Presentamos Experimentos en ElevenAgents

Hoy presentamos Experimentos en ElevenAgents - una forma controlada de hacer pruebas A/B con tráfico real y medir qué funciona antes de aplicar cambios a gran escala.

A medida que los agentes conversacionales asumen tareas clave en soporte, ventas y operaciones, pequeños cambios de configuración pueden afectar mucho los resultados. Un prompt diferente, una rama de workflow ajustada, una voz nueva o una protección más estricta pueden cambiar la satisfacción del cliente, la contención, la conversión, la latencia y el coste.

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

De cambios de configuración a mejoras medibles

Sin experimentación estructurada, la optimización depende de la intuición. Un ajuste en el prompt "parece" mejor. Un cambio en el workflow "debería" mejorar la contención. Una nueva vía de escalado "parece" más eficiente.

Experimentos sustituye las suposiciones por datos. Los equipos pueden crear variantes controladas, exponerlas a un porcentaje definido de interacciones reales y medir el impacto en métricas de negocio y operativas.

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

Cómo funciona Experimentos

Experimentos está integrado directamente en ElevenLabs Agents y sigue un workflow sencillo y auditable.

1. Crea una nueva variante

Parte de una versión existente del agente y crea una variante.

Modifica prompts, workflows, herramientas, voz, bases de conocimiento o protecciones. Cada cambio queda vinculado a una configuración concreta y versionada, con diferencias claras y atribución.

2. Dirige una parte controlada del tráfico

Define qué porcentaje de conversaciones reales se enviarán a la nueva variante.

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

3. Mide el impacto en métricas clave

Compara el rendimiento de las variantes usando conversaciones reales.

Los equipos pueden medir resultados como:

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

Como las pruebas se hacen con tráfico real, los resultados reflejan el comportamiento real de los usuarios, no benchmarks sintéticos.

4. Promociona la variante ganadora

Cuando una variante demuestra una mejora medible, los equipos pueden enviar más tráfico a la versión que mejor funciona.

Se conserva todo el historial de versiones, lo que permite volver atrás rápidamente si es necesario.

Casos de uso para todos los equipos

Experimentos facilita la optimización continua en flujos de trabajo de cara al cliente y operativos.

• 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.

Cada experimento está vinculado a una versión concreta del agente, así cada cambio de rendimiento se atribuye a una configuración definida.

Preparado para empresas desde el diseño

Experimentos se basa en el versionado y el registro de auditoría de ElevenLabs Agents.

Cada experimento incluye:

• 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.

Esto permite a los equipos avanzar rápido manteniendo cumplimiento normativo, trazabilidad y control.

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

Optimización continua para agentes conversacionales

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

Con este workflow, los equipos pueden iterar de forma sistemática, medir el impacto y desplegar agentes conversacionales que rinden mejor, con confianza.

Ahora los equipos pueden configurar, desplegar y optimizar agentes conversacionales de alto rendimiento con confianza usando datos reales.