Samanta · agente de IA en WhatsApp
← CampañasIA y automatización · 2025–2026

Samanta · agente de IA en WhatsApp

Cliente
Avante Moto Llantas
Año
2025–2026
Mi rol
Arquitectura, desarrollo y operación
Crédito
Directo

Un agente de IA que atiende a los clientes de Avante por WhatsApp y trabaja sobre los sistemas reales del negocio, con Cerebro Avante (n8n) como motor.

Mi participación

  • Diseño del agente y de todos los flujos en n8n (Cerebro Avante).
  • Integraciones con Google Sheets, Google Calendar, WooCommerce, Telegram y la API de Claude.
  • Modelo híbrido: modelo local para lo frecuente y Claude para lo complejo, para bajar costos.
  • Monitoreo con alertas por Telegram y respaldo automático en la nube si el servidor principal se cae.
n8nAgentes de IAWhatsAppClaudeAutomatización

El equipo

Staff de Avante: conocimiento del negocio (entrevistas para entrenar la lógica del agente) y retroalimentación de la operación.

Reto

Que una IA atendiera clientes y actuara sobre los sistemas del negocio con costos controlados y sin caerse.

El caso

Contexto

Samanta atiende a los clientes de Avante por WhatsApp. La idea no era un chatbot que solo responde preguntas, sino un agente: que también pudiera consultar y modificar información en los sistemas reales del negocio.

Estrategia

  • n8n como cerebro. Cerebro Avante coordina cada conversación y decide a qué sistema consultar.
  • Conocimiento real del negocio. Hice entrevistas con el equipo de la tienda para pasar su experiencia a la lógica del agente.
  • Costos bajo control. Un modelo local resuelve lo frecuente, y la API de Claude entra solo cuando la consulta es compleja.

Arquitectura

  1. Entrada: el cliente escribe por WhatsApp.
  2. Orquestación: n8n recibe el mensaje y arma el contexto.
  3. Razonamiento: el modelo local o Claude, según la dificultad.
  4. Acción: consulta o actualiza Google Sheets, Google Calendar y WooCommerce.
  5. Vigilancia: alertas por Telegram ante cualquier falla o anomalía, y un servidor de respaldo en la nube que se enciende solo si el principal deja de responder.

Lo que aprendí

Un agente en producción no es solo el prompt. Lo difícil es la operación: cuánto cuesta cada mensaje, qué pasa si un servicio externo falla y cómo te enteras antes que el cliente.

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