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En nuestra región, el cliente trae expectativas altísimas y tolerancia bajísima. La velocidad ya no es un plus, es el punto de entrada. La confianza decide si el cliente se queda.
Si tu IA 'solo contesta', tarde o temprano te mete en problemas. Aprende cómo documentar detonadores y a quién escalar con nuestra plantilla gratuita.
Casi todos los negocios empiezan igual: un celular, un número personal, mensajes que entran todo el día. Pero cuando el volumen crece, WhatsApp también tiene que evolucionar. Entender las diferencias entre los tres tipos de WhatsApp evita muchos dolores de cabeza.
Cuando la IA empieza a usar herramientas reales —bases de datos, CRMs, calendarios— aparece un nuevo problema: ¿cómo controlas qué puede usar, cómo lo usa y bajo qué reglas? Aquí es donde entra el Model Context Protocol (MCP).
Un modelo de lenguaje se convierte en agente cuando deja de ser solo un 'respondedor' y pasa a tener un objetivo, tomar decisiones, usar herramientas y saber cuándo escalar a un humano.
La IA no sabía nada de tu negocio. Podía escribir correos y responder preguntas generales, pero cuando preguntabas algo específico, simplemente no lo sabía. Y no era un bug.
Las alucinaciones no son errores aleatorios. Son una consecuencia directa de cómo funciona un modelo de lenguaje cuando no tiene el contexto suficiente.
Mucho antes de que la IA atendiera WhatsApp, agendara citas o ayudara a vender, solo hacía una cosa muy bien: predecir la siguiente palabra.
Cuando tu IA atiende todo por ti, se vuelve aún más importante saber a qué conversaciones sí les tienes que prestar atención.
Muchos negocios piensan que necesitan 'un asistente de IA' que haga todo. Pero los mejores negocios tienen roles claros. Con la IA pasa lo mismo.
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