Un agente de IA que atiende WhatsApp y cualifica solo

El problema

Una empresa con captación activa recibe mensajes a cualquier hora. El patrón se repite en todos los sectores que he tocado:

• El 70 % de lo que entra son las mismas cinco preguntas.
• Lo que llega fuera de horario se contesta al día siguiente, si alguien se

acuerda.

• Nadie sabe cuántos contactos se perdieron, porque no se registran los que no

se contestaron.

Y la consecuencia menos obvia: el comercial gasta su mejor tiempo filtrando gente que nunca iba a comprar, en vez de hablando con quien sí.

Qué se construyó

Un agente sobre WhatsApp Cloud API con n8n en servidor propio. No es un árbol de botones: entiende lenguaje normal, y también audios, que es como escribe media España.

Cualifica antes de pasar el contacto. Pregunta lo que el comercial preguntaría —presupuesto, zona, plazo— y solo escala cuando hay algo real.

Agenda solo. Si el contacto encaja, propone hueco y lo escribe en el calendario.

Registra la baja antes de prometerla. Este detalle costó una iteración: si alguien dice que no le escriban, el sistema marca la baja en base de datos antes de contestar "listo, no te escribo más". Al revés, si algo falla entre medias, prometes una cosa y haces la contraria.

Se le nota humano. Burbujas separadas en vez de un ladrillo, confirmación de lectura, escribiendo… y emoji con sentido. La diferencia en respuesta entre un bot que parece formulario y uno que parece persona es grande.

Los tropiezos que valen para cualquiera

Una app de Meta = un solo webhook. Si tienes varios números de WhatsApp conviviendo, no puedes darle a cada uno su destino: hay que enrutar por phone_number_id dentro del flujo. Se descubre tarde y duele.

Los audios llegan de otro dominio. Meta sirve los ficheros desde lookaside.fbsbx.com, no desde graph.facebook.com, y si la credencial solo permite el segundo, el audio falla con un "Domain not allowed" que no explica nada.

Reintentar un error de cuota lo empeora. Cuando Meta devuelve el error de límite de aplicación, volver a intentarlo perpetúa el bloqueo en vez de arreglarlo.

Un debounce mal hecho deja al modelo sin la pregunta. Si agrupas mensajes "desde la última respuesta", en una carrera puedes perder justo el mensaje que disparó la ejecución: al modelo le llega vacío y vuelve al guion desde el principio. Cuando un bot repite preguntas, mira primero qué entró al modelo, no el prompt.

Qué cambió

El bot está vivo en producción desde julio de 2026 y sigue funcionando. Hay un segundo sistema encima que audita las conversaciones y avisa por Telegram cuando algo se sale de lo esperado, porque un bot sin vigilancia es un bot que se rompe en silencio un domingo.

No publico volúmenes de conversación ni tasas de conversión: son datos de clientes y no me corresponde enseñarlos.

Lo que me llevo

Que la parte difícil de un agente no es la IA. Es la fontanería: qué pasa cuando el audio no baja, cuando Meta devuelve un error raro, cuando dos mensajes llegan a la vez. El modelo funciona a la primera; lo demás es lo que te tiene una semana.