Lang.ai
Lang.ai (part of Capacity) · Marketing
Lang.ai es una plataforma de analítica para equipos de soporte. Etiqueta, clasifica y enruta cada conversación sin trabajo manual, y después deja consultar esos datos en lenguaje natural.
Acerca de Lang.ai
About
Qué es Lang.ai
Lang.ai es software de análisis de soporte al cliente que lee conversaciones y las convierte en datos ordenados. Nació en San Francisco en 2018 y se hizo conocida por el etiquetado automático: un modelo revisa el histórico de tickets, deduce de qué hablan los clientes y aplica esas etiquetas a las conversaciones nuevas según llegan.
El problema que ataca lo conoce cualquiera que gestione un helpdesk. Los tickets se acumulan con un asunto y un texto libre, y la única forma de saber qué está fallando es leerlos uno por uno. Lang.ai sustituye esa lectura por clasificación. Así, la persona responsable de CX ve que las preguntas sobre reembolsos subieron un 30 % esta semana sin abrir un solo ticket.
Hay dos límites que conviene tener claros antes de candidatearlo. Se vende a empresas con volumen real de tickets, no a particulares, y no existe registro autoservicio ni precio publicado. Capacity compró Lang.ai en abril de 2026 y su web redirige a Capacity, así que los compradores nuevos tratan con Capacity y no con un proveedor independiente.
Cómo empezar
- Habla con Capacity y describe tu volumen de tickets, tu helpdesk y las decisiones que quieres tomar con los datos.
- Conecta Zendesk con un token de API de administrador o planifica una integración por API si usas otra herramienta.
- Sube el histórico de conversaciones en CSV para crear un proyecto y deja que el modelo extraiga intenciones y características.
- Revisa las etiquetas generadas, agrúpalas en los conceptos que ya usa tu equipo y renombra lo que no se entienda.
- Activa el etiquetado en tiempo real en modo sandbox, comprueba los resultados y luego habilítalo para los tickets reales.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Lang.ai.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Responsables de operaciones de soporte
- Analistas de CX
- Administradores de Zendesk
- Organizaciones de soporte grandes
Tareas
- Triaje automático de tickets
- Enrutamiento de tickets
- Informes de voz del cliente
- Preguntas puntuales sobre datos
Casos de uso
- Un cambio en la política de reembolsos desborda la cola
- Picos de temporada
- Seguimiento tras un lanzamiento
Funciones clave
Etiquetas construidas con tu propio histórico
Un proyecto arranca con un CSV de conversaciones pasadas. El modelo extrae intenciones y características de segundo nivel por su cuenta y propone etiquetas que tú revisas y renombras. No hay una campaña de etiquetado manual ni una taxonomía que escribir desde cero, y esa es la razón principal por la que un clasificador útil está listo en días y no en meses.
Etiquetado automático de tickets con IA en tiempo real
Con el proyecto en marcha, el etiquetado automático de tickets con IA trabaja sobre las conversaciones que entran. En Zendesk, un trigger envía cada ticket al proyecto y las etiquetas vuelven escritas al ticket. Un interruptor de sandbox deja ver la salida antes de tocar tickets de producción, y ahí está la diferencia entre un piloto seguro y un desastre.
Triaje automático y enrutamiento de tickets
Las etiquetas alimentan las reglas que tu helpdesk ya soporta. La prioridad cambia, los tickets llegan a agentes con la especialidad adecuada y las notas internas resumen qué quiere el cliente. El triaje automático de tickets y el enrutamiento de tickets usan la misma clasificación, así que la lógica se configura una vez.
Analítica agéntica a la que puedes preguntar
La capa más reciente es la analítica agéntica: un agente lee datos de CX estructurados y no estructurados y responde en lenguaje natural. En vez de montar un panel por cada pregunta, la persona responsable pregunta qué cambió en los motivos de cancelación el mes pasado y recibe una respuesta escrita con las cifras detrás.
Una API REST para flujos propios
Toda la clasificación está disponible por HTTP. Envías el texto al endpoint de análisis con un identificador de proyecto y recibes etiquetas e intenciones, o guardas documentos con metadatos para informes posteriores. Si tu stack incluye un CRM, un almacén de datos o una herramienta interna, la API es el camino para llevar ahí la inteligencia de conversaciones.
Paneles de volumen por etiqueta y metadatos
Los documentos guardados conservan los metadatos que envías, así que los paneles pueden desglosar volumen por plan, región o línea de producto. Ahí la analítica de CX deja de ser una lista de etiquetas y empieza a mostrar tendencias: qué temas crecen, cuáles bajan y cuál merece un responsable este trimestre.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- El etiquetado parte de datos que ya tienes, sin proyecto de anotación manual antes del primer resultado útil.
- La integración con Zendesk es nativa e incluye modo sandbox, lo que hace que un piloto tenga poco riesgo.
- La clasificación cubre varios idiomas cuando el modelo dispone de suficientes conversaciones.
- La API REST expone etiquetas e intenciones, así que la clasificación puede mover flujos fuera del helpdesk.
- La analítica agéntica responde preguntas en lenguaje natural y acorta el paso del dato a la decisión.
Desventajas
- No hay precio público ni prueba autoservicio, así que evaluar empieza por una conversación comercial y un presupuesto.
- La compra por parte de Capacity en abril de 2026 implica que el producto independiente se apaga, y quien llegue ahora hereda la plataforma y la hoja de ruta de Capacity.
- Los equipos pequeños con unos cientos de tickets al mes no generan datos suficientes para etiquetas fiables, así que el valor se inclina hacia operaciones de volumen alto.
- Cualquier helpdesk que no sea Zendesk necesita trabajo de API, y eso suele significar tiempo de ingeniería antes del primer resultado.
Preguntas frecuentes
Lee conversaciones de soporte y las convierte en etiquetas e intenciones. Esas etiquetas alimentan el triaje, el enrutamiento y los informes, y la capa agéntica permite preguntar sobre los datos resultantes.
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