Cada llamada genera datos detallados que te ayudan a entender qué sucedió durante la conversación. El modal de Detalles de Llamada proporciona acceso a toda la información capturada.
Este bloque solo aparece si la llamada tiene datos de uso de modelos LLM registrados. Las llamadas anteriores al 29 de julio de 2026 pueden mostrar un único modelo mediante un campo de compatibilidad.
El panel central incluye una sección LLM que muestra qué modelo (o modelos) de lenguaje procesó la conversación. Meetzy utiliza un sistema de cascada de proveedores (por ejemplo, ElevenLabs) que puede degradar automáticamente a un modelo alternativo si el modelo principal no está disponible o presenta latencia elevada.
Cuando una llamada usa más de un modelo LLM, se considera que hubo una degradación del cascade: el modelo principal no pudo atender la solicitud en algún punto y el sistema recurrió a un modelo alternativo para mantener la llamada en curso.
Este indicador te ayuda a identificar rápidamente llamadas que pudieron verse afectadas por cambios de modelo, útil para:
Detectar problemas de disponibilidad con un proveedor específico
Correlacionar degradaciones con caídas de calidad en la conversación
Priorizar la revisión manual de llamadas con cascade activo
Por defecto, el detalle por turno aparece plegado. Al expandirlo, verás una tabla con:
Campo
Descripción
Turno
Marca de tiempo (en segundos) dentro de la llamada
Modelo(s)
Modelo o combinación de modelos usados en ese turno
Tokens de salida
Cantidad de tokens generados por el modelo en ese turno
1
Localiza el bloque LLM
En el panel central del modal de detalles, busca la sección LLM debajo de la información básica de la llamada.
2
Revisa los modelos usados
Verás la lista de modelos distintos detectados en la llamada. Si hay más de uno, aparecerá el indicador de degradación.
3
Expande el detalle por turno
Haz clic para desplegar la tabla de turnos y ver exactamente en qué momento ocurrió el cambio de modelo.
Esta información es especialmente útil junto con el botón “Analyze with AI”: puedes pedirle al Copilot que correlacione una degradación de modelo con caídas de sentimiento o errores en la conversación.
Reproductor de Grabación y Transcripción Enriquecida
Si la grabación de llamadas está habilitada, desde la columna Recording de la tabla de llamadas (o desde el botón correspondiente en los Detalles de Llamada) puedes abrir un reproductor avanzado con la grabación y, junto a ella, una vista enriquecida de la transcripción turno por turno.El modal se organiza en dos bloques principales:
Zona
Contenido
🎧 Superior
Reproductor de audio con forma de onda, a todo el ancho
💬 Inferior
Transcripción turno por turno (izquierda) y panel de revisión, veredicto y etiquetas (derecha)
La forma de onda se dibuja a partir del audio real, decodificado en el navegador con la Web Audio API a partir del archivo descargado — no es una animación genérica. Esto te permite ubicar visualmente silencios, picos de voz y pausas antes incluso de reproducir el audio.
El reproductor dibuja la forma de onda real del audio (decodificada con la Web Audio API a partir del archivo descargado, no una animación genérica), lo que te permite ubicar visualmente silencios, picos de voz y pausas. A medida que la llamada avanza, la parte ya reproducida de la forma de onda se resalta en color para indicar el progreso.
1
Reproduce o pausa
Usa el botón central de play/pause, o haz clic directamente sobre la forma de onda para saltar a ese punto exacto de la llamada.
2
Salta 10 segundos
Los botones ⏪ y ⏩ retroceden o avanzan 10 segundos, útiles para revisar rápidamente un momento específico.
3
Ajusta la velocidad
Elige entre 0.5x, 0.75x, 1x, 1.25x, 1.5x o 2x para escuchar la llamada más rápido o más despacio.
4
Descarga la grabación
Usa el enlace “Download recording” para guardar el archivo de audio localmente.
Las grabaciones de llamadas se almacenan por tiempo limitado según tu plan. Descarga grabaciones importantes para almacenamiento permanente.
El reproductor de grabación no es una ventana aislada por llamada: puedes moverte a la llamada anterior o siguiente de la lista filtrada sin cerrar el modal ni perder tu posición en la tabla. Los controles de navegación viven en la cabecera del modal, no flotan sobre el contenido, así que nunca tapan la forma de onda ni la transcripción.
En la cabecera del modal, junto al nombre y los números de origen/destino de la llamada, aparecen dos flechas de navegación seguidas del botón de cerrar:
Control
Acción
⬅️ Flecha izquierda
Abre la grabación y transcripción de la llamada anterior en la lista actual
➡️ Flecha derecha
Abre la grabación y transcripción de la siguiente llamada en la lista actual
1
Navega con los botones de cabecera
Haz clic en ⬅️ o ➡️ para cargar la llamada anterior o siguiente respecto a la que tenías abierta, respetando el orden y los filtros aplicados en la tabla.
