> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.enate.net/enate-help/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.enate.net/enate-help/espanol/informes/informe-de-rendimiento-de-la-clasificacion-de-correo-electronico-mediante-ia.md). # Informe de rendimiento de la clasificación de correo electrónico mediante IA El informe de rendimiento de la clasificación de correos electrónicos mediante IA muestra información relacionada con la clasificación de correos electrónicos de EnateAI, en concreto, indica el rendimiento de esta IA a la hora de evaluar y clasificar con precisión los correos electrónicos entrantes que generan Tickets. Los usuarios pueden utilizar esta información como base para decidir si es necesario realizar algún ajuste en la configuración de la IA, por ejemplo, en los niveles de confianza establecidos para solicitar la intervención manual.
## **Configuración necesaria para utilizar el informe de rendimiento de la clasificación de correo electrónico mediante IA** Para que el informe de clasificación de correos electrónicos mediante IA muestre datos, debe estar habilitada en su sistema la integración correspondiente «EnateAI Email Classification». Esto puede realizarse en el Marketplace de Enate, dentro del Contructor. Cuando esta integración esté en progreso, los correos electrónicos entrantes que den lugar a un nuevo Ticket generarán los datos necesarios para el informe. {% hint style="info" %} Es importante señalar que los datos que se muestran en este informe se refieren únicamente a: * Los correos electrónicos entrantes que activan la creación de un Ticket Y * que han sido clasificados por la función de clasificación de correo electrónico de EnateAI. {% endhint %} ## **Cómo acceder al informe de rendimiento de la clasificación de correo electrónico mediante IA** El acceso al informe de rendimiento de la clasificación de correos electrónicos mediante IA, así como la posibilidad de editarlo, se controla a través de los roles de usuario, al igual que el resto de informes de Enate. Para editar el informe, los usuarios deberán tener habilitada la función «Crear informes personalizados». A continuación se indican algunos de los tipos de información que se pueden encontrar en el informe ## **Estructura del informe de rendimiento y precisión de la clasificación mediante IA** #### **Tickets procedentes de correos electrónicos recibidos**
Este gráfico muestra el número de Tickets creados a partir de los correos electrónicos recibidos. #### **Porcentaje de correos electrónicos evaluados por IA**
Este gráfico muestra el porcentaje de correos electrónicos entrantes que generaron Tickets y que, además, fueron clasificados por la clasificación de correo electrónico de EnateAI. #### **Predicciones de IA aceptadas**
Este gráfico muestra el número y el porcentaje de clasificaciones realizadas por IA que han sido aceptadas por los usuarios. #### **Predicciones de IA anuladas**
Este gráfico muestra el número y el porcentaje de clasificaciones realizadas por IA en las que la categoría de Ticket seleccionada fue modificada posteriormente por un agente. #### **Precisión por nivel de confianza de la IA**
Este gráfico muestra los porcentajes de precisión en función de los distintos niveles de confianza de la IA. Por ejemplo: «Las categorías de tickets seleccionadas con un nivel de confianza inferior al 50 % se modificaron en el 76,2 % de los casos. Las categorías de tickets seleccionadas con un nivel de confianza del 80-90 % o superior resultaron precisas en el 92,3 % de los casos». Estos datos constituyen una buena forma de evaluar la precisión con la que la IA valora sus propios resultados. #### **Tendencia del volumen y la precisión de la IA**
Este gráfico muestra el volumen de Tickets clasificados por la clasificación de correo electrónico de EnateAI durante un periodo de tiempo determinado, así como los niveles de precisión correspondientes, lo que le permite observar cómo evoluciona la precisión de la IA a lo largo del tiempo. #### **Principales categorías de nivel 3 predichas por la IA**
Este gráfico muestra las categorías de Tickets más frecuentes según la clasificación de correos electrónicos de EnateAI, divididas en resultados correctos y resultados recategorizados. #### **Categorías de nivel 3 más sustituidas**
Este gráfico muestra las categorías de Tickets predichas por la IA que los usuarios corrigen con mayor frecuencia. ## **¿Qué ocurre si no se ha habilitado la clasificación de correo electrónico de EnateAI?** Si intenta acceder al informe de rendimiento de la clasificación mediante IA, pero no tiene habilitadas las funciones de EnateAI, no podrá ver el informe y aparecerá una ventana emergente en la que se le explicará que deberá habilitar las funciones de EnateAI para poder acceder a él.
Si intenta acceder al informe de rendimiento de la clasificación mediante IA habiendo habilitado las funciones de EnateAI, pero sin haber habilitado la integración de clasificación de correo electrónico de EnateAI, no podrá ver el informe y aparecerá una ventana emergente en la que se le explicará que debe habilitar la integración.
--- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.enate.net/enate-help/espanol/informes/informe-de-rendimiento-de-la-clasificacion-de-correo-electronico-mediante-ia.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.