El etiquetado de solicitudes en el flujo de trabajo de IA es la diferencia entre una automatizaci\u00f3n para clientes que puede ser valorada tranquilamente y una que se convierte en un argumento de informe m\u00e1s adelante. Para las agencias de automatizaci\u00f3n de IA, las etiquetas son los r\u00f3tulos adjuntos a cada solicitud dirigida para que el uso pueda separarse por cliente, espacio de trabajo, flujo de trabajo, caracter\u00edstica y unidad facturable.<\/p>\n\n\n\n
La agencia a\u00fan construye el flujo de trabajo fuera de ShareAI. Ese flujo de trabajo podr\u00eda residir en n8n, Make, Zapier, un backend personalizado, una pila de chatbot o un entorno de ejecuci\u00f3n de agentes internos. ShareAI es el mercado de IA y la capa API para el tr\u00e1fico de inferencia seleccionado: la agencia puede dirigir llamadas de IA a trav\u00e9s de ShareAI, configurar un margen o recargo, permitir que el cliente pague por el uso dirigido y recibir pagos mensuales de Builder basados en el uso generado.<\/p>\n\n\n\n
El etiquetado de solicitudes debe dise\u00f1arse antes de que el flujo de trabajo entre en funcionamiento. Una vez que un cliente pregunta por qu\u00e9 ocurri\u00f3 una recarga, por qu\u00e9 un espacio de trabajo utiliz\u00f3 m\u00e1s IA que otro, o por qu\u00e9 apareci\u00f3 un reintento fallido en un informe, generalmente es demasiado tarde para adaptar etiquetas limpias.<\/p>\n\n\n\n
Las automatizaciones de IA rara vez son una llamada API ordenada. Una sola acci\u00f3n del cliente puede desencadenar recuperaci\u00f3n, clasificaci\u00f3n, resumen, enrutamiento, llamadas a herramientas, reintentos, alternativas y generaci\u00f3n final. Algunos flujos de trabajo se ejecutan una vez a la semana. Otros se ejecutan cientos de veces al d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
Por eso el etiquetado importa para las agencias. Convierte la actividad bruta de IA en un uso legible para el negocio. En lugar de que un cliente vea un cargo vago de IA, la agencia puede mostrar el uso por triage de soporte, calificaci\u00f3n de prospectos, revisi\u00f3n de documentos, enriquecimiento de productos o flujo de trabajo de asistente interno.<\/p>\n\n\n\n
La necesidad de visibilidad no es te\u00f3rica. LangChain\u2019s Estado de la Ingenier\u00eda de Agentes<\/a> descubri\u00f3 que los agentes est\u00e1n entrando en producci\u00f3n y que la observabilidad se ha convertido en una expectativa b\u00e1sica para los equipos que los operan. La fijaci\u00f3n de precios basada en el uso est\u00e1 avanzando de la misma manera: Metronome\u2019s El informe<\/a> conecta modelos de uso con la necesidad de un seguimiento, facturaci\u00f3n y decisiones de precios precisos.<\/p>\n\n\n\n La primera etiqueta no deber\u00eda ser un conteo de tokens. Los tokens importan internamente, especialmente porque las p\u00e1ginas p\u00fablicas de precios de IA como Precios de la API de OpenAI<\/a> muestran c\u00f3mo el uso de entrada, entrada en cach\u00e9 y salida puede generar diferentes costos. Pero los clientes generalmente entienden la actividad comercial m\u00e1s r\u00e1pido que las matem\u00e1ticas de tokens.<\/p>\n\n\n\n Para la mayor\u00eda de los flujos de trabajo de IA construidos por agencias, la unidad orientada al cliente deber\u00eda describir el trabajo que el cliente reconoce: un ticket resumido, un prospecto calificado, un archivo revisado, un informe generado, una descripci\u00f3n de producto creada o un flujo de trabajo completado.<\/p>\n\n\n\n Una vez que esa unidad est\u00e9 clara, utiliza etiquetas para conectar cada solicitud de IA dirigida con el contexto comercial adecuado.<\/p>\n\n\n\n Mant\u00e9n el conjunto de etiquetas lo suficientemente peque\u00f1o para implementar, pero lo suficientemente completo para informes y soporte. Estos campos son un punto de partida s\u00f3lido para agencias de automatizaci\u00f3n de IA.<\/p>\n\n\n\nComienza con la historia del uso<\/h2>\n\n\n\n
Un conjunto pr\u00e1ctico de etiquetas para flujos de trabajo de IA para clientes<\/h2>\n\n\n\n