Análisis del agente de IA

¿Qué son los análisis de agentes de IA?

AI Agent Analytics  es la práctica de medir, analizar y optimizar el rendimiento de los agentes de IA para comprender su eficacia en el mundo real y su impacto en los resultados comerciales.

A medida que las organizaciones crean y adoptan rápidamente agentes y flujos de trabajo agénticos (desde funcionalidades con un toque especial hasta sistemas autónomos de servicio al cliente), la necesidad de análisis especializados se ha vuelto crítica. Los análisis de productos tradicionales no fueron diseñados para rastrear las interacciones de la IA conversacional, la efectividad de los prompts o los patrones de comportamiento únicos de las experiencias impulsadas por la IA. AI Agent Analytics llena este vacío al brindar visibilidad sobre cómo los usuarios interactúan realmente con los agentes, qué casos de uso aportan valor y dónde falla el rendimiento de los agentes.

Esta disciplina emergente conecta la velocidad del desarrollo de la IA con la validación del usuario, asegurando que los agentes que se construyan o adquieran ofrezcan un retorno de la inversión medible en lugar de convertirse en experimentos costosos que los usuarios ignoran tras el primer contacto.

¿En qué se diferencia el análisis de agentes de IA del análisis tradicional?

Las herramientas tradicionales de análisis de productos rastrean los clics, las visitas a páginas y el uso de funciones, pero los agentes de IA introducen patrones de interacción fundamentalmente diferentes que requieren una medición especializada:

Interacciones conversacionales vs. apuntar y hacer clic: A diferencia de las funciones tradicionales, los agentes interactúan con los usuarios a través de mensajes en lenguaje natural y conversaciones de múltiples turnos. Debe realizar un seguimiento del volumen de prompts, las tasas de selección de prompts sugeridos y la calidad de la conversación, no solo de los clics en los botones.

Uso basado en la intención: El análisis del agente debe capturar *lo que los usuarios intentan lograr* (casos de uso como "generación de código", "creación de contenido", "análisis de datos") en lugar de solo a qué funciones accedieron. Este seguimiento de casos de uso revela si su agente está resolviendo problemas reales o se está utilizando para fines no previstos.

Medición del impacto aguas abajo: La pregunta crítica no es "¿utilizaron el agente?" sino "¿mejoró el agente su flujo de trabajo?" AI Agent Analytics conecta las interacciones de los agentes con los comportamientos posteriores, rastreando si el uso del agente se correlaciona con una mayor retención, una finalización de tareas más rápida o tasas de conversión más altas.

Cumplimiento y visibilidad del riesgo: Con los agentes, es necesario monitorear lo que preguntan los usuarios, si están cargando datos confidenciales y si las respuestas de los agentes generan exposición regulatoria. Los análisis tradicionales carecen de la visibilidad a nivel de prompt que requiere la gobernanza de la IA.

Patrones de retención exclusivos de IA: Los usuarios pueden probar un agente una vez y no regresar nunca si no les ofrece valor. El análisis de agentes rastrea las tasas de retención específicamente para las funciones de IA, revelando si la inversión en su agente genera un compromiso sostenido o una curiosidad pasajera.

Análisis del agente de Pendo fue creado específicamente para abordar estos requisitos únicos: conectar los datos de IA conversacional con las herramientas de análisis de comportamiento, repeticiones de sesiones y comentarios de los usuarios en las que los equipos de producto ya confían.

¿Por qué necesita AI Agent Analytics en 2026?

2026 marca un punto de inflexión para los agentes de IA en el software empresarial. Las organizaciones están pasando de funciones de IA experimentales a flujos de trabajo agénticos a escala de producción, con inversiones que se espera que alcancen más de 25 mil millones de dólares a nivel mundial. Sin embargo, la mayoría de las empresas implementan agentes sin la infraestructura analítica para validar si estas inversiones realmente generan valor.