2
O usa las flechas del teclado
Con el modal abierto, presiona ← o → para navegar sin soltar el mouse. Esto no funciona mientras estás escribiendo dentro de un campo de texto, como la nota de revisión o el input de etiquetas.
3
Observa la transición
Al cambiar de llamada, el contenido se desliza suavemente en la dirección correspondiente (hacia la izquierda o la derecha según el sentido de la navegación), confirmando visualmente que se cargó una llamada distinta.
Las flechas se deshabilitan automáticamente cuando no hay una llamada anterior o siguiente disponible (por ejemplo, en el primer o último registro de la página actual).
Esta navegación es especialmente útil para sesiones de control de calidad: puedes revisar de forma continua un lote de llamadas —escuchando audio, leyendo la transcripción, marcando como revisada y agregando notas o etiquetas— sin volver constantemente a la tabla principal.
Además de navegar entre llamadas, puedes emitir un veredicto rápido de control de calidad —OK o KO— directamente desde el reproductor, sin necesidad de abrir el modal de detalles ni volver a la tabla principal.
Junto al panel de revisión y etiquetas encontrarás dos botones de veredicto:
Control
Acción
✅ OK
Marca la llamada actual como correcta
❌ KO
Marca la llamada actual como incorrecta
1
Escucha y revisa la llamada
Reproduce el audio y repasa la transcripción enriquecida para formarte un criterio sobre el resultado de la llamada.
2
Emite tu veredicto
Haz clic en ✅ OK o ❌ KO según tu evaluación. El botón seleccionado queda resaltado y el veredicto se asocia a la llamada de inmediato.
3
Avanza automáticamente
Tras marcar un veredicto, el modal salta automáticamente a la siguiente llamada de la lista, permitiéndote enlazar una revisión tras otra sin interrupciones.
El veredicto es deseleccionable: si haces clic de nuevo sobre el botón ya activo (por ejemplo, vuelves a pulsar ✅ OK cuando ya estaba marcado), el veredicto se elimina y la llamada regresa al estado sin revisar. Esto es útil para corregir un clic accidental sin tener que buscar otra forma de “deshacer” la calificación.
Desmarcar el checkbox Reviewed también limpia automáticamente el veredicto OK/KO asociado, para que ambos estados —revisada y veredicto— se mantengan siempre coherentes.
El veredicto OK/KO queda disponible como filtro en la tabla de llamadas, lo que te permite, por ejemplo, listar únicamente las llamadas marcadas como KO para priorizar su revisión o escalarlas al equipo correspondiente, o las llamadas sin veredicto para saber qué falta por revisar.
No necesitas cerrar el reproductor ni volver a la tabla para marcar una llamada como revisada, escribir una nota de auditoría o gestionar sus etiquetas: todo está disponible en el propio modal de grabación, junto a la transcripción, y los cambios se guardan sobre la misma llamada que ves en la tabla de fondo.
Junto a la transcripción encontrarás los controles de revisión y etiquetas:
Control
Acción
Checkbox Reviewed
Marca o desmarca la llamada como revisada
Campo de nota
Texto libre para dejar constancia de por qué se marcó así la llamada
Input de etiquetas
Escribe una etiqueta y presiona Enter para añadirla
✕ en cada etiqueta
Elimina esa etiqueta de la llamada
1
Marca la llamada como revisada
Activa el checkbox Reviewed. Si la desmarcas, el veredicto OK/KO asociado también se limpia automáticamente.
2
Escribe una nota (opcional)
Añade contexto sobre la revisión en el campo de texto. La nota se guarda automáticamente unos instantes después de dejar de escribir, sin necesidad de un botón de guardar.
3
Añade o elimina etiquetas
Escribe el texto de la etiqueta y presiona Enter para agregarla, o haz clic en la ✕ junto a una etiqueta existente para quitarla.
Mientras el foco esté dentro del campo de nota o del input de etiquetas, las flechas ← y → del teclado no navegan entre llamadas: se usan con normalidad para mover el cursor de texto. Esto evita que, al escribir una nota larga, un ← accidental te saque de la llamada que estás documentando.
Encima de la transcripción, junto al título “Transcript”, aparece un badge con el ID de la llamada en formato monoespaciado y copiable con un clic. Esto es especialmente útil en sesiones de control de calidad, donde necesitas referenciar rápidamente una llamada concreta (por ejemplo, al reportar un caso al equipo técnico) sin tener que volver a la tabla principal para localizar su identificador.
