Natasha Anello
Head of Marketing en Coderhouse
Inteligencia Artificial
Cómo usar AgentBuilder para responder mensajes en WhatsApp
Publicado el
December 2, 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.
