Natasha Anello
Head of Marketing en Coderhouse
Inteligencia Artificial y Data
Cómo usar AgentBuilder para responder mensajes en WhatsApp
Publicado el
2 de diciembre de 2025
WhatsApp se convirtió en el canal de comunicación número uno para miles de empresas en Latinoamérica: rápido, directo, con un nivel de apertura cercano al 98% y con usuarios que esperan respuestas inmediatas. En ese contexto, AgentBuilder surge como una herramienta clave para crear agentes inteligentes capaces de responder consultas, ejecutar flujos, integrar sistemas y brindar atención personalizada sin esfuerzo humano.
Este artículo te mostrará, de manera profunda y aplicada, cómo aprovechar AgentBuilder para automatizar la atención en WhatsApp con respuestas naturales, información en tiempo real y capacidades avanzadas de IA. Diseñado para profesionales que buscan resultados reales y no solo teoría.
¿Por qué es clave automatizar WhatsApp con AgentBuilder?
Velocidad: reduce drásticamente los tiempos de respuesta, lo que impacta directamente en satisfacción y conversión.
Escalabilidad: atiende miles de conversaciones simultáneas sin contratar más agentes.
Contexto dinámico: analiza cada mensaje, su intención y el historial del usuario para responder mejor.
Integraciones: puede conectarse con CRM, bases de datos, APIs internas, formularios y herramientas de soporte.
IA conversacional: genera respuestas naturales, con tono adecuado y capacidad de resolver dudas complejas.
Requisitos y preparación
Antes de construir tu primer agente inteligente, asegurate de contar con:
Acceso a AgentBuilder: ya sea en su versión web o instalada localmente.
WhatsApp Business API o proveedor compatible (Meta Cloud API, Twilio, 360dialog).
Base mínima de conocimientos técnicos: JSON, webhooks, endpoints o scripting ligero.
Datos estructurados: productos, precios, estados de pedido, FAQs, políticas o flujos internos.
Definición clara del objetivo: ¿resolver consultas? ¿realizar ventas? ¿dar soporte técnico?
Guía paso a paso (versión experta)
Paso 1: Crear tu agente y conectarlo a WhatsApp
El primer paso consiste en crear un nuevo agente dentro de AgentBuilder y vincularlo con WhatsApp.
En AgentBuilder, seleccioná Crear nuevo agente.
Elegí “WhatsApp” como canal de entrada.
Agregá las credenciales de tu proveedor de WhatsApp Business API.
Definí el mensaje inicial: saludo, menú o introducción personalizada.
A partir de ese momento, cualquier mensaje que llegue al número conectado se enviará automáticamente al agente para procesarse.
Paso 2: Crear la lógica conversacional
AgentBuilder permite combinar IA generativa con reglas conversacionales, asegurando que el agente no solo conteste bien, sino también con precisión.
Define intenciones: consultar precios, pedir soporte, estados de pedido, dudas técnicas.
Añadí entidades: nombre del cliente, número de pedido, fecha, categoría, producto.
Creá flujos programados: guías paso a paso, respuestas condicionales, árboles de decisión.
Entrená el modelo: agrega ejemplos reales de conversaciones para mejorar la precisión.
La IA puede manejar lo impredecible, pero la lógica estructurada garantiza precisión en procesos críticos.
Paso 3: Conectar datos en tiempo real
La verdadera potencia de AgentBuilder aparece cuando el bot puede acceder a información actualizada.
Bases de datos: consulta de usuarios, perfiles, estados de cuenta.
CRMs: HubSpot, Salesforce, Zoho.
APIs personalizadas: para consultar inventario, reservas, entregas o métricas.
Integraciones vía webhook: ideal para plataformas personalizadas.
Por ejemplo, para responder: “¿Dónde está mi pedido?”, el agente puede llamar a una API, recuperar el estado y enviar una respuesta natural:
“Tu pedido #4752 está en camino y llegará hoy entre las 14:00 y las 16:00.”
