Actualizaciones de Ender Turing — del 2026-07-02 al 2026-07-15

Cambios importantes

Ajusta el esfuerzo de razonamiento de LLM por función

Categoría: corrección
Importancia: alta
Qué cambió: Las nuevas opciones de LLM permiten a los administradores ajustar de forma independiente el esfuerzo de razonamiento o el presupuesto de pensamiento de cada función de IA.
Beneficio para el cliente: Así puedes equilibrar con precisión la calidad, velocidad y coste de las respuestas de IA y resolver fallos del chat Ender GPT en algunos despliegues de Azure.
Aspectos destacados:

• Los ajustes se gestionan ahora desde la interfaz y no mediante variables de entorno.
• Configura el razonamiento por separado para resúmenes, AutoQA y el chat Ender GPT.
• El editor valida los ajustes al guardarlos para evitar fallos en ejecución.

Se restauran las sugerencias de menciones @ en comentarios

Categoría: corrección
Importancia: media
Qué cambió: Al escribir «@» en un comentario de conversación vuelve a aparecer correctamente una lista de usuarios a los que mencionar.
Beneficio para el cliente: Puedes volver a etiquetar a compañeros en comentarios para incluirlos en la revisión o seguimiento de una conversación.
Aspectos destacados:

• La lista de sugerencias aparece de forma fiable al comentar una conversación.
• Las menciones funcionan tanto en la vista principal de conversación como en los editores de comentarios reutilizados.

Mensajes de error más seguros para chats programados

Categoría: corrección
Importancia: media
Qué cambió: Los fallos en ejecuciones programadas de Ender Chat ahora muestran causas claras y comprensibles en lugar de detalles internos del sistema.
Beneficio para el cliente: Esto mejora la seguridad al evitar que los mensajes de error revelen información confidencial del sistema.
Aspectos destacados:

• Los mensajes del historial de ejecuciones programadas ahora están seleccionados y son fáciles de entender.
• Los problemas conocidos, como los límites de cuota, se convierten en mensajes que indican qué hacer.

Los temas LLM reciben una versión base automática de su descripción

Categoría: mejora
Importancia: media
Qué cambió: Cada tema LLM incluye ahora una versión base creada automáticamente a partir de su descripción original en texto libre.
Beneficio para el cliente: Puedes volver al instante a la definición original del tema o comparar su rendimiento con versiones estructuradas posteriores.
Aspectos destacados:

• La versión base se crea automáticamente y puede activarse con un clic desde el historial de versiones.
• Se evalúa junto a la versión activa para comparar directamente la precisión.

Retención y limpieza de archivos multimedia más fiables

Categoría: corrección
Importancia: media
Qué cambió: El proceso de limpieza de medios ahora detecta y comunica los fallos al eliminar archivos en lugar de marcarlos silenciosamente como correctos.
Beneficio para el cliente: Esto garantiza que se apliquen las políticas de retención y que los medios caducados se eliminen realmente del almacenamiento.
Aspectos destacados:

• Los trabajos de eliminación fallidos se reintentan en vez de ignorarse.
• Las configuraciones de retención incorrectas se tratan con más seguridad para evitar pérdidas accidentales de datos.

Otros cambios

Categorización de llamadas más fiable

Categoría: mejora
Importancia: media
Qué cambió: El motor de categorización de llamadas usa ahora un formato más estructurado que reduce errores y mejora la coherencia.
Beneficio para el cliente: Las categorías de las conversaciones se asignan de forma más fiable y predecible.
Aspectos destacados:

• Se reducen los fallos de categorización causados por respuestas de IA mal formadas.
• Un nuevo prompt gestionado de «Categorización por tema único» agrupa las llamadas según su objetivo principal.
• El editor de prompts impide guardar configuraciones que con seguridad fallarían.

Costes de LLM visibles para administradores de clientes

Categoría: corrección
Importancia: media
Qué cambió: El ajuste «Activar seguimiento de costes de LLM» ahora muestra correctamente esos costes a los administradores de clientes con los permisos necesarios.
Beneficio para el cliente: Con el seguimiento activo, los administradores pueden consultar y controlar por sí mismos el gasto de LLM desde la plataforma.
Aspectos destacados:

• Los costes aparecen en la página de EnderGPT Chat y en la lista de prompts de Análisis.
• Se requieren tanto la opción global activada como el permiso de usuario para gestionar automatizaciones.