Junto al reproductor, cada turno de la conversación (agente o usuario) se muestra como una burbuja de chat, con indicadores debajo que resumen lo que ocurrió técnicamente en ese turno:
Indicador
Aparece en
Descripción
Marca de tiempo
Todos los turnos
Minuto:segundo dentro de la llamada
Transcribed in Xms
Turnos del usuario
Latencia del reconocimiento de voz (ASR / speech-to-text)
Replied in Xs
Turnos del agente
Tiempo total de respuesta del agente, expandible en un desglose de latencia
🔧 Nombre de herramienta
Turnos del agente con tool calls
Una por cada herramienta invocada en ese turno, expandible
Si un turno del usuario no contiene voz detectada, la burbuja se reemplaza por el texto en cursiva “(no speech detected)”, sin que esto interrumpa el resto de indicadores del turno.
Estos datos provienen directamente de la conversación original en ElevenLabs (conversation_turn_metrics, llm_usage, tool_calls y tool_results), replicando el nivel de detalle que verías en la consola del proveedor, ya que Meetzy no persiste esta granularidad turno por turno en su propia base de datos.
Al hacer clic en el indicador “Replied in Xs” de un turno del agente, se despliega un panel visual que responde a la pregunta “¿en qué se fue ese tiempo?” en lugar de mostrar métricas crudas sin contexto. En lugar de exponer jerga cruda de TTS/LLM, el modal resume el resultado en un único titular claro —cuánto tardó el agente en responder— y lo deja expandible hacia el detalle:
Tiempo de respuesta total - el número principal, destacado en grande
Modelo - el modelo de lenguaje que generó la respuesta en ese turno
Barra apilada de composición - una barra de progreso dividida en segmentos de color, cada uno proporcional al tiempo que ocupó dentro del total
Lista de segmentos - el detalle de cada etapa, con su duración exacta y su porcentaje sobre el total:
Segmento
Color
Descripción
Understanding speech (ASR)
🔵 Azul
Tiempo del motor de reconocimiento de voz en transcribir lo que dijo el usuario
Model thinking (LLM)
🟣 Morado
Tiempo hasta el primer byte generado por el modelo de lenguaje
Generating voice (TTS)
🟢 Verde
Tiempo del servicio de texto a voz en producir el audio de la respuesta
Other overhead
⚪ Gris
Diferencia residual entre la suma de etapas y el tiempo total medido
Waiting on purpose
⚫ Gris oscuro
Tiempo que el agente esperó deliberadamente antes de hablar (por ejemplo, antes de preguntar “¿sigues ahí?”)
El segmento “Waiting on purpose” no representa lentitud del sistema: es una pausa intencional del agente. Por eso se muestra por separado, en una nota debajo del desglose, en lugar de sumarse al tiempo de respuesta destacado. Esto evita que una espera deliberada de varios segundos haga parecer que la latencia real del pipeline es mucho peor de lo que es.
1
Ubica el turno del agente
En la transcripción, busca el indicador “Replied in Xs” debajo del mensaje del agente que quieres analizar.
2
Expande el desglose
Haz clic en el indicador para desplegar el panel con el titular del tiempo de respuesta, el modelo usado, la barra apilada y la lista de segmentos.
3
Identifica el cuello de botella
Compara los porcentajes de cada segmento (ASR, LLM, TTS, overhead) para saber en qué etapa se concentró la mayor parte del tiempo de respuesta, sin dejar que una espera intencional distorsione la lectura.
Cada chip 🔧 se muestra en ámbar, siguiendo el mismo código de color en todo el reproductor: ámbar identifica una invocación de herramienta. Al hacer clic en el indicador, se despliega un panel con dos tarjetas diferenciadas por color para que puedas distinguir de un vistazo la petición de la respuesta:
Parámetros
Tarjeta en ámbar con el JSON exacto que se envió a la herramienta en el momento de la invocación.
Respuesta
Tarjeta en azul con el JSON devuelto por la herramienta. Si la ejecución falló, la tarjeta cambia a rojo para que el error salte a la vista de inmediato.
Este mismo código de color (ámbar = petición, azul = respuesta correcta, rojo = respuesta con error) se mantiene consistente en toda la transcripción enriquecida, así que después de revisar un par de turnos puedes identificar el estado de cada tool call sin necesidad de leer el JSON completo.
1
Abre el reproductor
Haz clic en el ícono de reproducción en la columna Recording, o desde el botón de grabación dentro de los Detalles de Llamada.
2
Ubica el turno de interés
Desplázate por la transcripción mientras escuchas el audio en la parte superior del modal.
3
Expande el desglose
Haz clic en “Replied in Xs” o en cualquier chip 🔧 de tool call para ver el detalle completo de ese turno, incluyendo las tarjetas de color de parámetros y respuesta.
Si la conversación original en ElevenLabs ya no está disponible (por ejemplo, llamadas muy antiguas), el modal muestra automáticamente una transcripción de texto plano, sin los indicadores de latencia ni el desglose por turno, indicando que las métricas detalladas ya no pueden recuperarse.
Los atajos de flecha izquierda/derecha no se activan mientras el foco está en un campo de texto (por ejemplo, al escribir una nota de revisión o una etiqueta).