Tickets de soporte
Clasifica consultas por tema, intención y prioridad. Define etiquetas vinculadas a tus colas y cómo tratar tickets con varios asuntos.
Casos de uso / Texto y agentes
Clasificación de texto
Clasifica texto con IA y organiza lo que llega a tu negocio.
Convierte tickets, correos y documentos en categorías que tu aplicación pueda utilizar. Detecta intención, asigna etiquetas y dirige cada solicitud al equipo o proceso adecuado.
Con QDivZero puedes ejecutar un LLM o un modelo especializado para clasificación de texto. Define tus categorías, conecta el modelo por API y automatiza la organización de contenido con las reglas de tu negocio.
De texto a una decisión
Organiza grandes volúmenes sin hacerlo a mano.
Convierte mensajes y documentos en categorías útiles. Conecta las etiquetas con las colas y procesos de tu aplicación.
Documentos y archivos
Organiza archivos según su contenido. Prepara categorías de revisión para documentos incompletos o que no encajen en los tipos previstos.
Correos y mensajes
Identifica consultas comerciales, incidencias y motivos de contacto. Evalúa mensajes breves, abreviaturas e idiomas presentes en tu bandeja de entrada.
Enrutamiento de solicitudes
Utiliza las etiquetas para preparar la asignación a equipos y procesos. Tu aplicación aplica las reglas y gestiona los casos ambiguos.
Cómo construirlo con QDivZero
De una entrada de texto al siguiente paso de tu proceso.
Define etiquetas y ejemplos, y envía cada texto a un modelo compatible. Tu aplicación valida las categorías y aplica las reglas de asignación, incluyendo una vía para los casos ambiguos.
El flujo de tu aplicación
Texto
Recibe el ticket, correo, documento o mensaje.
Categorías
Define etiquetas, criterios y ejemplos para la clasificación.
Modelo
El clasificador o LLM asigna la categoría correspondiente.
Proceso
Tu aplicación valida la etiqueta y decide cómo continuar.
Open-weight / Hugging Face
Puedes empezar por…
Un LLM permite describir categorías y aportar ejemplos; un modelo especializado puede encajar en una clasificación estable y repetitiva. Compara precisión por categoría, idiomas y volumen para elegir el despliegue adecuado. Utiliza las mismas categorías y un conjunto de evaluación separado para comparar un LLM con un modelo especializado. Revisa la calidad en las clases menos frecuentes y el coste de atender el volumen esperado.
Texto y visión
Qwen3.8-27B
Para conversación, código y tareas que combinan texto, imágenes y contexto propio.
Ver modelo en Hugging FaceTexto y visión
GLM-5.3 Flash
Para combinar conversación, comprensión visual y trabajo con herramientas.
Ver modelo en Hugging FaceModelos propios
Tu propio modelo fine-tuned
Para una tarea definida con tus categorías, ejemplos y datos de entrenamiento.
Desplegar tu modeloClasificación de texto
Preguntas frecuentes sobre clasificación de texto
¿Qué es la clasificación de texto con IA?
La clasificación de texto asigna etiquetas o categorías a mensajes, correos y documentos según su contenido. Puede identificar temas, intenciones o prioridades para organizar información y automatizar decisiones dentro de un proceso. Puedes utilizar un LLM o un modelo especializado.
¿Cómo clasificar tickets de soporte automáticamente?
Define categorías y ejemplos de tickets para cada una. Envía el texto al modelo y solicita una etiqueta con el formato que necesita tu sistema. Tu aplicación valida la salida y utiliza el resultado para asignar la consulta al equipo o proceso correspondiente.
¿Puedo detectar la intención de correos y mensajes con IA?
Sí. Puedes definir intenciones como consulta comercial, incidencia o petición de información y pedir al modelo que identifique la categoría correspondiente. Añade ejemplos de tu negocio y una categoría para los casos que necesiten revisión o no encajen en las etiquetas definidas.
¿Qué conviene para clasificar texto: un LLM o un modelo fine-tuned?
Un LLM permite empezar con instrucciones y ajustar categorías con rapidez. Un clasificador fine-tuned puede encajar en una tarea repetitiva con etiquetas estables y ejemplos propios. Compara ambos con datos representativos y mide la calidad de las categorías y la capacidad que necesitas.
¿Se puede clasificar texto en español con modelos open-weight?
Sí, con un modelo que admita español y funcione bien en tus categorías. Puedes empezar comparando Qwen3.8 o GLM-5.3 Flash con ejemplos reales. Valora expresiones de tu sector, mensajes breves y casos ambiguos antes de elegir la configuración.
¿Cómo integrar la clasificación de texto por API?
Despliega un modelo compatible en QDivZero y envía el texto desde tu aplicación. Recibe la categoría en un formato definido y conéctala a tus reglas de negocio. Puedes organizar peticiones individuales o lotes según el volumen y la capacidad del despliegue.
¿Se puede analizar el sentimiento de un texto con IA?
Sí. Puedes definir categorías de sentimiento y pedir a un LLM que clasifique mensajes, o utilizar un modelo entrenado para esa tarea. Evalúa el resultado con el idioma y el tipo de texto de tu negocio, especialmente cuando aparezcan ironía, ambigüedad o vocabulario especializado.
¿Cómo mejorar la precisión de la clasificación automática?
Define categorías que se distingan entre sí y utiliza ejemplos de cada una. Evalúa mensajes reales, revisa las confusiones entre clases y permite una salida para casos ambiguos. Si necesitas asignar varias etiquetas, indica ese formato y valida los resultados antes de utilizarlos para enrutar solicitudes.
¿Quieres organizar tus mensajes con IA?
Automatiza la clasificación de tickets, correos y documentos con tus propias categorías. Despliega un modelo compatible en QDivZero y conecta sus etiquetas con las colas, los equipos y los procesos de tu aplicación.