Proyecto: un agente de WhatsApp que agenda reservas y deriva a una persona
Un negocio de servicios técnicos en España, un agente de WhatsApp y las decisiones que lo hicieron confiable.
Qué necesitaba
El dueño de un negocio de servicios técnicos en España quería que las reservas entraran por WhatsApp sin atenderlas a mano, que una persona pudiera tomar la conversación cuando hiciera falta y que los técnicos se enteraran de cada trabajo. Más adelante pidió sumar un agente de voz para las llamadas.
Qué se armó
Un agente que consulta servicios y disponibilidad, crea, ve y borra reservas, y deriva a una persona. Corre en n8n con una base de datos y se conecta a WhatsApp por la vía oficial de Meta, con el calendario del negocio.
En qué orden
- Se definió el proceso y las herramientas que el agente iba a tener (un conjunto corto).
- Se armó la conexión con WhatsApp y la base de datos.
- Se construyeron las herramientas como sub-flujos.
- Se agregó la derivación a una persona y el aviso a técnicos.
- Se probó con conversaciones reales.
Decisiones que importaron
- La base es la memoria. Cada mensaje dispara una ejecución independiente. Quién es el cliente y en qué paso está se guarda en la base.
- Las reglas críticas están fuera del prompt. Un índice único impide dos reservas a la misma hora para el mismo técnico, y una marca de consentimiento de datos bloquea reservar sin aceptación. Un modelo puede equivocarse; una restricción de base de datos no.
- Los cambios los hacen nodos fijos. Cuando se ofrece un trabajo a un técnico por WhatsApp, la IA solo interpreta su respuesta (sí o no).
- Derivación con vuelta. El bot se frena en esa conversación y vuelve cuando la persona cierra, cuando se marca resuelta o tras una hora sin actividad.
Qué falló y cómo se arregló
- La configuración de la cuenta de Meta (número, dominio y política de privacidad) llevó más tiempo que el flujo.
- En el agente de voz, la demora, los cortes con varias llamadas simultáneas y los saltos de idioma obligaron a separar la telefonía del motor de IA.
- Una regla escrita en el prompt no alcanzó: se pasó a la base.
Qué aprendió la persona
A mantener el flujo por su cuenta, a leer una ejecución y encontrar dónde se rompió, y a estimar el costo del modelo con volúmenes reales antes de decidir.
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Este caso trabaja datos personales pensando en el RGPD de España; en Argentina aplica la Ley 25.326. No es asesoramiento legal.
Quién da las clases
Juan Sebastián Cabrera es desarrollador full-stack con más de 7 años de experiencia construyendo sistemas de gestión, aplicaciones web y plataformas. Da clases 1 a 1 de programación, inteligencia artificial y automatización sobre el proyecto real del alumno. Vive en Rosario, Argentina, y da clases online a alumnos de Argentina, España, Perú y México.
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