AI Tasks

Una AI Task es un trabajo puntual que le das a la IA dentro de un flow: resumir una conversación, calificar un lead, sacar un dato de un texto más largo o escribir un mensaje de seguimiento. A diferencia de un AI Agent, no conversa con el usuario. Recibe un input, corre el prompt y devuelve un resultado que puedes guardar en un campo.

Cada bot puede tener hasta 50 AI Tasks.

Crear una AI Task

1. En tu bot, ve a AI Hub → AI Tasks y haz clic en + AI Task.
2. Ponle un nombre y escribe el prompt de la tarea: qué tiene que hacer la IA con el input. Puedes arrancar desde uno de los presets para ver cómo se escribe un prompt.
3. En la configuración, elige el modelo y ajusta parámetros como la temperatura y el máximo de tokens.
4. Si la tarea devuelve un valor, como un dato sacado del texto, define el campo de salida donde se guarda el resultado.
5. Guarda la AI Task.

Ejemplo de prompt: “Escribe un mensaje de seguimiento atractivo para un usuario que dejó de responder. Analiza el historial del chat, encuentra en qué punto dejó la conversación y arma el mensaje a partir de eso”.

Usar una AI Task en un flow

1. En el Flow Builder, agrega un paso de acción y haz clic en AI Actions.
2. Elige AI Task y selecciona la tarea que quieres correr.
3. En el campo de input, carga el contenido sobre el que trabaja la tarea, por ejemplo el historial del chat o el valor de un campo.
4. Asigna el resultado a un user field para usarlo más adelante en el flow o en otros flows.

Ejemplo: seguimiento a usuarios inactivos

Un uso habitual es recuperar a los usuarios que dejaron de responder a mitad de un proceso. Supongamos que un usuario dio su nombre pero nunca terminó de reservar el turno:

1. La AI Task lee el historial del chat y escribe un mensaje que retoma donde quedó, recordándole que comparta su apellido y su email para terminar la reserva.
2. El resultado se guarda en un user field.
3. Un paso Send Message le manda ese campo al usuario.

Las AI Tasks que corren dentro de un flow también aparecen en AI Hub → AI Usage Logs, donde puedes revisar el modelo, los tokens usados y si la llamada salió bien. Mira Registros de uso y configuración.