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# Análisis de texto con IA

> Clasificación automática de comentarios, sentimiento, palabras clave y descubrimiento de temas emergentes con IA en las respuestas abiertas

El **análisis de texto con IA** convierte los comentarios abiertos de tus
clientes (texto o notas de voz transcritas) en información estructurada y
accionable. Funciona sobre las respuestas de **woku, NPS, CSAT y CES** y
combina tres capacidades: **clasificación automática** de cada comentario,
**palabras clave y resúmenes** generados por IA, y **descubrimiento de
temas emergentes** en el conjunto de respuestas.

<Note>
  Todo el análisis es automático y continuo: se aplica a cada respuesta en
  el momento en que ingresa, sin configuración previa y sin reglas que
  mantener.
</Note>

## Clasificación automática de comentarios

El motor de IA clasifica cada comentario, sea texto escrito o una nota de
voz transcrita, en una de dos categorías:

* **Reconocimiento**: el cliente destaca algo que funcionó bien.
* **Mejora**: el cliente señala algo que se puede corregir.

Esta clasificación se aplica sola al ingresar cada respuesta, en las
cuatro herramientas (woku, NPS, CSAT y CES), y permite separar de
inmediato lo que celebran tus clientes de lo que los molesta, y
cuantificar la proporción de cada uno.

Para organizar las respuestas según los atributos de tu negocio (sucursal,
campaña, orden, ejecutivo), se usan los **trackers externos**, que viajan
adjuntos a cada respuesta. Las
[alertas](/docs/configuration/alert-rules) avisan por email sobre el
estado de tus metas y el volumen de respuestas, y el escalamiento de
opiniones negativas a [tickets de soporte](/docs/guides/support-tickets) es
automático.

## Sentimiento

Cada respuesta se ubica en uno de tres niveles de sentimiento, **crítico**,
**neutro** o **positivo**, derivado de la calificación que dejó el
cliente. Estos niveles alimentan los conteos del análisis: cada tema
descubierto muestra su distribución de respuestas críticas, neutras y
positivas, lo que permite ver de un vistazo si un tema concentra molestia
o elogio.

### Investigación propia

woku combina **modelos de lenguaje líderes del mercado** con
investigación propia en análisis de sentimiento para el español de
Latinoamérica, desarrollada en colaboración con el **Doctorado en IA** de
la Universidad de Concepción (UdeC), la Universidad Técnica Federico Santa
María (USM), la Universidad del Bío-Bío (UBB) y la Universidad Católica de
la Santísima Concepción (UCSC), el primer doctorado en Inteligencia
Artificial de Latinoamérica.

<Card title="Entrevista sobre el desarrollo del modelo" icon="linkedin" href="https://www.linkedin.com/posts/pauriquelme_ia-gowoku-ugcPost-7465134849452908545-Pwaa/?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAArMdJkBjSyLzdF_dxZqLfZdeR81u-xX-Pg">
  Video con la entrevista al académico del Doctorado en IA sobre el desarrollo del modelo propio de sentimiento de woku.
</Card>

## Palabras clave y resúmenes

De cada opinión se extraen **palabras clave** automáticas. Estas palabras
alimentan la **nube de palabras** de los reportes de woku, de carpeta y de
NPS, que además incluyen un **resumen generado por IA** y **acciones
sugeridas** a partir de lo que dicen los clientes.

CSAT y CES tienen su propio **Resumen IA**, que sintetiza en lenguaje
natural las respuestas de cada medición.

## Temas emergentes

Más allá de las categorías que ya conoces, el **motor semántico** de woku
agrupa las respuestas por significado y descubre **temas emergentes** que
no estaban definidos de antemano, con conteos **exactos**: cada cifra
corresponde a respuestas reales que puedes revisar.

Los temas se exploran en el **Espacio de reseñas**, un universo 3D donde
cada respuesta es un punto y las respuestas que hablan de lo mismo quedan
cerca. Al seleccionar un tema se abre un panel con:

* **Etiqueta y resumen** del tema.
* **Cantidad de respuestas** que lo componen.
* **Distribución de sentimiento** (crítico, neutro, positivo).
* **Tendencia** y primera y última aparición en el tiempo.
* **Evidencia**: las respuestas reales que sustentan el tema.

El análisis es unificado: un mismo tema puede reunir respuestas de woku,
NPS, CSAT y CES.

## Dónde se visualiza

Los resultados del análisis de texto aparecen en varios lugares de la
plataforma:

* **Reportes de woku, carpeta y NPS**: nube de palabras, resumen IA y
  acciones sugeridas.
* **Constructor de reportes**: el tipo de feedback (reconocimiento o
  mejora) está disponible como dimensión para cruzarlo con otras
  métricas. Ver el [constructor de reportes](/docs/reports/visual-builder).
* **Espacio de reseñas**: exploración visual de los temas emergentes y su
  distribución de sentimiento.
* **Estudio de datos**: las preguntas cualitativas, como de qué hablan
  mis clientes, también se responden con informes cuya evidencia numérica
  se verifica contra los datos. Ver [Estudio de datos](/docs/reports/data-studio).