--- title: "Chatbot o agente de IA en WhatsApp: seis pruebas" description: "Muchos chatbots se venden como agentes de IA. Seis pruebas que podés hacer en diez minutos con tu propio WhatsApp para saber cuál de los dos tenés." url: https://studiochat.io/es/blog/chatbot-o-agente-de-ia-seis-pruebas locale: es translations: { en: https://studiochat.io/blog/chatbot-o-agente-de-ia-seis-pruebas.md, pt: https://studiochat.io/pt/blog/chatbot-o-agente-de-ia-seis-pruebas.md } site: https://studiochat.io --- [ Volver al blog](/es/blog) Hay chatbots que se venden como agentes de IA y agentes que se presentan como un chatbot más. El nombre no ayuda. Lo que ayuda es probarlo: seis pruebas con mensajes que cualquiera puede escribir desde su celular, sin ver el código ni pedir una demo guiada. ## [¿Cuál es la diferencia entre un chatbot y un agente de IA?](#cual-es-la-diferencia-entre-un-chatbot-y-un-agente-de-ia) Un chatbot recorre un camino armado de antemano. Un agente interpreta lo que dice la persona, decide qué hacer y puede consultar o modificar datos en otros sistemas. Un chatbot puede usar un modelo de lenguaje para redactar mejor sus respuestas y seguir siendo un chatbot, porque el recorrido sigue siendo fijo. ## [¿Qué pruebas hacerle?](#que-pruebas-hacerle) **1\. Cambiar de tema a mitad de camino.** Empezá una consulta, y en el tercer mensaje preguntá otra cosa. Un agente contesta la nueva y retoma la anterior si corresponde. Un chatbot por reglas vuelve al menú o repite la pregunta. **2\. Pedir dos cosas en un mensaje.** "Quiero cambiar mi dirección y saber cuándo llega mi pedido." Un agente separa las dos. Un chatbot suele responder una y perder la otra. **3\. Hacer una pregunta que no está en ninguna lista.** Algo razonable pero inusual. Un agente intenta resolver o dice con claridad qué no puede hacer. Un chatbot responde con una frase genérica. **4\. Preguntar por el estado de algo propio.** Un pedido, un pago, un turno. Si responde con datos reales, está conectado a un sistema. Si solo dice cómo consultarlo, no lo está. **5\. Pedir hablar con una persona.** Un buen agente deriva sin discutir y con un resumen. Revisá si la persona que recibe la conversación ya sabe qué pasó o si tenés que repetir todo. **6\. Corregirlo.** Decile que se equivocó y dale el dato correcto. Un agente ajusta la respuesta. Un chatbot repite lo anterior. ## [¿Qué significa el resultado?](#que-significa-el-resultado) * **Cuatro o más pruebas superadas:** probablemente sea un agente con acceso a datos. * **Dos o tres:** puede ser un chatbot con un modelo de lenguaje por encima. Sirve para consultas generales. * **Una o ninguna:** es un chatbot por reglas. Funciona bien si el universo de consultas es chico y estable. Ninguno de los tres resultados es malo en sí. Lo que importa es que lo que contratás coincida con lo que necesitás. ## [¿Por qué importa desde octubre?](#por-que-importa-desde-octubre) Porque Meta cobra los mensajes de servicio, y un chatbot que da vueltas manda más mensajes por consulta que uno que resuelve. La cantidad de mensajes salientes por consulta resuelta pasó a ser un dato de costo, además de un dato de calidad. Podés anotarlo mientras hacés las pruebas. ## [¿Qué pasa por dentro de cada uno?](#que-pasa-por-dentro-de-cada-uno) Un chatbot por reglas compara lo que escribe el cliente con una lista de intenciones o palabras clave y devuelve la respuesta asociada. No decide: busca la coincidencia más cercana. Un chatbot con modelo de lenguaje redacta mejor, pero el camino sigue siendo el que se le armó. Un agente funciona como un ciclo. Lee el mensaje, decide qué necesita saber, consulta una herramienta (un sistema, una base de conocimiento, una agenda), mira el resultado, decide el paso siguiente y recién entonces responde o actúa. Si la herramienta devuelve un error, puede reintentar o derivar. Esa capacidad de decidir con lo que encuentra es lo que hace que el comportamiento se vea distinto en las pruebas de arriba. ## [Cómo hacer las seis pruebas, con mensajes concretos](#como-hacer-las-seis-pruebas-con-mensajes-concretos) Para que sean comparables entre proveedores, usá los mismos mensajes en todos. Algunos ejemplos que sirven como punto de partida; reemplazalos por consultas de tu negocio: **Prueba 1, cambio de tema.