversación, la automatización de tareas, la personalización y la recuperación ante errores, en la plataforma de Retell AI. Si eres ingeniero de IA/ML, diseñador de UX/UI de voz o product manager, estos prompts te aportarán ideas prácticas para crear agentes de voz inteligentes.

Crear agentes de IA con Retell AI

Retell AI ofrece una plataforma robusta para desarrollar agentes de voz con IA capaces de comprender el lenguaje natural, ejecutar tareas de forma dinámica y ofrecer interacciones personalizadas. Ya sea para automatizar la atención al cliente o gestionar la programación (o diseñar recepcionistas virtuales con IA que gestionen las llamadas entrantes y las consultas de los clientes), Retell AI dota a los desarrolladores de herramientas que se integran a la perfección en los flujos de trabajo existentes.

Un agente de voz con IA bien diseñado depende de los prompts que lo instruyen. Estos prompts de programación telefónica con IA determinan cómo responde el agente a los usuarios, gestiona las conversaciones y procesa los datos. Crear prompts eficaces implica comprender las capacidades de la plataforma y los matices técnicos de la ingeniería de prompts.

Requisitos técnicos previos para Retell AI

Para crear prompts eficaces en Retell AI:

• Familiarízate con los grandes modelos de lenguaje (LLM) y cómo Retell AI los utiliza para conversaciones contextuales.
• Comprende las integraciones de API para sistemas externos como aplicaciones de programación o CRM, un requisito habitual al trabajar con una API para flujos de trabajo de martech.
• Implementa la gestión de sesiones para conservar el contexto del usuario a lo largo de las interacciones.

1. Diseñar flujos de conversación robustos y flexibles

Prompt 1: Mantener el contexto entre conversaciones

Objetivo:

Garantizar que el agente de IA recuerde la intención del usuario en conversaciones de varios turnos.

Ejemplo de prompt:

«Si el usuario dice, 'Necesito ayuda con mi suscripción' y más tarde añade, '¿Puedes revisar también mi facturación?', conecta estas entradas en el mismo contexto de cuenta de suscripción».

Desglose técnico:

• Usa variables de sesión para almacenar la solicitud inicial del usuario (por ejemplo, el ID de suscripción).
• Vincula las consultas de seguimiento al contexto almacenado.
• Configura mecanismos de fallback para entradas incompletas.

Ejemplo de aplicación: Un agente de atención al cliente puede alternar sin problemas entre consultas de facturación y de suscripción sin que el usuario tenga que repetir los datos.

2. Gestionar tareas complejas de varios pasos y consultas de usuarios

Prompt 2: Automatizar flujos de trabajo de varios pasos

Objetivo: Permitir que el agente de voz guíe a los usuarios a través de tareas de varios pasos, funcionando como un sistema IVR con IA que enruta las llamadas de forma inteligente, recopila información y ayuda a los usuarios, por ejemplo a concertar citas o realizar pedidos.

Ejemplo de prompt:

*«Divide un proceso complejo como concertar una cita en pasos. Por ejemplo:

1. Confirma el tipo de servicio: '¿Qué tipo de cita necesitas?'
2. Recopila la hora y la fecha: '¿Qué hora te viene mejor el {{preferred_date}}?'
3. Valida la entrada y ofrece alternativas: 'Lamentablemente, ese hueco está reservado. ¿Te vendría bien {{alternative_times}}?'»*

Implementación técnica:

• Usa prompts condicionales en cada paso para validar la entrada del usuario (por ejemplo, formato de fecha, disponibilidad).
• Aprovecha las variables dinámicas de Retell AI como {{preferred_date}} o {{alternative_times}} para actualizaciones en tiempo real.
• Conserva los datos entre pasos para garantizar transiciones fluidas.

Caso de uso: Una clínica dental automatiza la programación de citas con recordatorios y opciones para reprogramar, mientras que los equipos de ventas aprovechan el telemarketing con IA para automatizar las llamadas salientes, los seguimientos y la interacción con leads a escala.

3. Personalizar las respuestas con datos y preferencias del usuario

Prompt 3: Personalizar recomendaciones según los datos del usuario

Objetivo: Personalizar las respuestas usando las preferencias almacenadas del usuario y su historial de interacciones.

