Bot de WhatsApp + Handoff Humano
CCYR — Centro Especializado en Cadera y Rodilla
Un centro médico de Mar del Plata recibía entre 100 y 150 mensajes de WhatsApp por día. Desde CodeMar armamos un bot que hace el triage y le devuelve el control a las secretarias justo cuando importa.
Problema
Las secretarias de CCYR hacían tres trabajos al mismo tiempo: atendían pacientes que esperaban en el consultorio, contestaban el teléfono y respondían WhatsApp. Los tres canales compiten por la misma atención, y WhatsApp siempre pierde — es el que se puede "dejar para después".
El resultado: turnos que se pisaban o se perdían porque nadie llegó a confirmarlos, recetas que se demoraban días porque el pedido quedaba enterrado entre otros ochenta mensajes, y una carga mental constante de no saber cuántas cosas quedaron sin responder.
No era un problema de mala atención — era un problema de volumen. Ninguna persona sostiene 100-150 mensajes por día sin que algo se caiga.
Solución
Un bot de WhatsApp determinístico (sin IA generativa) que atiende la primera parte de la conversación — identifica qué necesita el paciente mediante menús interactivos, junta los datos necesarios — y después pasa la conversación a una secretaria con todo el contexto ya armado, dentro de un panel multi-agente.
El paciente nunca "habla con un robot" en el sentido incómodo: escribe una vez, elige opciones de un menú, y cuando su pedido está listo para resolverse, una persona real lo toma. El bot no reemplaza a las secretarias — les saca el trabajo repetitivo de encima para que se enfoquen en lo que requiere criterio humano.
↩ vuelta: Secretaria → Chatwoot → template aprobada → Paciente
El bot en acción
Capturas reales del bot en producción (sin datos de pacientes).
Stack técnico
Highlights
- 01 Menú de 4 ramas Pedir turno, cambiar/anular, receta u otra consulta, con sub-menús para 8 especialidades médicas y 3 tipos de receta.
- 02 Detección de horario y feriados Fuera de horario de atención (lun a vie, 8 a 20hs) o en feriado argentino, el bot responde con un mensaje contextual en vez de dejar al paciente en visto.
- 03 Handoff de archivos Si el paciente manda una foto o PDF (orden médica, estudio), queda guardado automáticamente en Chatwoot con una nota privada del bot para la secretaria.
- 04 Whitelist de bypass Familiares y médicos del staff saltean el bot por completo, van directo a una persona.
- 05 Templates aprobadas + Dashboard Apps 5 plantillas de Meta (factura, cambio de turno, receta lista, aviso médico, mensaje general) que las secretarias disparan con un formulario embebido en cada conversación.
Decisiones de diseño
¿Por qué determinístico y no un bot con LLM?
Es un contexto médico, regido por la Ley 25.326 de protección de datos personales. Ningún dato de paciente pasa por un modelo de lenguaje de terceros — cada respuesta del bot sale de un flujo fijo, auditable, sin ambigüedad. En salud, previsibilidad gana sobre "inteligencia".
¿Por qué handoff a Chatwoot en vez de bot puro end-to-end?
Un bot que resuelve todo suena bien en la demo y falla en la práctica: hay pedidos que necesitan criterio humano (una urgencia, una excepción, un paciente confundido). El diseño correcto no es reemplazar a la secretaria, es sacarle el 80% del trabajo mecánico para que el 20% que sí necesita persona lo maneje una persona, con el contexto ya armado.
¿Por qué stack propio en Oracle Free y no un SaaS de bots?
Costo y control. La capa gratuita ARM de Oracle Cloud sostiene todo el stack a costo de infraestructura $0/mes. Nada de licencias por conversación, nada de vendor lock-in — si CCYR quiere migrar de proveedor de WhatsApp o de panel el día de mañana, los datos y la lógica son de ellos.
Resultado
En producción desde mediados de 2026, procesando entre 100 y 150 mensajes de WhatsApp por día.
→ Los números de reducción de carga y turnos recuperados todavía no están medidos con precisión. Cuando tengamos unas semanas de datos en Chatwoot, esta sección se actualiza con cifras reales.
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