** Primer mensaje: "Quiero saber el precio del plan básico." Segundo: "Ah, y antes de eso, ¿atienden los sábados?" Tercero: "Volviendo al precio, ¿incluye soporte?" Un buen resultado responde las tres cosas y recuerda de qué plan se hablaba. **Prueba 2, dos pedidos en un mensaje.** "Necesito cambiar la dirección de entrega y saber cuándo llega mi pedido." Un buen resultado separa los dos pedidos y los resuelve, o dice cuál no puede resolver y por qué. **Prueba 3, pregunta fuera de lista.** Algo razonable que nadie anticipó: "Si pago en dos cuotas, ¿puedo cambiar el producto después?" Un buen resultado intenta responder con lo que sabe o dice con claridad que no puede y deriva. Un mal resultado contesta con una frase genérica que no tiene que ver. **Prueba 4, estado de algo propio.** "¿Dónde está mi pedido?" con un número de pedido real. Un buen resultado devuelve el estado. Un mal resultado explica cómo consultarlo. **Prueba 5, pedir una persona.** "Quiero hablar con alguien." Un buen resultado deriva sin discutir. Después revisá del otro lado: ¿la persona que recibe la conversación ve un resumen o tiene que releer todo? **Prueba 6, corrección.** "No, la dirección es otra: Av. Corrientes 1234." Un buen resultado actualiza y confirma. Un mal resultado repite la dirección anterior. ## [¿Cómo registrar lo que pasó?](#como-registrar-lo-que-paso) Una planilla con tres columnas alcanza: el mensaje que enviaste, lo que respondió y si fue correcto. Agregá una cuarta con cuántos mensajes salientes mandó para resolver cada prueba, porque es el dato que después se vuelve costo. Con quince minutos y dos proveedores tenés una comparación que vale más que cualquier página de producto. ## [¿Qué cuesta equivocarse de herramienta?](#que-cuesta-equivocarse-de-herramienta) Equivocarse hacia abajo (contratar un chatbot cuando necesitabas un agente) se nota en que el equipo sigue atendiendo casi todo, porque las derivaciones son altas y las consultas con datos no se resuelven. Equivocarse hacia arriba (contratar un agente para consultas de información general) se nota en el costo: pagás una capacidad que no usás. Las dos se corrigen, pero la primera se descubre tarde: suele aparecer después de varios meses de contrato. ## [¿Qué preguntas hacerle al proveedor después de las pruebas?](#que-preguntas-hacerle-al-proveedor-despues-de-las-pruebas) * ¿Qué sistemas puede consultar y modificar hoy, y cuáles requieren desarrollo? * ¿Cuántos mensajes salientes manda en promedio por conversación resuelta? * ¿Qué pasa cuando no sabe? ¿Cómo se ve la derivación del otro lado? * ¿Cómo se revisan las conversaciones y quién las revisa? * ¿Qué cuenta como conversación resuelta en el cobro? Si el proveedor responde estas cinco con ejemplos reales, ya sabés más que con cualquier demostración. ## [¿Qué conviene hacer según cuántas pruebas pasó?](#que-conviene-hacer-segun-cuantas-pruebas-paso) Con cuatro o más superadas, el siguiente paso es medir costos: cuántos mensajes salientes manda por conversación resuelta y qué incluye el cobro. Con dos o tres, conviene definir qué consultas quedan sin resolver y cuánto cuesta cada una en tiempo del equipo, porque eso es lo que se pagaría por pasar a un agente. Con una o ninguna, conviene preguntarse si el universo de consultas es chico y estable: si lo es, un chatbot por reglas sigue siendo una opción válida y barata. Y si no lo es, ya sabés que necesitás otra cosa. ## [¿Qué cambia cuando se agrega la voz?](#que-cambia-cuando-se-agrega-la-voz) Las seis pruebas valen igual para un agente de voz, con una complicación: las respuestas se dan en tiempo real y los errores de transcripción son más frecuentes que los de escritura. Dictar