Paso 4: Personalización dinámica con IA
Con AgentBuilder podés generar respuestas más humanas:
saludo con el nombre de la persona
sugerencias personalizadas según historial
resumen automático de conversaciones largas
tono adaptable (formal, informal, friendly)
Podés usar prompts avanzados como:
Paso 5: Evaluar, mejorar y escalar
Una vez activo, el agente debe ser monitoreado para detectar oportunidades de mejora.
Dashboard de métricas: tiempo de respuesta, resolución automática, satisfacción.
Entradas ambiguas: revisar mensajes donde la IA dudó.
Aprendizaje continuo: agregar nuevos ejemplos o reglas.
Escalación humana: cuando el caso requiere intervención real.
Ejemplos prácticos (casos reales de negocio)
Caso 1: Atención 24/7 para consultas frecuentes
Una fintech configuró AgentBuilder para atender preguntas sobre saldo, pagos y movimientos. Resultado:
reducción del 65% en tickets humanos
tiempos de respuesta instantáneos
información precisa extraída de APIs bancarias
Caso 2: Seguimiento automático de pedidos
Un e-commerce conecta su ERP al agente. Cada vez que un cliente envía “¿Dónde está mi pedido?”:
AgentBuilder consulta el sistema
recupera estado, fecha y transporte
envía una respuesta personalizada
Caso 3: Asesor virtual de ventas
Una tienda de electrónica entrenó un agente para recomendar productos según preferencia del usuario, comparando precios y características.
aumento del 32% en conversiones
disminución del abandono
experiencia personalizada estilo “vendedor en vivo”
Caso 4: Clasificación automática de reclamos
Una aerolínea usa AgentBuilder para priorizar reclamos según gravedad y tipo:
clasificación automática por intención
etiquetado con categorías internas
asignación inmediata al agente humano correcto
Buenas prácticas profesionales
No entrenes con ejemplos inventados: usá data real (anonimizada).
Evitá respuestas genéricas: WhatsApp es personal; las respuestas deben sentirse humanas.
Definí cuándo intervenir manualmente: casos legales, reclamos sensibles, errores de API.
Mantené tu base de datos limpia: es esencial para respuestas correctas.
Actualizá el modelo: WhatsApp cambia rápido, tu bot también debe hacerlo.
Escenarios avanzados
Integración con análisis de sentimiento
El agente puede detectar frustración, enojo o satisfacción y ajustar su respuesta automáticamente.
Flujos complejos de validación
Verificación de identidad, autenticación en dos pasos, consulta segura de datos sensibles.
Segmentación automatizada
Diferenciar VIP, clientes nuevos, clientes inactivos o usuarios críticos para darles atención diferenciada.
Conclusión
AgentBuilder permite crear agentes que responden en WhatsApp con velocidad, precisión y naturalidad, integrando IA, datos en tiempo real y lógica de negocio. Es una de las herramientas más sólidas para automatizar la atención al cliente, ventas, soporte técnico y seguimiento de pedidos de manera profesional.
Si querés seguir profundizando en IA aplicada a canales conversacionales y automatización avanzada, explorá estos cursos de Coderhouse:
Preguntas frecuentes
¿Necesito programar para usar AgentBuilder?
No estrictamente, aunque saber leer JSON o llamar APIs ayuda a crear agentes más completos.
¿Puede contestar mensajes largos o confusos?
Sí, la IA genera resúmenes, detecta intención y responde con claridad.
¿Puedo integrar sistemas de mi empresa?
Sí, via APIs, bases SQL, CRMs o webhooks personalizados.
¿Puedo mantener tono formal o informal?
Totalmente: se define desde el prompt base del agente.
Fuentes recomendadas
Sobre el autor
Director de Marketing con más de 10 años de experiencia liderando equipos, impulsando la transformación digital y ejecutando estrategias de crecimiento. Sólida trayectoria en el ecosistema Fintech y de Startups, con roles clave en empresas como Flybondi, Blockchain.com, Simplestate, SeSocio y Coderhouse. Especialista en Growth Marketing, Branding y Expansión de Mercados, con un fuerte enfoque en métricas como ROI, ROAS y análisis de KPIs.
