Optimizar y refinar plantillas de solicitudes
Mejore de forma iterativa sus plantillas de solicitudes para lograr resultados coherentes y de alta calidad. Las excelentes plantillas de solicitudes rara vez se redactan perfectamente en el primer intento.
Ediciones necesarias
| Disponible en: Lightning Experience |
| Disponible en: Ediciones Enterprise, Performance y Unlimited con Einstein para Platform, Einstein o Agentforce para ventas o Service o Agentforce Foundations |
La optimización es un proceso iterativo de pruebas, evaluación y perfeccionamiento hasta que su solicitud produzca de forma coherente el resultado que necesita. Los modelos de IA son sensibles a cambios sutiles en la redacción, la estructura o las instrucciones, y los casos extremos solo surgen con datos reales. La iteración no es un signo de fracaso, es el proceso a través del cual las buenas solicitudes se convierten en excelentes.
El ciclo de iteración de siete pasos
Paso 1: Escribir. Redacte su plantilla de solicitud inicial. No apuntes a la perfección: apunta a "lo suficientemente bueno para probar". Comience con una definición de tarea clara, instrucciones básicas (5 a 7 puntos clave), campos de combinación esenciales, requisitos de formato sencillos y una o dos restricciones clave.
Paso 2: Prueba. Ejecute su plantilla de solicitud con 5 a 10 registros reales de Salesforce diferentes. Incluya casos típicos, casos extremos (valores no habituales, datos mínimos, datos máximos) y registros que han sido problemáticos en el pasado. Guarde todas las respuestas para su evaluación y documente cualquier error o fallo.
Paso 3: Evaluar. Compare resultados con sus criterios de éxito utilizando una rúbrica de evaluación. Puntúe cada respuesta: ¿Cumple cada criterio, cuál es el índice de aprobados y si los fallos son coherentes o aleatorios?
Paso 4: Identifique problemas. Analice fallos y patrones. Las categorías de problemas comunes incluyen:
- Información que falta: La respuesta no incluye elementos obligatorios porque las instrucciones no los requerían explícitamente.
- Tono incorrecto: La respuesta es demasiado formal, demasiado informal o demasiado robótica porque las instrucciones de tono son vagas o faltan.
- Longitud incorrecta: La respuesta es demasiado larga o demasiado corta porque falta o se ignora la restricción de longitud.
- Estructura deficiente: La respuesta no sigue el formato esperado porque las especificaciones de formato no son claras.
- Contenido impreciso: La respuesta incluye información incorrecta porque los campos de combinación son incorrectos o el contexto es insuficiente.
- Resultados incoherentes: La calidad varía drásticamente entre casos de prueba porque las instrucciones no gestionan casos periféricos.
Paso 5: Refinar. Actualice su plantilla de solicitud basándose en lo que aprendió.
- Si falta información, agregue instrucciones explícitas enumerando elementos requeridos.
- Si el tono es erróneo, agregue directrices de tono específicas con ejemplos.
- Si la longitud es incorrecta, agregue una restricción de longitud explícita con un recuento de palabras o caracteres.
- Si la estructura es incorrecta, agregue especificaciones de formato detalladas.
- Si el contenido es impreciso, agregue más contexto o corrija campos de combinación.
- Si los resultados no son coherentes, agregue la gestión explícita para casos extremos como campos vacíos.
Paso 6: Vuelva a probar. Ejecute la solicitud refinada con los mismos datos de prueba que utilizó antes. Mida si el índice de aprobados aumentó, si los fallos anteriores están pasando y si la solución de un problema creó otros nuevos. Siga iterando hasta que alcance su índice de aprobados objetivo, normalmente del 85 al 95% para uso en producción.
| Versión | Índice de aprobados | Notas |
|---|---|---|
| Versión 1 | 60% (6/10) | Faltan líneas de asunto, tono demasiado formal |
| Versión 2 | 80% (8/10) | Líneas de asunto fijas, tono mejorado, pero 2 ahora demasiado largas |
| Versión 3 | 90% (9/10) | Longitud fija, solo queda 1 caso de borde |
Paso 7: Implementar. Una vez que su solicitud produzca respuestas de calidad de forma coherente, impleméntela en producción.
Prácticas recomendadas de iteración
- Mantenga un historial de versiones. Guarde cada versión de su solicitud con notas acerca de qué cambió y por qué, junto con el índice de aprobación para esa versión.
- Utilice los mismos datos de prueba entre versiones. Esto le permite comparar directamente mejoras.
- Realice un cambio a la vez cuando sea posible. Si cambia tres cosas y la calidad mejora, no sabe qué cambio ayudó. Las iteraciones tempranas pueden agrupar múltiples soluciones, pero las iteraciones posteriores deben realizar cambios dirigidos.
- Documente lo que no funcionó. Tenga en cuenta los enfoques que intentó que empeoraron las cosas. Esto ahorra tiempo más adelante.
- Comparta aprendizajes con su equipo. Lo que aprende optimizando una solicitud a menudo se aplica a otras.
Errores comunes de iteración
- Rendirse demasiado pronto. Espere de 3 a 5 iteraciones antes de alcanzar la calidad de producción. Tiempo de presupuesto para este proceso.
- No pruebas con datos reales. Los datos de producción son desordenados. Utilice siempre registros reales de Salesforce, no casos de prueba inventados.
- Cambiar demasiadas cosas a la vez. En iteraciones posteriores, realice cambios dirigidos de modo que pueda identificar qué funciona.
- Ignorar casos periféricos. Incluya casos periféricos en sus datos de prueba y gestione estos de forma explícita en sus instrucciones.
- Sin criterios de éxito. Defina de 2 a 3 criterios de éxito específicos y mensurables antes de empezar a iterar. Sin objetivos claros, la iteración carece de objetivo.
Lista de comprobación de optimización
Antes de considerar una plantilla de solicitud lista para producción, verifique estos elementos.
- Probado con al menos 15 a 20 registros reales de Salesforce
- El índice de aprobación cumple el objetivo para este caso de uso (normalmente 85 a 95%)
- Los casos Edge se gestionan correctamente
- Todos los criterios de éxito se cumplen de forma coherente
- El historial de versiones está documentado con índices de aprobación y notas de cambio
- Las mejoras muestran mejoras mensurables con respecto a la versión inicial
- Los problemas restantes son raros y de bajo impacto
- El equipo ha revisado y aprobado

