Seguimos con el ciclo de automatización del inbox cero con inteligencia artificial. Hoy vemos cómo precontestar (o contestar) correos entrantes.

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Ahora sí, vamos al lío. Seguimos avanzando en esta serie dedicada a automatizar el correo electrónico con inteligencia artificial. Después de ver cómo reaccionar ante la llegada de nuevos mensajes y cómo utilizar sistemas de notificaciones como Pub/Sub, hoy damos un paso más.

Ya no hablamos únicamente de clasificar correos, guardar facturas o ejecutar acciones internas. Hablamos de preparar respuestas automáticamente e incluso, en determinados casos, enviar esas respuestas sin que tengamos que intervenir.

La idea es sencilla. Cuando llega un correo que cumple unas determinadas características, nuestra automatización lo detecta, identifica qué está preguntando esa persona y prepara la respuesta correspondiente. Esto resulta especialmente útil para esas preguntas que recibimos una y otra vez.

Imaginad que tenéis una academia de yoga y alguien os pregunta si puede apuntarse a mitad de mes, si se le cobrará el mes entero o si la renovación se realizará el mismo día del mes siguiente. Seguramente no será la primera vez que recibís esa consulta y probablemente ya tengáis una respuesta preparada que copiáis y pegáis cada vez. Ese correo es un candidato perfecto para una respuesta automatizada.

Incorporar el chatbot dentro del correo

Muchas de estas respuestas podrían estar publicadas en una página de preguntas frecuentes. También podríamos disponer de un chatbot que explicara cómo funciona el servicio. El problema es que mucha gente no consulta esa información. Prefiere mandar un correo y esperar una respuesta.

Por tanto, podemos llevar la lógica del chatbot directamente al buzón de correo. Cuando llegue una consulta habitual, la automatización puede identificarla y preparar la contestación adecuada. Para hacerlo tenemos dos formas.

La primera opción consiste en trabajar de forma determinista. Podemos crear filtros que detecten ciertas palabras o expresiones y que añadan una etiqueta al mensaje.

Por ejemplo, podríamos intentar detectar expresiones como apuntarse a medio mes, mes empezado o pagar la parte proporcional. Cuando el correo reciba esa etiqueta, la automatización utilizará una respuesta concreta que ya habremos escrito previamente.

Este sistema es previsible y seguro. Sabemos exactamente qué texto se utilizará en cada caso y no necesitamos pedirle a ningún modelo de inteligencia artificial que redacte nada. El inconveniente es que las personas pueden formular la misma pregunta de muchísimas maneras.

Alguien puede preguntar si estamos abiertos en verano. Otra persona puede preguntar si abrimos durante julio. Una tercera puede hablar de agosto o de los meses de calor. También puede haber errores ortográficos, expresiones inesperadas o formas de preguntar que no habíamos tenido en cuenta al preparar los filtros.

Podemos intentar crear una lista muy exhaustiva de palabras clave, pero siempre existe la posibilidad de que algún correo no sea detectado correctamente.

La segunda opción consiste en pasar el contenido del correo a un modelo de inteligencia artificial para que interprete qué está preguntando la persona.

En ese caso no importa demasiado cómo esté formulada la consulta. El sistema puede entender que hablar de julio, agosto, verano o los meses de calor hace referencia a la misma cuestión.

Una vez interpretado el mensaje, podemos indicarle que utilice una respuesta escrita previamente por nosotros. También podemos darle información suficiente para que genere una respuesta nueva adaptada a cada correo.

La primera alternativa es más controlada. La inteligencia artificial clasifica la pregunta, pero la contestación sigue siendo un texto que hemos preparado nosotros.

La segunda alternativa permite respuestas más naturales y personalizadas, aunque también introduce una mayor variabilidad. Dos personas que hagan prácticamente la misma pregunta podrían recibir textos ligeramente distintos.

En mi caso prefiero trabajar con respuestas deterministas. Dejo que la inteligencia artificial lea el correo y entienda cuál es la consulta, pero la respuesta que utiliza ya está redactada por mí. De momento no dejo que improvise libremente. Quizá encuentre casos en los que tenga sentido hacerlo, pero prefiero mantener el control sobre la información que se envía.