A medida que los agentes de IA se vuelven parte integral de las operaciones comerciales —desde los chatbots de servicio al cliente hasta la automatización del flujo de trabajo empresarial y las funciones generadas con base en tendencias o "vibes" a la velocidad del desarrollo—, las organizaciones necesitan una visibilidad integral de su desempeño. La velocidad del desarrollo de la IA ha superado las capacidades de análisis tradicionales, creando un punto ciego peligroso: los equipos lanzan agentes más rápido de lo que pueden validar si los usuarios realmente los encuentran valiosos.

Sin AI Agent Analytics, no tiene una forma directa de comprender si sus agentes están cumpliendo sus promesas de velocidad, ahorro de costos y aumento de ingresos, o si los usuarios terminan frustrados después de un uso e ignoran a sus agentes de IA después. 

AI Agent Analytics ayuda a las empresas a

• Mida el ROI de la IA mediante el seguimiento de las tasas de conversión, la finalización de tareas y la satisfacción del usuario para poder priorizar las mejoras y justificar las inversiones continuas en IA.
• Identifique las debilidades donde los agentes no satisfacen las necesidades de los usuarios o fallan en escenarios complejos.
• Optimice el rendimiento mediante informes continuos sobre la precisión de la respuesta, la velocidad y la participación del usuario.
• Aumente la adopción con visibilidad sobre qué agentes están ganando terreno, qué intentan lograr los usuarios, dónde se producen abandonos y cómo varía el uso según el rol y el flujo de trabajo.
• Garantice el cumplimiento de los estándares de la industria y los requisitos reglamentarios para los sistemas de IA con visibilidad completa de los agentes internos y de terceros.
• Escale de forma inteligente comprendiendo qué capacidades del agente ofrecen el mayor valor comercial.

¿Quién debería utilizar AI Agent Analytics?

AI Agent Analytics ofrece valor medible en múltiples funciones organizacionales, brindando a cada equipo información personalizada para optimizar sus objetivos específicos e impulsar resultados comerciales.

Equipos de productos

Los gerentes de producto necesitan una visibilidad integral del desempeño de los agentes para crear mejores experiencias del cliente y maximizar la adopción. Agent Analytics proporciona la información basada en datos necesaria para iterar de manera inteligente en las capacidades del agente.

Por ejemplo, un gerente de producto puede usar Agent Analytics para comprender con qué frecuencia los usuarios regresan a un agente (retención) y cómo esto afecta el comportamiento posterior. Debido a que Pendo Agent Analytics está conectado a datos de comportamiento, comentarios de usuarios, repeticiones y herramientas de comunicación, los gerentes de producto pueden ver lo que hacen los usuarios antes y después de interactuar con un agente y darles un empujón mediante guías o correo electrónico para mejorar la participación y la adopción.

Equipos de TI

Como líder de TI, debe asegurarse de que los agentes de IA funcionen de forma segura, cumpliendo con las normativas y generen ROI. ¿Sus empleados utilizan los agentes como deberían? ¿Están los agentes generando riesgos regulatorios y de cumplimiento? Y lo más importante, ¿sus inversiones en agentes de IA están dando frutos?

Los departamentos de TI requieren capacidades sólidas de monitoreo y gobernanza para gestionar de forma efectiva las implementaciones empresariales de IA. Agent Analytics proporciona los mecanismos de supervisión y control necesarios para la implementación responsable de la IA.

Por ejemplo, un departamento de TI podría usar Agent Analytics para comprender los mensajes más comunes que envían los usuarios, si están cargando información confidencial de la empresa, y si los agentes de IA están trabajando como deberían.

Equipos de finanzas

Los líderes financieros necesitan métricas concretas para evaluar el desempeño de los agentes de IA en relación con los objetivos comerciales y optimizar la asignación de presupuesto en distintas iniciativas de agentes. ¿Deberían seguir invirtiendo en agentes de IA o deberían cambiar sus estrategias de inversión?

Con el análisis de agentes, los equipos de finanzas pueden descubrir que su chatbot de RR.HH. maneja el 60 % de las consultas rutinarias de los empleados, ahorrando $200,000 al año en tiempo del personal de RR.HH. Este tipo de hallazgos permite justificar fácilmente la continuación—o incluso la ampliación—de las inversiones en IA.

¿Qué datos recopila Agent Analytics?