un email, un número de pedido o un apellido es el caso más difícil. Un agente de voz bien armado confirma lo que entendió ("¿Es a, b, c arroba…?") o abre un canal escrito en paralelo para que el cliente teclee el dato. Para evaluar uno, agregá una séptima prueba: dictá un dato complicado y mirá cómo lo maneja. ## [¿Cómo se ve esto en una operación real?](#como-se-ve-esto-en-una-operacion-real) Una empresa que recibe consultas de clientes por WhatsApp y de leads por anuncios suele tener las dos necesidades: un chatbot o agente que responda preguntas frecuentes y uno que califique leads y consulte pedidos. Algunas empresas empiezan con un chatbot por reglas para las preguntas más frecuentes y, a medida que descubren cuántas consultas quedan sin resolver, pasan a un agente para lo que requiere datos y acciones. Es un camino razonable. Lo que conviene evitar es contratar un agente sin haber medido antes qué consultas llegan, porque entonces no hay forma de saber si valió la pena. ## [¿Qué pasa cuando el cliente escribe un audio o manda una imagen?](#que-pasa-cuando-el-cliente-escribe-un-audio-o-manda-una-imagen) Es una consulta cotidiana en WhatsApp y una buena prueba extra. Un chatbot por reglas suele ignorar el audio o pedir que se escriba. Un agente más completo transcribe el audio, interpreta la imagen cuando es relevante (una foto de un producto dañado, un comprobante) y responde en consecuencia. Si tu operación recibe muchos audios, agregá esta prueba antes de decidir: mandá un audio de diez segundos con una consulta clara y mirá qué hace. Con el cobro por mensaje, un audio mal interpretado cuesta dos veces: la respuesta equivocada y la corrección. ## [¿Cómo se explican estas pruebas a quien decide la compra?](#como-se-explican-estas-pruebas-a-quien-decide-la-compra) Con una frase: "No miramos qué dice el proveedor que hace, miramos qué hace con tus mensajes." Las seis pruebas llevan menos de una hora, no requieren conocimiento técnico y producen una planilla que se puede compartir con cualquiera del equipo. Quien decide la compra no necesita entender cómo funciona un modelo de lenguaje: necesita ver, con sus propias consultas, la diferencia entre lo que resuelve y lo que no. Y si el proveedor se niega a que hagas las pruebas con tus mensajes, esa también es una respuesta. ## [¿Qué hacer con lo que encontraste?](#que-hacer-con-lo-que-encontraste) Si buscás un agente y lo que tenés es un chatbot, no hace falta cambiar todo. Anotá qué consultas quedan sin resolver y cuánto cuestan en tiempo del equipo. Ese es el argumento para decidir si vale la pena dar el paso, y con qué proceso empezar. Herramienta del post ### Las seis pruebas, con puntaje Probalo en tu WhatsApp o en el de un proveedor y marcá lo que pasó. Cambié de tema a mitad de camino y respondió bien las dos cosas _(+1)_Pedí dos cosas en un solo mensaje y resolvió las dos _(+1)_Hice una pregunta fuera de lista y la manejó con sentido _(+1)_Preguntó por mi estado real (pedido, pago, turno) y respondió con datos _(+1)_Pedí una persona y derivó con resumen _(+1)_Lo corregí y ajustó la respuesta _(+1)_ **0 de 6** #### Chatbot por reglas Funciona si el universo de consultas es chico y estable. Para consultas variadas o con datos del cliente va a quedarse corto. Este objeto también tiene [página propia](/las-seis-pruebas), para mandarla sola. Preguntas frecuentes ### ¿Un chatbot con IA es lo mismo que un agente? No necesariamente. Un chatbot puede usar un modelo de lenguaje para redactar y seguir un recorrido fijo. Un agente decide el paso siguiente y puede consultar y modificar datos. ### ¿Cómo sé si un agente está conectado a mis sistemas? Preguntale por el estado de algo propio, como un pedido o un pago. Si responde con datos reales, está conectado. ### ¿Un chatbot por reglas sirve? Sí, si el universo de consultas es chico y estable. Deja de servir cuando las consultas varían o necesitan datos del cliente. 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