Agente de atención al cliente con IA en WhatsApp
· Por AI Compare
Responda con IA a las preguntas habituales de los clientes en WhatsApp y pase la conversación a su equipo de soporte cuando haga falta.
Qué va a crear
Un agente de atención al cliente en WhatsApp que responde a las preguntas habituales con su base de conocimiento, mantiene el contexto de la conversación y la pasa a su equipo de soporte con un resumen cuando no puede ayudar. Se basa en plantillas de n8n como «Handle WhatsApp support chats with OpenRouter, Pinecone and Gemini».
Arquitectura
| Capa | Herramienta | Función |
|---|---|---|
| Canal | WhatsApp Business Cloud API | Recibe y envía mensajes |
| Orquestación | n8n | Enrutamiento, lógica, registro |
| Modelo | OpenRouter | Una clave de API, muchos modelos (OpenAI, Anthropic, Google, modelos abiertos) |
| Conocimiento | Pinecone + embeddings de Gemini | Buscar en sus preguntas frecuentes, políticas e información de producto |
| Memoria | Simple Memory o Postgres Chat Memory | Contexto por número de teléfono del cliente |
| Equipo de soporte | Su helpdesk, Slack o correo | Se hace cargo de los chats escalados |
Construya primero la base de conocimiento
- Reúna las preguntas frecuentes, la política de devoluciones, la información de envíos, las fichas de producto y las reglas de precios.
- Cree un workflow de indexación (como nuestro workflow RAG de Google Drive): cargar documentos → dividir en fragmentos → Embeddings Google Gemini → Pinecone Vector Store insert.
- Use un índice y un namespace solo para el contenido de soporte.
El workflow de soporte
- WhatsApp Trigger → IF mensaje (ignorar los estados de entrega y lectura).
- Buscar al cliente en su CRM o base de datos por el número de teléfono; pasar al agente el nombre y el historial de pedidos.
- Comprobar si un agente se ha hecho cargo. Si ya hay alguien de su equipo atendiendo a este cliente, no deje que la IA responda; solo registre el mensaje.
- AI Agent con:
- OpenRouter Chat Model
- Memoria asociada al número de teléfono
- Herramienta Pinecone Vector Store para la base de conocimiento
- Herramientas opcionales: consulta del estado del pedido (HTTP Request a la API de su tienda), creación de ticket
- Los mensajes que no son texto (voz, imágenes) reciben una respuesta amable pidiendo texto, o se transcriben si añade esa rama.
- WhatsApp: Send message con la respuesta.
Traspaso al equipo de soporte
Indique al agente en su mensaje de sistema cuándo escalar: reembolsos, reclamaciones, consultas legales, clientes enfadados o cuando la base de conocimiento no tenga respuesta. Al escalar:
- Cree un caso en su helpdesk (o una fila en una hoja).
- Genere con el modelo un breve resumen de la conversación.
- Avise al equipo en Slack con el resumen y un enlace.
- Diga al cliente que alguien del equipo de soporte le responderá y detenga las respuestas de la IA para ese cliente hasta que se cierre el caso.
Normas y costes
- Las respuestas libres se permiten durante las 24 horas siguientes al último mensaje del cliente; después, solo plantillas aprobadas.
- Meta cobra por conversación/mensaje según la categoría y el país.
- El coste del modelo depende del modelo elegido en OpenRouter; use uno más barato para las preguntas frecuentes sencillas.
Mídalo
Registre cada conversación como resuelta por la IA o escalada, junto con el tiempo de respuesta y la valoración del cliente. Revise los escalados cada semana y añada a la base de conocimiento las respuestas que falten.
