WhatsApp tiene más de 2.000 millones de usuarios. Tus clientes ya están ahí. La pregunta es: ¿les estás respondiendo rápido o les estás perdiendo?
En este tutorial te enseñamos cómo montar un chatbot de WhatsApp con IA que responde automáticamente, cualifica leads y escala a humanos cuando es necesario.
¿Qué vamos a construir?
Un chatbot que:
- •Responde mensajes de WhatsApp automáticamente con IA (GPT-4)
- •Entiende el contexto y mantiene conversaciones naturales
- •Cualifica leads haciendo preguntas específicas
- •Guarda toda la información en una base de datos
- •Escala a un humano si el cliente lo pide o si el bot no sabe responder
Herramientas necesarias
- 1.WhatsApp Business API (a través de un proveedor como 360dialog o Twilio)
- 2.n8n (self-hosted o n8n.cloud)
- 3.OpenAI API (GPT-4 o GPT-4o)
- 4.Supabase (base de datos gratuita para guardar conversaciones)
Coste mensual estimado: 30-50€ (WhatsApp API + n8n cloud + OpenAI usage)
Paso 1: Configurar WhatsApp Business API
No puedes usar la app normal de WhatsApp Business para esto. Necesitas acceso a la API oficial.
Las opciones más fáciles:
- •360dialog: La más económica. Desde 5€/mes.
- •Twilio: Más cara pero más documentación.
El proceso:
- 1.Registra tu número de negocio en el proveedor
- 2.Verifica tu negocio con Meta (Facebook Business)
- 3.Obtén tu API key y configura el webhook
Paso 2: Crear el flujo en n8n
El flujo tiene esta estructura:
- 1.Webhook: Recibe el mensaje de WhatsApp
- 2.Supabase: Busca el historial de conversación del número
- 3.OpenAI: Envía el mensaje + historial + instrucciones del sistema
- 4.Supabase: Guarda la respuesta en el historial
- 5.WhatsApp API: Envía la respuesta al usuario
La clave está en el System Prompt de OpenAI. Aquí es donde defines la personalidad del bot, qué información debe pedir, y cuándo escalar a un humano.
Paso 3: El System Prompt perfecto
Este es un ejemplo de system prompt que usamos en ROXEX Labs:
"Eres el asistente virtual de [EMPRESA]. Tu objetivo es ayudar a los clientes y cualificar leads potenciales. Debes: 1) Saludar amablemente, 2) Entender qué necesita el cliente, 3) Si es un lead potencial, pregunta: nombre, empresa, servicio que necesita, presupuesto aproximado, y urgencia. 4) Si el cliente pide hablar con un humano o haces más de 3 respuestas sin resolver, responde que pasas su consulta al equipo. Sé conciso, amable y profesional. Responde siempre en el idioma del usuario."
Paso 4: Gestión del historial
Para que el bot mantenga contexto, necesitas guardar las conversaciones. En Supabase, crea una tabla con:
- •id (auto-increment)
- •phone_number (texto)
- •role (user/assistant)
- •content (texto del mensaje)
- •created_at (timestamp)
Cada vez que llega un mensaje, el flujo busca los últimos 10 mensajes de ese número y los envía a OpenAI como contexto.
Paso 5: Escalado a humanos
Cuando el bot detecta que necesita escalar (el cliente pide humano, el bot no sabe responder, o se completan los datos del lead), envía una notificación a tu equipo vía:
- •Slack/Teams
- •Otro número de WhatsApp
Con todos los datos de la conversación incluidos.
Resultados reales
En un proyecto para un e-commerce, este sistema logró:
- •Respuesta media: 3 segundos (vs 4 horas antes)
- •3x más leads cualificados en el primer mes
- •85% de consultas resueltas sin intervención humana
- •ROI positivo en 2 semanas
Errores comunes a evitar
- 1.No limitar el historial: Si envías toda la conversación a OpenAI, el coste y la latencia explotan. Limita a 10-15 mensajes recientes.
- 2.System prompt demasiado largo: Sé conciso. Un prompt de 200 palabras funciona mejor que uno de 2.000.
- 3.No testear casos edge: Prueba qué pasa con emojis, audios, imágenes, y mensajes vacíos.
- 4.Olvidar la escalada: El bot SIEMPRE debe poder escalar a un humano.
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