Clasificar correos con la IA: clasificación, asignación y gestión de excepciones

Un sistema que lee el correo entrante y lo clasifica funciona bien con los mensajes normales. El problema es que los correos que hacen perder tiempo no son normales: son los ambiguos, los reenviados tres veces, aquellos en los que la información está en el adjunto y el texto solo dice «como quedamos». Es con esos con los que se decide si el sistema quita trabajo o lo añade.

La pregunta útil no es si un modelo puede leer los correos, porque puede. Es otra: qué le dejamos decidir por su cuenta, qué debe limitarse a proponer, y dónde acaba lo que no ha entendido.

Las categorías: pocas, distintas, con un destinatario

Las categorías no son una ontología de vuestra empresa: son la lista de los caminos que puede seguir un mensaje. Si dos caminos llevan a la misma mesa y al mismo trabajo, son un solo camino.

• Una categoría existe si cambia quién se hace cargo del mensaje o qué ocurre después. Si no, es una etiqueta decorativa.
• Cada categoría tiene un destinatario operativo: una persona o un grupo que responde, no una dirección genérica que todos leen y nadie atiende.
• Debe existir una categoría «por revisar», y usarla no debe considerarse un fallo del sistema: es el comportamiento correcto ante un mensaje ambiguo.
• La prioridad es un atributo distinto de la categoría. Una reclamación urgente y una reclamación ordinaria van al mismo sitio, con un orden distinto.

Qué puede decidir y qué debe proponer

El criterio para repartir las responsabilidades es uno solo: cuánto cuesta corregir el error después de cometido. Si la corrección es inmediata y visible, el automatismo puede decidir. Si el error se propaga en silencio a otros sistemas, no.

La fila sobre la extracción de datos es la que más a menudo se salta, porque es también la que más tiempo ahorra. El compromiso viable es mostrar el dato extraído junto al punto del mensaje del que se ha tomado, así la confirmación requiere un segundo en lugar de una nueva lectura.

Los mensajes con los que hay que probar de verdad

Una muestra de prueba hecha de correos ordenados no prueba nada. La muestra útil se construye tomando del buzón real los casos que una persona experta resuelve ralentizándose.

• El mensaje que contiene dos solicitudes distintas: un pedido y una reclamación en el mismo correo.
• El reenvío con todo el historial debajo, donde la solicitud real está en las tres primeras líneas y el texto más largo es el antiguo.
• La respuesta de una persona a una notificación automática, que llega con un asunto que no tiene nada que ver.
• El adjunto que contiene la información, con el cuerpo del mensaje vacío o reducido a «adjunto».
• El adjunto que es la fotografía de un documento, torcida y con la sombra de la mano.
• El mensaje con el asunto equivocado porque el remitente ha respondido a un correo antiguo en lugar de escribir uno nuevo.
• La solicitud incompleta: falta el código, falta la dirección, falta la cantidad.
• Los mensajes automáticos: fuera de la oficina, entrega fallida, comunicaciones de servicio de los proveedores.

Confirmar antes de las acciones que importan

La confirmación humana funciona si es rápida. Si requiere reabrir el mensaje, buscar el dato y volver a escribirlo, las personas dejan de confirmar y empiezan a aprobar sin mirar, que es la peor situación de todas.

• Mostrar junto a cada dato extraído el punto del mensaje del que procede.
• Distinguir «no encontrado» de «encontrado pero incierto»: son dos situaciones que requieren acciones distintas.
• Permitir la corrección de un campo sin hacer que se reinicie todo el procesamiento.
• Fijar un umbral por debajo del cual el mensaje pasa siempre a revisión, decidido junto con quien trabaja y revisado después de las primeras semanas.

La cola de revisión: dónde acaban los casos dudosos

Todo lo que el sistema no resuelve debe acabar en un único sitio, con un responsable y un tiempo máximo de permanencia decidido por vosotros. Una cola sin responsable convierte al sistema en un segundo lugar donde las solicitudes se pierden: es el modo más habitual de empeorar la situación de partida.

• Cada corrección se registra: qué había propuesto el sistema, qué era lo correcto, quién ha corregido.
• Las correcciones se cuentan por tipo, no una a una: sirven para entender dónde se equivoca el sistema de forma sistemática.
• La cola tiene un tamaño esperado. Si crece, no es un problema de paciencia: es una señal de que las categorías o los umbrales no funcionan.

Corregir los errores recurrentes

1. Agrupar las correcciones por tipo, al final de cada semana en las primeras fases.
2. Distinguir entre tres causas: categoría mal definida, información ausente en el mensaje, defecto en el sistema.
3. Intervenir sobre la causa correcta. Una categoría mal definida se redefine con quien trabaja, no se compensa con instrucciones cada vez más largas.
4. Volver a probar con la misma muestra antes de ponerlo de nuevo en marcha, para comprobar que no se han roto los casos que funcionaban.

Cuando la información no está en el mensaje, ningún modelo puede deducirla. En ese caso se interviene aguas arriba: el formulario del sitio pide el código, la firma automática del cliente incluye la referencia, el proveedor recibe indicaciones sobre cómo escribir el asunto.

Cuándo no conviene automatizar

• Si el volumen es bajo y una persona despacha el buzón en pocos minutos: el tiempo ahorrado no compensa la supervisión.
• Si las categorías todavía están en discusión entre departamentos: el sistema automatizaría un desacuerdo.
• Si nadie puede atender la cola de revisión todos los días.
• Si el buzón recibe datos especialmente delicados y todavía no se ha decidido quién puede verlos, dónde residen y cuánto tiempo permanecen.
• Si el proceso posterior ya está desordenado: clasificar más deprisa hacia un desorden produce desorden más deprisa.

En varios de estos casos el camino viable es más estrecho y más útil: no clasificar todo, sino solo una categoría bien definida y de alto volumen, dejando el resto como está hoy.

Lo que esta guía no cubre

Aquí se trata la interpretación del correo electrónico: categorías, pruebas, límites de las decisiones automáticas. El modo de recoger sin perderlas las solicitudes que llegan de canales distintos —sitio web, correo, mensajería, teléfono— se trata en la guía dedicada. La extracción de datos de documentos estructurados, con las verificaciones que requiere, también tiene su propia guía.