Automatización · Conversational UX · IA aplicada

Abasser

Automatización de consultas y turnos por WhatsApp para ordenar el flujo conversacional, consultar disponibilidad y derivar a una persona cuando el caso necesita intervención humana.

Industria
Servicios · Atención
Alcance
Automatización · Conversational UX
Stack
WhatsApp · Make · Claude · Sheets
Año
2026
Flujo Abasser: WhatsApp, Make, Claude, Google Sheets y derivación humana

Responder mensajes no era el problema. Mantener contexto, reglas y continuidad sí.

La atención por WhatsApp concentraba consultas, datos de pacientes, tratamientos, disponibilidad y reglas de reserva. Resolver cada mensaje de forma aislada no alcanzaba: el flujo necesitaba recordar qué estaba pidiendo la persona y qué información faltaba antes de avanzar.

El desafío fue automatizar sin convertir la conversación en un bot rígido ni bloquear los casos que requieren intervención humana.

  • Identificar la intención y el tratamiento de interés dentro de una conversación natural.
  • Recopilar los datos necesarios sin pedir lo mismo varias veces.
  • Consultar disponibilidad y registrar información en Google Sheets.
  • Contemplar reglas de turnos, señas/pagos y derivación a una persona cuando corresponde.

La automatización se diseñó como un flujo con estado, no como respuestas sueltas.

WhatsApp Business Cloud recibe el mensaje y Make organiza el recorrido. Claude ayuda a interpretar el lenguaje del usuario dentro de reglas definidas, mientras Google Sheets funciona como fuente operativa para disponibilidad y registro.

Automatizar sin perder control

El sistema incorpora continuidad post-turno, validaciones, manejo de contexto y un cortafuegos de reglas para limitar qué puede resolver la IA por sí sola. Cuando el escenario sale de lo previsto, la conversación puede pasar a una persona.

  • Webhook y flujo de producción preparados para recibir mensajes reales.
  • Contexto conversacional para continuar el proceso sin reiniciar cada intercambio.
  • Separación entre interpretación con IA y reglas determinísticas del negocio.
  • Derivación humana como parte explícita del servicio, no como error del sistema.

El resultado es una atención más ordenada y un turnero que puede sostener conversaciones reales.

El proyecto evolucionó en varias iteraciones de producción para reforzar continuidad, webhook, manejo de errores y reglas del turnero. El objetivo no fue reemplazar la atención humana, sino reservarla para los casos donde aporta valor y automatizar el trabajo repetitivo alrededor.