Pendo Agent Analytics le ayuda a registrar y analizar todo el uso del agente de IA, incluidos los prompts enviados por los usuarios, para que pueda realizar un seguimiento de cómo se utilizan las herramientas de IA conversacional en toda su organización.

El análisis de agentes proporciona paneles de control con datos de eventos e indicadores clave de rendimiento esenciales, incluidos:

Principales casos de uso: ¿A qué vienen los usuarios a su agente? Creación de contenidos, desarrollo de código, aprendizaje y educación general, etc.

Ejemplo de insight: Una empresa de SaaS descubrió que su agente de atención al cliente se utilizaba en un 60 % para "preguntas de facturación" y solo en un 20 % para "solución de problemas de productos", lo que reveló una oportunidad para mejorar la documentación de facturación y reducir la carga de soporte, al tiempo que descubrió que su agente no manejaba eficazmente los problemas técnicos para los que fue diseñado.

Volumen de prompts: ¿Se está utilizando este agente? Si es así, ¿cuánto?

Ejemplo de insight: Después de lanzar un agente de desarrollo, un equipo de ingeniería notó que el volumen de prompts aumentó durante las semanas de planificación del sprint, pero cayó un 80 % durante los sprints de ejecución, lo que indica que el agente era útil para la ideación pero no confiable para la implementación real, lo que señala una brecha de capacidad que debe abordarse.

Tasa de retención: Cuando alguien utiliza este agente, ¿qué probabilidades hay de que regrese?

Ejemplo de insight: Un equipo de producto rastreó una retención del 73 % en la primera semana para su asistente de funciones de inteligencia artificial, pero solo el 12 % volvió a usarlo después de 30 días, lo que reveló que los usuarios encontraron un valor inicial, pero el agente no logró convertirse en una parte duradera de su flujo de trabajo, lo que motivó una investigación sobre qué casos de uso impulsaron un compromiso sostenido.

Visitantes: ¿Cuántos usuarios finales únicos llegan a este agente? ¿Está esto en tendencia ascendente o descendente a lo largo del tiempo?

Ejemplo de insight: Un equipo de TI que supervisaba la adopción de un agente de IA interno por parte de los empleados notó que el recuento de visitantes se estancó en el 40% de los usuarios objetivo; la segmentación reveló que departamentos enteros no sabían que existía el agente, lo que llevó a campañas de incorporación específicas que duplicaron la adopción en 30 días.

Tasa sugerida de mensajes: ¿Son sus prompts de genAI recomendados relevantes y están siendo seleccionados por sus usuarios finales?

Ejemplo de insight: Una empresa de tecnología financiera descubrió que los usuarios seleccionaban su mensaje preescrito "Calcular el pago de la hipoteca" en un 8%, pero los mensajes personalizados que preguntaban "Muéstrame las tendencias históricas de las tasas" aparecían 10 veces más frecuentemente, lo que demuestra que sus sugerencias de mensajes no captaban la intención del usuario y necesitaban un rediseño.

Cuentas: ¿Cuántas cuentas están llegando a sus agentes de IA? ¿Cuáles son esas cuentas?

Ejemplo de insight: Una empresa de SaaS B2B rastreó que las cuentas empresariales (>$100 000 ARR) usaban su agente de IA tres veces más que los clientes de PYME, lo que indica que el agente brindaba un valor desproporcionado a los segmentos de alto valor, lo que justificaba priorizar las capacidades del agente en las conversaciones de ventas empresariales y la incorporación.

Dado que toda esta información está disponible para los agentes y para casos de uso específicos, puedes ajustar cada aspecto del rendimiento de tu agente. Cuando se combina con el análisis de comportamiento de Pendo y las capacidades de reproducción de sesiones, puede ver sesiones de usuarios reales para comprender *por qué* ciertas métricas tienden a subir o bajar, transformando los puntos de datos en una estrategia de producto procesable.

Cómo optimizar el rendimiento del agente de IA

Crea flujos de trabajo agénticos para aumentar la velocidad y los resultados. Pero para justificar sus inversiones en agentes, debe comparar la forma antigua de completar esta tarea o flujo de trabajo al mismo tiempo que la forma nueva. Si los agentes no ahorran tiempo a los usuarios ni les ayudan a aumentar su producción, es necesario mejorarlos (o eliminarlos por completo).

