Funciones de IA

Todas las funciones de IA de abajo se ejecutan mediante el backend que hayas elegido, y cada una puede desactivarse por separado. Con el backend integrado predeterminado, ningún prompt ni ningún correo sale nunca de tu máquina.

Elegir un backend

Ajustes → IA: backend y modelos controla dónde ocurre la inferencia:

• En la app — un runtime llama.cpp integrado. Nada que instalar y sin demonio; una vez descargado el modelo, responder no genera tráfico de red. Es el predeterminado. Usa tu GPU automáticamente cuando la hay — Metal en Apple Silicon, Vulkan en Windows y Linux — y la CPU cuando no. En Mac requiere Apple Silicon (M1 o posterior); en un Mac Intel permanece no disponible.
• Ollama — un servidor Ollama que ya tengas en http://localhost:11434. Útil si mantienes una biblioteca de modelos compartida. Ten en cuenta que en un Mac Intel tampoco obtiene aceleración por GPU, así que será lento.
• OpenRouter — una API de pago en la nube. Requiere una clave de API, admite un tope de gasto mensual y envía el contenido del correo a un tercero — así que permanece desactivado salvo que lo actives. Su panel muestra lo gastado en el periodo actual frente a ese tope, con Iniciar un periodo nuevo para poner la cuenta a cero.

El catálogo de modelos

El backend integrado descarga modelos de un catálogo curado, cada uno fijado a un checksum verificado:

La columna de la derecha es la memoria que EmailOps pide antes de ofrecer un modelo — un margen holgado a propósito, no lo que el modelo consume. El pico medido durante la respuesta, con el contexto que recibe un Mac de 16 GB: unos 3,7 GB para Qwen 3.5 4B, 4,3 GB para su versión de 8 bits, 5,6 GB para Qwen 3.5 9B y 7,1 GB para Gemma 4 12B. En qué memoria debe caber depende de tu hardware:

• Apple Silicon — memoria unificada, compartida entre CPU y GPU, a través de Metal. Compara la cifra con la memoria total de tu Mac.
• Una GPU en Windows o Linux — la VRAM de la tarjeta, no la RAM del sistema, a través de Vulkan. Una tarjeta de 8 GB ejecuta la fila de 8 GB y nada por encima, por mucha RAM que tenga la máquina.
• Sin GPU — la RAM del sistema, en la CPU. Funciona; solo que más lento.

Un modelo lleva la etiqueta Recomendado, elegida para la máquina en la que estás: EmailOps mira la memoria del sistema y, si tienes una tarjeta gráfica dedicada, también su memoria, y sugiere el modelo más grande que quepa con holgura. Por eso un portátil y una estación de trabajo verán sugerencias distintas. Los modelos más grandes responden mejor y van más lentos, así que la etiqueta es un punto de partida, no una regla. Los requisitos completos están en Instalación.

Ajustes de rendimiento

• Mantener el modelo cargado — cuánto tiempo permanece el modelo en memoria entre turnos (30 minutos por defecto). Valores más altos evitan la recarga lenta; 0 lo descarga de inmediato y libera la memoria para otras apps.
• Ventana de contexto — cuántos tokens puede atender el modelo por turno. Más grande cabe más correo recuperado y cuesta más memoria — es lo primero que conviene bajar cuando un modelo entra justo.
• Modo de razonamiento — chain-of-thought en los modelos compatibles. Más lento, más preciso, y puedes mostrar u ocultar la traza.
• Limitar el procesado de IA — acota lo que cubren los embeddings y la clasificación: todos los correos de una cuenta hasta un límite de correos (1000 por defecto) y, en cuentas mayores, solo el correo más reciente que un límite de días (365 por defecto).

Chatea con tu buzón

Pregunta en lenguaje natural — "¿qué dijo el abogado sobre el contrato?", “resume este hilo”, "¿quién me debe todavía una respuesta?" — y obtén una respuesta con los correos de origen citados. Las respuestas llegan en streaming según se generan. Ver en la lista de correos, bajo una respuesta, pone en la lista exactamente los correos que cita, para que puedas abrirlos y trabajarlos.

El chat vive en un panel redimensionable acoplado a la derecha de la bandeja, así que puedes seguir leyendo mientras preguntas; también hay una vista a pantalla completa para sesiones más largas. Con un correo abierto, el panel ofrece ese hilo como contexto mediante un chip que puedes quitar: las preguntas sobre ese correo se responden desde el hilo, y una pregunta sobre el resto del buzón ("¿qué me ha llegado hoy?") sigue buscando en él. Ese contexto se aplica a una sola pregunta y nunca se guarda en la conversación, así que puedes moverte entre correos dentro de un mismo chat.

El chat busca en una cuenta cada vez, y un selector indica cuál — de modo que una respuesta nunca sale en silencio del buzón equivocado. Cada cuenta mantiene su propia conversación mientras la aplicación siga abierta, así que cambiar de cuenta te devuelve donde lo dejaste y no a un chat en blanco.

Escribe /clear y pulsa Enter para empezar una conversación nueva. Lo resuelve la propia aplicación — no se envía nada al modelo, así que no cuesta tiempo ni tokens.