Filtros de fecha correctos al abrir gráficos semanales

Categoría: corrección
Importancia: media
Qué cambió: Al pulsar un punto de una semana en un gráfico, la lista de conversaciones aplica ahora el intervalo correcto de lunes a domingo.
Beneficio para el cliente: Puedes investigar tendencias semanales con un clic y llegar a las conversaciones adecuadas sin corregir filtros manualmente.
Aspectos destacados:

• Al pasar de una vista semanal ya no se crean intervalos de fecha vacíos o duplicados.
• Las semanas que cruzan el cambio de año se procesan correctamente.

Prioridad para procesar grabaciones urgentes

Categoría: función
Importancia: media
Qué cambió: Ahora puedes marcar una grabación subida para procesamiento prioritario mediante una etiqueta especial en el nombre del archivo.
Beneficio para el cliente: Las grabaciones urgentes avanzan en la cola y recibes antes los resultados de su análisis.
Aspectos destacados:

• La función es opcional y debe configurarla un administrador.
• La etiqueta de alta prioridad prevalece sobre la prioridad baja automática de las grabaciones muy cortas.

El panel sigue estable al filtrar por el canal Correo

Categoría: corrección
Importancia: media
Qué cambió: El panel principal ya no deja de responder cuando filtras el widget de duración de sesión para mostrar solo conversaciones de correo electrónico.
Beneficio para el cliente: Puedes filtrar las métricas del panel por cualquier canal sin que la página falle o exija recargarla.

Las primeras versiones de categorías siempre reciben una puntuación de precisión

Categoría: corrección
Importancia: media
Qué cambió: Ahora siempre se calcula la precisión de la primera versión de una categoría nueva, incluso si los revisores aceptan todas las clasificaciones iniciales de muestra.
Beneficio para el cliente: Ves al instante el rendimiento de la categoría y tienes una referencia clara para medir mejoras futuras.
Aspectos destacados:

• Desaparece el confuso estado «sin precisión» para categorías nuevas que funcionan bien desde el principio.

Filtro de nombre de campaña en activadores de automatización

Categoría: mejora
Importancia: media
Qué cambió: El nombre de la campaña puede utilizarse ahora como condición de filtro al crear o editar activadores de automatizaciones.
Beneficio para el cliente: Puedes crear automatizaciones más precisas que se ejecuten solo para conversaciones de una o varias campañas concretas.
Aspectos destacados:

• Los filtros de los activadores ofrecen las mismas opciones de campaña que otras partes de la plataforma.

Las políticas de retención funcionan con Azure Blob

Categoría: corrección
Importancia: media
Qué cambió: Los archivos de audio almacenados en Azure Blob ahora se eliminan correctamente según la política de retención configurada.
Beneficio para el cliente: Así se aplican las reglas de retención en Azure, lo que ayuda a controlar costes de almacenamiento y cumplir requisitos normativos.
Aspectos destacados:

• La limpieza del almacenamiento de Azure funciona ahora igual que la de otros sistemas de almacenamiento.

La próxima ejecución de chats programados se actualiza tras editarlos

Categoría: corrección
Importancia: media
Qué cambió: Cambiar la hora, frecuencia o zona horaria de un Ender Chat programado actualiza de inmediato la hora mostrada para la próxima ejecución.
Beneficio para el cliente: Puedes confiar en que los informes programados se ejecutarán a la nueva hora correcta tras cambiar su programación.
Aspectos destacados:

• Se ha aclarado el texto de ayuda de la opción «Posponer la próxima ejecución».

Se omite el análisis de IA en llamadas vacías

Categoría: corrección
Importancia: media
Qué cambió: Las acciones de IA como Auto QA, resúmenes y categorización LLM se omiten automáticamente para llamadas cortas o silenciosas sin transcripción.
Beneficio para el cliente: Esto evita procesamiento innecesario y mantiene los informes libres de resultados de IA sin sentido para sesiones sin conversación.
Aspectos destacados:

• Las automatizaciones basadas en metadatos, como añadir un comentario o enviar un webhook, siguen funcionando en estas llamadas.
• Los datos para entrenar y evaluar la categorización LLM quedan más limpios.