El problema
Toda la atención comercial ocurría en WhatsApp y el historial quedaba atrapado en la aplicación. Conocer el estado de una negociación, las preferencias de un cliente y los acuerdos previos requería revisar cientos de mensajes manualmente.
Lo que construí
- Captura. Evolution API expone las conversaciones; un script en Python extrae los mensajes nuevos desde la última sincronización.
- Clasificación con IA. Cada conversación es procesada por la API de Anthropic (Claude), que devuelve la etapa del embudo comercial y un resumen estructurado bajo un esquema estricto.
- Persistencia y Deduplicación. Base de datos SQLite local con claves de deduplicación para evitar registros repetidos ante reintentos.
- Automatización. Tarea programada en el sistema a las 07h30, con recuperación automática si el equipo estuvo apagado.
- Sincronización de Catálogo. Vincula las consultas con la API del inventario para reflejar en la ficha del lead el producto de interés.
Decisiones técnicas
Privacidad y simplicidad. Reemplacé flujos en la nube de terceros por procesamiento local en Python, manteniendo las conversaciones de clientes dentro del entorno privado y reduciendo costos de infraestructura.
Salida de IA tratada como dato no confiable. Las respuestas del LLM se validan contra un conjunto cerrado de estados antes de tocar la base de datos. Si el modelo devuelve un valor ambiguo, se deriva a revisión en lugar de guardar datos erróneos.
Resultado
Operación comercial organizada y automatizada, con triaje de leads en menos de 5 segundos y contexto estructurado listo para la atención humana.