El chat también responde preguntas sobre el propio EmailOps — "¿cómo conecto Ollama?", "¿dónde se guardan mis datos?", "¿qué muestra el Tablero de etiquetas?" — a partir de estas guías, en tu idioma y sin buscar en tu buzón. La respuesta enlaza la sección de la guía que ha usado, y al seguir el enlace se abre el ajuste o la vista correspondiente. Con un correo abierto como contexto, el chat responde solo desde ese hilo, así que quita el chip para preguntar por la app. Puedes desactivarlo con Responder preguntas sobre EmailOps en Ajustes → IA: backend y modelos; entonces el chat solo conoce tu buzón.

Cada respuesta tiene un panel Mostrar razonamiento que enumera lo que ha pasado, en orden: qué ruta ha seguido la pregunta y qué lo ha decidido, el planificador de consultas, la búsqueda en el buzón, las secciones de las guías usadas, cada llamada al modelo con sus tiempos y cada llamada a herramientas con sus argumentos y su resultado.

El modo Research sirve para preguntas que necesitan todos los correos que encajan, no solo los pocos que lee una respuesta normal: “lista todas las facturas de este año”, "¿cuántos clientes pidieron presupuesto?". Primero estima cuántos correos leería y cuánto tardaría, y pregunta antes de una ejecución grande. La estimación muestra también la búsqueda que ha hecho —remitente, fechas, palabras— para que veas si tiene sentido, incluso cuando no encuentra nada. Después los lee por lotes, y las listas y los recuentos salen exactos, con un enlace a cada conversación. Cancelar investigación detiene la ejecución.

Pide algo para lo que la app tiene un formulario —“crea una lente que siga las facturas de proveedores con importe y fecha”— y se abre el formulario real con los campos rellenos, para que lo revises y lo guardes. El chat nunca crea nada por su cuenta.

Detener generación corta una respuesta mientras se escribe; lo que ya se mostró se conserva.

Por dentro, el chat combina recuperación (búsqueda semántica sobre tu correo indexado) con llamadas a herramientas (consultas directas a la base de datos). El modo de enrutado es configurable:

• Siempre RAG primero — el predeterminado; recupera contexto y luego responde.
• Auto — una heurística decide en cada pregunta si recupera contexto antes.
• Siempre herramientas primero — se salta la recuperación y empieza por las consultas estructuradas.

En todos los modos las herramientas siguen disponibles; el modo solo decide si se recupera contexto antes de responder.

Los usuarios avanzados pueden editar el prompt del sistema y los prompts de recuperación (reescritura de consulta, reordenación) en Ajustes → IA: backend y modelos → Prompts del chat.

Borradores con IA

Un botón Borrador con IA junto a Responder a todos redacta una respuesta basada en el hilo que estás viendo. Configura una persona (una frase sobre quién escribe) y un estilo de escritura — o sustituye toda la plantilla del prompt. Los borradores aterrizan en el editor para que los revises antes de enviar nada.

Un borrador lee el hilo hasta el mensaje al que respondes, nunca las respuestas posteriores. Antes de que escriba puedes decirle a la IA qué responder, y Regenerar lo vuelve a escribir.

Clasificación

Cada correo entrante se etiqueta en tres ejes — prioridad, intención y tema — de modo que la bandeja se ordena prácticamente sola y los filtros inteligentes tienen algo por lo que filtrar. El chat también las usa: si pides el correo urgente, lista solo el correo etiquetado como urgente, y te dice si no hay ninguno.

La clasificación funciona en dos capas:

1. Las Reglas casan patrones de remitente o asunto (*@*.beehiiv.com, *factura*) y asignan etiquetas al instante, sin llamar al modelo.
2. El modelo se ocupa de todo lo que las reglas no cubren, con un prompt de instrucciones que puedes editar.

Tú controlas qué categorías de Gmail se clasifican, puedes reclasificar todo tras cambiar el prompt y puedes ponerte al día con el correo sin clasificar cuando quieras.

Tablero de etiquetas

El Tablero de etiquetas (en Vistas, en el menú lateral, junto a la bandeja de entrada) convierte esas etiquetas en un tablero. Elige una dimensión — Empresa, Prioridad, Intención o Tema — y cada valor de etiqueta se convierte en un bloque con sus hilos; en Todas las cuentas hay un bloque por cuenta y etiqueta. Cada hilo está en un único bloque, bajo la etiqueta de su mensaje clasificado más reciente.

Los bloques se ordenan por la atención que recibe realmente cada etiqueta — cuánto respondes y lees sus hilos, con más peso para la actividad reciente — y las promociones y notificaciones quedan al final. Los filtros inteligentes del menú lateral siguen el mismo orden. Arrastra los bloques para reordenarlos (el orden se recuerda por dimensión), oculta una etiqueta desde su menú ⋮ — la siguiente etiqueta sube a ocupar su sitio, y el filtro desaparece también del menú lateral — y recupera las ocultas con el enlace Mostrar etiquetas ocultas.

