← Volver a Información General
Este artículo reúne las prácticas que sostienen la participación y la utilidad de Lara AI en el tiempo, separadas por tema. Sirve para el primer mes después del lanzamiento, cuando la tasa de respuesta empieza a caer, cuando Helpdesk responde mal seguido o antes de una revisión trimestral del proyecto.
En Experience
- Posicioná a Lara AI como una integrante más del equipo de RH, no como un software. El tono de la comunicación interna hace la diferencia.
- Conseguí un referente por área que impulse las respuestas. Es lo que más mueve la participación.
- Compartió resultados de forma frecuente. Si el colaborador no ve consecuencia de lo que respondió, deja de responder.
- Reunite dentro de los 30 días con las personas que generaron un caso, y hacé seguimiento.
- Mantené la confidencialidad: las respuestas individuales las ve RH, no los líderes. Explicarles a los líderes por qué es así evita conflictos.
En Helpdesk
- Mantené el menú y la base de conocimientos actualizados. Una respuesta vieja hace más daño que la ausencia de respuesta.
- Revisá semanalmente la sección Sin respuesta y convertí lo que aparece en contenido nuevo.
- Comunicá qué puede responder Lara AI y qué no. Expectativa clara, menos frustración.
En datos y accesos
- Mantené la base de colaboradores sincronizada. Casi todos los problemas de Lara AI son problemas de datos.
- Revisá los usuarios y los roles cada trimestre.
✅ Buenas prácticas
Convertí estas prácticas en un ritual con fecha en el calendario, no en una intención. Elegí dos o tres para el primer trimestre: intentar las diez a la vez no funciona.
⚠️ Errores frecuentes
Lanzar y no volver a mirar los tableros hasta el trimestre siguiente. Compartir respuestas individuales con un líder para “resolver más rápido”: es la forma más directa de perder la confianza y la participación. Dejar la base de colaboradores sin actualizar y atribuirle a Lara AI los errores de envío.
❓ Preguntas frecuentes
¿Cuál es la práctica con más impacto?
Compartir resultados y actuar sobre los casos. Es lo que sostiene la participación.
¿Cada cuánto conviene comunicar resultados?
Al menos una vez por trimestre, y siempre después de un ciclo de medición relevante.
Artículos relacionados
- Qué datos procesa Lara AI y cómo se cuida la confidencialidad
- Preguntas frecuentes generales de Lara AI
- Qué es y qué incluye Lara AI
Ante cualquier duda o inconveniente, por favor contactate con soporte@meetlara.ai.
¿Le fue útil este artículo?
¡Qué bueno!
Gracias por sus comentarios
¡Sentimos mucho no haber sido de ayuda!
Gracias por sus comentarios
Comentarios enviados
Agradecemos su iniciativa, e intentaremos corregir el artículo