Esto implica analizar las métricas de interacción para: 

• Identifique interacciones exitosas y aliente a otros usuarios a adoptar estos casos de uso.
• Detecte y resuelva problemas comunes, como comentarios negativos de los usuarios, antes de que se conviertan en solicitudes de soporte.
• Analice el comportamiento de los usuarios en la aplicación (como las funciones más utilizadas y los tipos de roles) para adaptar respuestas de IA personalizadas.
• Mejore el entrenamiento de los agentes de IA y las entradas de datos en función del análisis de rendimiento.
• Supervisa continuamente las métricas de rendimiento del agente, como las tasas de escalada, la resolución en el primer contacto y la satisfacción del usuario.

Armado con estos conocimientos, puede identificar el mejor camino a seguir y actuar rápidamente. Esto es cierto para la mayoría de los agentes, ya sea que los crees y vendas o los compres para tu fuerza laboral.

Mejorar los agentes que creas y vendes

Para los agentes que usted crea y vende, necesita seguir impulsando la adopción y justificar las inversiones continuas. Esto es especialmente crítico para los equipos que practican vibe coding, donde los agentes de IA o las funciones generadas por IA se lanzan a una velocidad sin precedentes, lo que crea un riesgo si la validación no sigue el ritmo.

La mejor manera de validar y mejorar sus agentes es:

• Cuantificar el uso al instante: Realice un seguimiento de la cantidad de solicitudes creadas y de qué segmentos las crean, para comprender las curvas de adopción e identificar usuarios avanzados frente a usuarios inactivos.
• Identificación de los principales casos de uso : Descubra qué logran realmente los usuarios con su agente (en comparación con aquello para lo que lo diseñó) para comprender las necesidades reales de los usuarios y mejorar la mensajería. Para las funciones codificadas por "vibe", esto revela si tus indicaciones en lenguaje natural al LLM capturaron con precisión la intención del usuario.
• Conectando las interacciones de los agentes con los comportamientos posteriores: Mida las tasas de finalización de tareas, el impacto de la conversión y los cambios de retención después del uso de los agentes para confirmar si los agentes mejoran o dificultan los flujos de trabajo de los usuarios. Pendo Agent Analytics conecta de forma única los datos de IA conversacional con análisis de comportamiento más amplios, para que puedas ver si los usuarios que interactúan con tu agente tienen más probabilidades de convertir, permanecer o abandonar.
• Seguimiento del rendimiento a lo largo de las iteraciones de desarrollo: Para los equipos que utilizan desarrollo impulsado por IA, el análisis de agentes revela qué enfoques de ingeniería de prompts generan mejores resultados para los usuarios, lo que crea un ciclo de retroalimentación que mejora tanto las capacidades del agente como la comprensión del equipo de desarrollo sobre cómo crear funciones de IA que los usuarios realmente desean.

Cuando se combina con el Modo Agente de Pendo, los equipos de productos pueden hacer preguntas en lenguaje natural como "¿Qué segmentos de usuarios obtienen el mayor valor de nuestro agente?" y recibir un análisis completo en segundos, lo que acelera el ciclo de iteración de semanas a horas.

Mejorando los agentes que compras e implementas

Para los agentes que compra e implementa internamente, puede asegurarse de eliminar ineficiencias y prevenir riesgos de cumplimiento mediante:

• Comprender el uso de los agentes de IA y reducir los riesgos de mal uso o gasto ineficaz.
• Acelerar la adopción de IA al saber qué casos de uso son más exitosos, incluidos por tipo de rol.
• Verificar si el uso del agente está mejorando los flujos de trabajo de los empleados al conectar las interacciones con los comportamientos posteriores.

Revisar periódicamente los insights de Agent Analytics favorece las mejoras continuas, asegurando que los agentes de IA ofrezcan un valor constante y un ROI medible.