La barra superior acota el tablero por periodo (Hoy, Ayer, Últimos 7 días o un rango de fechas personalizado), por categoría de Gmail, por nombre de etiqueta y con el mismo interruptor Ocultar mensajes de basura que la bandeja; dos iconos fijan el ancho de los bloques. Al pulsar una tarjeta el hilo se abre en el panel de lectura, su menú ⋮ ofrece las mismas acciones que una fila de la bandeja, y el icono de chat del panel de lectura inicia una conversación con ese hilo como contexto.

El tablero necesita la clasificación: está vacío hasta que el correo tiene etiquetas y no se muestra con las funciones de IA desactivadas.

Búsqueda semántica

Los correos se indexan para que la búsqueda case por significado y no solo por palabras clave — describe lo que recuerdas y EmailOps lo encuentra. Esto también impulsa el paso de recuperación del chat. Elige qué categorías se indexan y reconstruye el índice desde cero tras cambiar el modelo de embeddings, en Ajustes → Búsqueda con IA.

Con los dos backends locales, la indexación se hace en tu equipo. Con OpenRouter solo se hace si eliges un Modelo de embeddings en su panel: el texto de cada correo que se indexa, y de cada búsqueda y pregunta del chat, se envía entonces a OpenRouter y cuenta para el presupuesto mensual. Sin ninguno, la búsqueda semántica está desactivada y solo se busca por palabras clave. El modelo se comprueba al guardar, y se rechaza el que no genere los vectores de 768 dimensiones que necesita el índice.

Traducción

Aparecen botones de traducción en los correos escritos en otro idioma y en la ventana de redacción. El prompt de traducción es editable como los demás.

Tareas

Experimental. EmailOps revisa el correo en busca de acciones, compromisos y fechas límite y los reúne en un panel de Tareas. Como los compromisos reales suelen estar en lo que tú escribiste, existe un modo “aprender solo de los correos que he escrito”. Puedes excluir remitentes y etiquetas (las newsletters se excluyen por defecto), limitar las tareas por correo, acotar hasta dónde llega la extracción hacia atrás y procesar correo antiguo bajo demanda.

Actívalas en Ajustes → Tareas con IA con Extraer tareas de los correos; las tareas que encuentra aparecen en Tareas, en la barra lateral.

Memoria

Experimental. Los hechos que el asistente aprende sobre tus contactos, dominios y proyectos se guardan como contexto a largo plazo, para que el chat no empiece de cero cada vez. Los hechos candidatos se puntúan y se promocionan al superar un umbral; los de baja puntuación caducan. Todo lo aprendido es inspeccionable, y el subsistema entero tiene un interruptor general.

Actívala en Ajustes → Memoria de IA con Dejar que el asistente recuerde datos; lo que ha aprendido aparece en Memoria, en la barra lateral.

Lentes

Vistas tipadas sobre tu buzón — proyecciones estructuradas, guardadas y extraídas por IA (piensa en “todas las facturas con importe y vencimiento”) que creas y ejecutas desde la barra lateral. Una fila que excluyes desaparece de la vista; Ver filas excluidas las vuelve a mostrar para que puedas incluir alguna de nuevo.

Las lentes están activadas por defecto: crea y ejecuta cada lente desde la entrada Lentes de la barra lateral. Desactívalas en Ajustes → Lentes de IA.

Una lente se puede limitar a unas Carpetas concretas de una cuenta, incluidas las carpetas IMAP personalizadas.

Skills

Experimental. Una skill es un procedimiento guardado que el chat sigue para un tipo de petición: cómo quieres el resumen semanal, cómo contestar a un proveedor. Cada skill es una carpeta en la carpeta de datos de la app, skills/<nombre>/SKILL.md: una cabecera corta con un name (el nombre de la carpeta) y una description de lo que hace y cuándo usarla, y después las instrucciones en Markdown. En el prompt del chat solo quedan el nombre y la descripción; las instrucciones se leen en los turnos que usan la skill. Nada de lo que hay en la carpeta de una skill se ejecuta nunca.

Las skills vienen apagadas. Actívalas en Ajustes → Skills de IA con Activar skills; entonces aparece Skills en la barra lateral.

La vista Skills lista todas las skills, cada una con su interruptor, y abre el SKILL.md de la seleccionada en un editor. Nueva crea una skill a partir de una plantilla. Guardar la escribe, y rechaza un texto que el chat no podría cargar o un fichero que otro editor cambió desde que lo abriste; cambiar el name del fichero renombra la skill. Borrar la mueve a skills/.deleted, de donde se puede recuperar a mano.

El chat aplica una skill de tres formas: elige una cuya descripción encaja con tu pregunta, el asistente carga una mientras responde, o empiezas el mensaje con / y el nombre de la skill (/weekly-report semana pasada; /a /b aplica las dos). Al escribir / se listan tus skills activas. La traza de razonamiento indica qué skill siguió el turno y quién la eligió.

Apagarlo todo

Ajustes → IA: backend y modelos → Funciones de IA es un interruptor general. Desactívalo y EmailOps funciona como un cliente de correo normal: sin chat, sin clasificación, sin embeddings, sin ningún modelo cargado. Tus datos locales de IA se conservan por si vuelves a activarlo.