Clasificación de tickets con revisión humana
Convierte un mensaje de cliente en una de las colas que tu equipo ya utiliza. Define pocas categorías, una regla clara y conserva el control de la acción final.
Leer la guía ↗Casos de uso de Jev AI para tus procesos.
Explora usos de Jev AI para soporte, ventas y producto. Empieza con una decisión delimitada, examina la incertidumbre y conecta el siguiente paso de tu proceso.
Soporte y mesas de ayuda
Ordena tickets y solicitudes en las colas que ya gestionan el trabajo, y deja los casos dudosos a una persona.
Una API de intenciones con resultados explícitos
Dirige un mensaje al siguiente paso con una decisión estructurada. Proporciona el texto, las intenciones permitidas y la regla que las distingue.
Leer la guía ↗Ventas e ingresos
Aplica tus criterios escritos de calificación a los contactos entrantes y mantén el contacto bajo control humano.
Calificación de leads con tus criterios comerciales
Una buena regla explica por qué un contacto pertenece a una categoría. Evalúa la información que el prospecto proporcionó frente a una definición breve y escrita.
Leer la guía ↗Lead scoring con IA que lee lo que el lead escribió
La mayoría de las puntuaciones de leads suman puntos por cargo, tamaño de empresa y páginas vistas, e ignoran el campo que más dice: el texto libre que el prospecto escribió en tu formulario o en su correo. Esta página muestra cómo convertir ese texto en un nivel de madurez con una regla escrita, combinarlo con la puntuación que ya tienes y comprobar que predice ventas antes de que el equipo comercial dependa de él.
Leer la guía ↗Comentarios de clientes
Convierte comentarios de texto libre en un conjunto coherente de temas de producto que puedes contar y comparar.
Etiquetas de comentarios que puedes explicar
Clasifica comentarios según la pregunta de producto que quieres resolver. Empieza con un tema principal por mensaje y revisa por separado los casos mixtos o dudosos.
Leer la guía ↗El sentimiento como decisión tipada, no como puntuación oculta
Aquí el sentimiento no es un campo integrado: es una pregunta que escribes, un criterio de sí o no o una escala ordenada que tú defines, respondida para un mensaje con una probabilidad y una marca de revisión.
Leer la guía ↗Confianza y seguridad
Clasifica texto según una política escrita con un resultado de revisión explícito en lugar de un veredicto automático único.
Moderación de texto con una cola de revisión
Convierte una política escrita en un paso de clasificación. El modelo ayuda a ordenar la cola; tu equipo conserva la responsabilidad sobre medidas y apelaciones.
Leer la guía ↗API de moderación de OpenAI frente a clasificación con tu política
La API de moderación de OpenAI es gratuita, se integra rápido y hace bien una tarea: puntuar texto e imágenes frente a una lista fija de categorías de daño. Casi todas las políticas de comunidades y marketplaces contienen además reglas que no son categorías de daño. Esta página explica qué devuelve el endpoint, dónde termina su taxonomía y cómo añadir tus propias etiquetas sin confundir una puntuación con una decisión.
Leer la guía ↗Procesos de clasificación de texto
Lleva texto libre a las categorías que ya usa tu proceso, en una solicitud o por lotes, con revisión para las filas dudosas.
Una API de clasificación de texto que responde con tus etiquetas
Envía un texto, la regla que separa los resultados y las etiquetas que tu proceso ya utiliza. El endpoint devuelve la etiqueta elegida, sus probabilidades cuando el modelo las aporta y una marca de revisión.
Leer la guía ↗Casos de la comunidad
Proyectos publicados que usan un modelo de decisiones, agrupados por categoría y con enlace a la publicación original.
Casos de Jev: qué construye la gente con un modelo de decisiones
Un índice por categorías de proyectos publicados por la comunidad: agentes, herramientas, interfaces, juegos y experimentos. Cada entrada resume qué hace y enlaza a la publicación de su autor. Este espacio es independiente del proveedor.
Leer la guía ↗