El pequeño coste de interpretar y redactar

Cuando utilizamos código para reaccionar ante una etiqueta, mover un archivo o ejecutar una acción concreta, no tenemos ningún consumo de tokens. El código se ejecuta en Google Apps Script, en un servidor virtual o en cualquier otro sistema que hayamos preparado.

Sin embargo, cuando pedimos a un modelo que lea un correo, lo interprete o redacte una respuesta, sí estamos utilizando una API de inteligencia artificial. Eso implica un coste.

En la práctica es un coste muy reducido. Todas las automatizaciones que utilizo en mi correo no llegan a costarme un euro al mes. Aun así, es importante entender la diferencia.

Una cosa es utilizar inteligencia artificial para crear el código de una automatización y otra distinta es utilizarla cada vez que llega un mensaje. En el segundo caso estamos haciendo una llamada a OpenAI, Anthropic o al proveedor que hayamos elegido.

Precontestar antes de responder automáticamente

Una vez detectado el correo y seleccionada la respuesta adecuada, debemos decidir qué hacemos con ella. La opción más prudente es dejarla preparada como borrador.

Cuando entro en mi bandeja de entrada, encuentro el correo recibido y la respuesta ya escrita. Solamente tengo que comprobar que encaje con la pregunta y enviarla. Este sistema me ahorra una parte importante del trabajo, pero conserva la revisión humana.

También puedo modificar el texto cuando conozco personalmente a quien ha escrito. Quizá se trate de alguien que ha venido varias veces a un evento, de un antiguo cliente o de una persona con la que tengo cierta relación. En ese caso puedo personalizar el saludo o añadir algún comentario antes de enviar la respuesta.

La automatización se ocupa del trabajo repetitivo, mientras que yo mantengo el toque personal cuando resulta necesario.

Enviar las respuestas sin intervención

La otra posibilidad consiste en permitir que la automatización responda directamente. Esto puede tener sentido cuando recibís cientos de correos diarios y ni siquiera podéis dedicar tiempo a revisar y enviar cada borrador.

Sin embargo, también implica más riesgo. Aunque el sistema funcione muy bien, siempre puede interpretar mal algún mensaje. Una respuesta equivocada podría provocar la pérdida de un posible cliente o transmitir información incorrecta.

Por eso recomiendo empezar siempre con una fase de respuestas preparadas. Durante unas semanas o incluso unos meses podéis revisar cómo clasifica los mensajes, qué respuestas selecciona y en qué situaciones se equivoca.

Cuando comprobéis que el sistema funciona de manera fiable, podéis plantearos que determinados correos se contesten automáticamente.

No hace falta automatizarlo todo de golpe. Podemos empezar por aquellas preguntas que sean muy claras y que tengan respuestas sencillas y poco comprometidas.

Registrar todo lo que hace la automatización

Si permitimos que el sistema envíe correos, es fundamental mantener un registro de sus acciones. La automatización debería guardar qué mensajes ha contestado, qué preguntaba cada persona y qué respuesta se ha enviado. También debería avisarnos cuando se produzca algún error.

Además, podemos recibir un resumen diario o semanal con toda la actividad. De esta manera seguimos teniendo visibilidad sobre lo que ocurre en nuestro buzón, aunque no hayamos participado directamente en cada conversación. Podemos guardar este registro en un archivo, en una base de datos o integrarlo directamente con nuestro CRM.

Cada vez que se conteste un mensaje, podemos añadir la interacción a la ficha correspondiente. Incluso podemos clasificar los contactos según sean clientes actuales, posibles clientes o personas que necesitan algún tipo de seguimiento. La propia automatización podría marcar los contactos como fríos, templados o calientes y mostrarnos únicamente aquellos que tienen más posibilidades de convertirse en clientes.

Así no solamente reducimos el trabajo de contestar correos. También conseguimos que la información importante llegue organizada al lugar adecuado.

Automatizar sin perder el control

La tecnología ya nos permite leer, interpretar, precontestar y contestar correos automáticamente. Podemos hacerlo mediante filtros y respuestas fijas, o podemos utilizar inteligencia artificial para entender mensajes escritos de formas muy diferentes. Podemos dejar los textos preparados para revisarlos o permitir que se envíen...