Ejemplo de prompt:

«He visto que compraste anteriormente {{product_name}}. ¿Te gustaría volver a pedirlo o explorar productos relacionados?»

Implementación técnica:

• Recupera el historial del usuario de bases de datos integradas.
• Configura Retell AI para obtener y mostrar opciones personalizadas de forma dinámica usando variables como {{product_name}} o {{past_purchases}}.
• Permite que el usuario dé su opinión para afinar las recomendaciones futuras.

Ejemplo de aplicación: Un agente de IA de e-commerce sugiere opciones a medida, mejorando la interacción del usuario e impulsando las tasas de conversión.

Prompt 4: Ajustar el tono y el estilo de forma dinámica

Objetivo: Adaptar el tono del agente según el comportamiento del usuario durante la sesión.

Ejemplo de prompt:

«Si el usuario parece frustrado o insatisfecho (por ejemplo, 'Esto está tardando demasiado'), cambia a un tono empático: 'Siento el retraso. Deja que lo solucione ahora mismo.'»

Implementación técnica:

• Analiza las entradas del usuario y el sentimiento en tiempo real.
• Define conjuntos de respuestas alternativas para distintas señales emocionales.

Caso de uso: Los agentes de atención al cliente mejoran la satisfacción del usuario adaptando su tono de forma dinámica.

4. Prompting avanzado para programación por voz y tareas de automatización

Prompt 5: Programar reuniones con APIs externas

Objetivo: Permitir que los agentes de IA programen reuniones integrándose con sistemas externos como Google Calendar o Microsoft Outlook, un caso de uso clave para un agente de programación de citas con IA que automatiza la reserva y la coordinación de reuniones sin problemas.

Ejemplo de prompt:

«Vamos a programar tu reunión. ¿Qué hora te viene bien el {{preferred_date}}? Revisaré tu calendario en busca de conflictos y te sugeriré {{alternative_times}} si es necesario.»

Implementación técnica:

• Usa integraciones de API para recuperar la disponibilidad en tiempo real.
• Valida la entrada del usuario para los formatos de fecha y hora.
• Configura la gestión de errores para conflictos de programación (por ejemplo, «Ese hueco no está disponible. Aquí tienes otras opciones: {{alternative_times}}.»).

5. Gestionar entradas inesperadas y recuperación de la conversación

Prompt 6: Gestionar consultas no reconocidas

Objetivo: Garantizar que el agente de voz pueda gestionar con soltura entradas ambiguas o inesperadas del usuario.

Ejemplo de prompt:

«Si el usuario proporciona una entrada poco clara (por ejemplo, 'Necesito ayuda'), haz preguntas aclaratorias: '¿Podrías especificar qué tipo de ayuda necesitas: facturación, soporte técnico u otra cosa?'»

Implementación técnica:

• Define prompts de fallback para entradas no reconocidas.
• Implementa flujos de trabajo adaptativos para reconducir a los usuarios al camino previsto.

Ejemplo de aplicación: Un servicio de contestador con IA puede usar mecanismos de fallback para redirigir a las personas que llaman a los temas adecuados de forma automática, mejorando las tasas de resolución y manteniendo una experiencia fluida.

Aprendizaje continuo y bucles de retroalimentación

Objetivo: Mejorar la precisión del agente con el tiempo usando bucles de retroalimentación.

Implementación:

• Analiza las interacciones de los usuarios para identificar carencias en la calidad de las respuestas.
• Actualiza los prompts y los flujos de trabajo según los patrones o fallos recurrentes.

Caso de uso: Un call center con IA mejora continuamente la gestión de llamadas y la experiencia del cliente aprendiendo de interacciones anteriores, afinando las respuestas con el tiempo y optimizando los flujos de trabajo entre equipos.

Crear agentes de voz más inteligentes con Retell AI

Al usar estos cinco prompts, puedes aprovechar la avanzada plataforma de Retell AI para crear agentes de voz adaptativos, eficientes y centrados en el usuario. Desde crear flujos de trabajo dinámicos hasta gestionar la personalización y la recuperación ante errores, estos prompts ayudan a los desarrolladores a liberar todo el potencial de sus sistemas de IA.

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