Introducción al AI Agent Analytics

Implementar AI Agent Analytics no requiere desmantelar tu pila tecnológica existente ni esperar a largas implementaciones empresariales. Así es como los equipos líderes equipan a sus agentes para lograr una visibilidad integral:

Paso 1: Identifica qué agentes necesitan seguimiento

Comience por catalogar todos los agentes de IA de su organización—tanto los agentes que ha creado e implementado para los clientes como los agentes de terceros que sus empleados usan internamente.

Los puntos ciegos más comunes incluyen:

Agentes de atención al cliente : Chatbots, copilotos de producto, asistentes de IA integrados en su aplicación

Agentes internos: Herramientas de desarrollo, asistentes de análisis de datos, bots de soporte de RR.HH./ TI

Características Vibe-coded : Flujos de trabajo y automatización generados por IA a través de indicaciones en lenguaje natural

Herramientas de inteligencia artificial de terceros : ChatGPT, Claude, GitHub Copilot u otras aplicaciones LLM que usan sus equipos

Paso 2: Definir métricas de éxito para cada tipo de agente

No todos los agentes cumplen la misma función, así que no los sigas de forma idéntica. Define KPIs claros basados en la función del agente:

Agentes de soporte: Tasa de resolución en el primer contacto, tasa de escalamiento, satisfacción del usuario

Agentes de productividad: Ahorro de tiempo, tasa de finalización de tareas, frecuencia de uso recurrente

Agentes de ingresos: Impacto de la conversión, influencia de las ventas adicionales, aceleración de la conversión de prueba a pago

Agentes de desarrollo: Calidad del código, velocidad de desarrollo, tasas de error

Paso 3: Implementar instrumentación de analíticas

Elija una plataforma de análisis que pueda rastrear métricas específicas del agente y conectarlas con un comportamiento más amplio del usuario. Capacidades clave para priorizar:

Seguimiento a nivel de prompt: Captura lo que los usuarios preguntan a tus agentes, no solo que los usaron

Categorización de casos de uso: Clasifica automáticamente los prompts en casos de uso (por ejemplo, "generación de código", "creación de contenido")

Contexto conductual:  Conecte las interacciones de los agentes con el uso del producto, la retención y los resultados comerciales posteriores.

Análisis de prompts sugeridos: Realizar un seguimiento de qué indicaciones predefinidas seleccionan los usuarios frente a los inputs personalizados

Análisis del agente de Pendo proporciona esta capa de instrumentación completa, con una versión gratuita para equipos que recién comienzan su recorrido en el análisis de agentes.

Paso 4: Establecer rendimiento de referencia

Antes de optimizar, comprenda su estado actual:

• Ejecutar análisis durante 2 a 4 semanas para establecer métricas de referencia
• Identificar casos de uso de mayor volumen y patrones de retención
• Documenta qué segmentos de usuarios interactúan más/menos con los agentes
• Medir el impacto aguas abajo en las métricas comerciales principales

Paso 5: Crear bucles de retroalimentación para la mejora continua

El análisis de agentes no es una implementación del tipo «configúrelo y olvídese». Desarrollar procesos sistemáticos para actuar en función de las perspectivas:

Revisiones semanales : Supervise las tendencias del volumen de indicaciones, los nuevos casos de uso y los cambios en la retención.

Análisis en profundidad mensuales: Analice qué agentes impulsan el ROI y cuáles necesitan mejora o eliminación.

Estrategia trimestral: Ajusta las inversiones de los agentes en función de los datos de rendimiento—refuerza lo que funciona, corrige o elimina lo que no.

¿Por qué elegir Pendo AI Agent Analytics?

Más de 14.000 empresas ya confían en Pendo por sus datos cuantitativos, comentarios cualitativos y repeticiones de sesiones, combinados con guías en la aplicación y herramientas de comunicación por correo electrónico. Agent Analytics amplía esta plataforma probada con capacidades específicas de IA.

