Guardrails 2.0: Una capa de control rediseñada en ElevenAgents

A medida que los agentes de voz asumen tareas clave en soporte, ventas, marketing, flujos de trabajo internos y más, los equipos necesitan la tranquilidad de que seguirán siendo seguros, alineados con la marca y cumpliendo la normativa a nivel empresarial.ElevenAgents - una forma controlada de hacer pruebas A/B con tráfico real y medir qué funciona antes de aplicar cambios a gran escala.

Guardrails 2.0 en ElevenAgents es una capa de control rediseñada que ayuda a guiar a los agentes hacia las respuestas correctas y evita las incorrectas antes de que lleguen al usuario final.

Experimentos permite a los equipos probar estos cambios de forma estructurada usando tráfico real y resultados medibles, sin perder seguridad ni control.

Un prompt de sistema bien diseñado consigue un comportamiento predecible en la mayoría de las interacciones. Sin embargo, como los agentes son sistemas no deterministas, pueden desviarse en conversaciones largas, los usuarios pueden buscar formas creativas de saltarse límites y, a veces, ni siquiera las políticas más claras se mantienen cuando el modelo está bajo presión.

Por eso, los equipos que implementan agentes en producción necesitan defensas en capas: un prompt de sistema robusto como base, además de comprobaciones independientes sobre lo que dicen los usuarios y cómo responden los agentes.

Guardrails 2.0 protege las conversaciones en tres niveles, cada uno reforzando a los demás:

Esto lleva las prácticas modernas de pruebas A/B a los agentes conversacionales, usando datos reales en vez de juicios subjetivos.

Protecciones preconfiguradas

Las salvaguardas preconfiguradas cubren las áreas de riesgo más habituales.

El Focus Guardrail

Barreras contra manipulación

Barreras de contenido

Custom Guardrails: Tus reglas, aplicadas automáticamente

Custom Guardrails te permite definir políticas específicas de tu sector en lenguaje natural y aplicarlas automáticamente en cada llamada. Así reduces incidentes, escalados y los ciclos de revisión de cumplimiento que pueden ralentizar la implementación.

La división del tráfico es controlada y auditable, así los equipos pueden probar sin afectar a la mayoría de usuarios.

Un modelo ligero evalúa cada respuesta del agente según tus reglas y decide si bloquear o permitir, funcionando de forma independiente y en paralelo a la generación de respuestas.

Control total sobre cómo funcionan los guardrails

Puedes decidir cómo se detectan las infracciones de política y qué ocurre después.

• CSAT
• Tasa de contención
• Conversión
• Tiempo medio de gestión
• Latencia media de respuesta del agente
• Coste por resolución del agente

Estrategias de salida.

Niveles de sensibilidad de contenido.

Configuración granular.

Visibilidad total.

Anonimización del historial de conversación

Al terminar una llamada, puedes anonimizar automáticamente información sensible en transcripciones, grabaciones y payloads de webhook. Conserva lo necesario para analítica, QA y entrenamiento, eliminando lo que no necesitas.

• Equipos de CX pueden probar si un flujo de escalado revisado mejora la satisfacción del cliente sin aumentar el tiempo de gestión.
• Equipos de revenue pueden probar si un tono más directo o una lógica de cualificación diferente aumenta la conversión.
• Equipos de operaciones pueden medir si cambios en la lógica de herramientas reducen el tiempo medio de gestión o el coste de infraestructura.

Esto se suma a otros controles de datos como

Preparado para empresas desde el diseño

La anonimización del historial de conversación y Zero Retention Mode están disponibles para clientes empresariales.

Parte de una base más amplia de confianza y seguridad

• Enrutamiento de tráfico controlado y auditable.
• Atribución clara a versiones concretas del agente.
• Reversiones estructuradas.
• Historial completo de conversaciones vinculado al estado de la versión.

Desarrollo de agentes

No hay que elegir entre velocidad y control: los equipos tienen ambas cosas.

Cada conversación

Los agentes conversacionales no deben ser estáticos. Deben mejorar de forma continua a medida que los equipos aprenden de los datos reales.

Todo esto da a los equipos el control necesario para pasar de pruebas piloto a producción con menos incidentes, ciclos de aprobación más rápidos y un comportamiento de los agentes más consistente. Además, estas bases de la plataforma facilitan la certificación AIUC-1 y el acceso a las primeras

Empieza a usar Guardrails hoy