Capacidades clave que distinguen a Pendo:

• Información contextualizada y en tiempo real sobre los usuarios: Pendo es la única plataforma que vincula el rendimiento y los mensajes del agente con el comportamiento real del usuario y los resultados comerciales en todo su producto. Vea cómo el uso del agente impacta la retención, la adopción y la participación, no solo las métricas aisladas de agentes.
• Seguridad y cumplimiento de nivel empresarial: La confianza y la transparencia son fundamentales para el modo en que Pendo crea, implementa y escala la IA. Ningún dato de clientes se comparte ni se incorpora a modelos específicos de Pendo. Nuestra IA es compatible con SOC-2, Tipo II y HIPAA, cumpliendo con los estándares regulatorios requeridos para las implementaciones de IA empresarial.
• Conectado a su pila tecnológica más amplia: Los datos del agente de Pendo se integran con los sistemas de inteligencia empresarial que ya utiliza, lo que garantiza que los análisis de IA no creen otro silo de datos.
• Accesible para equipos en todas las etapas: Una versión gratuita de Pendo Agent Analytics permite a los equipos en etapa inicial validar el rendimiento del agente sin una inversión inicial. A medida que sus necesidades crezcan, acceda sin problemas a capacidades avanzadas como el modelado predictivo y la gobernanza entre agentes.

Obtenga más información sobre Pendo Agent Analytics.

Preguntas frecuentes comunes sobre análisis de agentes de IA

¿Con qué frecuencia se debe reevaluar el ROI? 

Lo ideal sería que los líderes de producto y TI evaluaran el desempeño de los agentes mensualmente para adaptarse a las condiciones cambiantes y al desempeño de los agentes.

¿Qué analíticas están disponibles para evaluar el desempeño del agente de IA en relación con los objetivos comerciales?

El análisis integral del agente de IA debe medir tres capas: (1) métricas de interacción como volumen de mensajes, distribución de casos de uso y tasa de selección de mensajes sugeridos; (2) métricas de resultados que incluyen finalización de tareas, satisfacción del usuario y tasas de retención; y (3) métricas de impacto comercial como influencia de conversión, atribución de ingresos y ahorro de costes. Las mejores plataformas conectan las tres capas para mostrar cómo las interacciones de los agentes impulsan resultados comerciales reales.

¿Puedo hacer un seguimiento del uso del agente de IA en diferentes equipos y departamentos?

Sí. Las plataformas modernas de análisis de agentes de IA segmentan el uso del agente por rol de usuario, departamento, tipo de cuenta y atributos personalizados que usted define. Esta segmentación revela qué equipos obtienen el mayor valor de los agentes, dónde hay retrasos en la adopción y si los distintos tipos de usuarios interactúan con los agentes de manera diferente—permitiendo esfuerzos de mejora específicos y la justificación del ROI por unidad de negocio.

¿Cuál es la diferencia entre monitorear los agentes de IA que construyo y los agentes que utilizan mis empleados?

Si bien ambos requieren seguimiento del uso, la adopción y el ROI, tienen diferentes prioridades de optimización. Los agentes que creas necesitan métricas de adopción, análisis de casos de uso e impacto de conversión descendente para justificar el desarrollo continuo. Los agentes que utilizan sus empleados requieren monitoreo de cumplimiento, medición de productividad y análisis de costo-beneficio para garantizar un uso responsable. Soluciones líderes como Pendo Agent Analytics proporcionan vistas personalizadas para ambos escenarios dentro de una plataforma unificada.

¿Es posible segmentar los datos para obtener conocimientos más profundos? 

Sí, Pendo Agent Analytics admite una segmentación detallada por cohortes de clientes, tipos de agentes, rangos de fechas y escenarios de interacción.

¿Qué diferencia las interacciones automatizadas de las manuales?

Las interacciones automatizadas están impulsadas por IA sin intervención humana, lo que ofrece escalabilidad constante y eficiencia de costos.

¿Puede Agent Analytics ayudar a identificar posibles mejoras en los flujos de trabajo de los agentes de IA?

Absolutamente. Los análisis detallados pueden resaltar cuellos de botella e ineficiencias, lo que permite una optimización dirigida de los flujos de trabajo de los agentes.

¿Es Pendo capaz de rastrear la satisfacción de un usuario con los agentes?

Con las herramientas de gestión de comentarios de Pendo Listen, puede comprender cómo se sienten los usuarios acerca de los agentes directamente dentro de Pendo.