Agente concierge multi-canal con voz y WhatsApp
Cadena de 4 restaurantes en CDMX. Le construimos agente concierge que toma reservas por voz y WhatsApp, libera mesas no honradas y maneja lista de espera con prioridades.
Cadena de restaurantes (cliente bajo NDA)
El host del restaurante se distraía atendiendo teléfono y WhatsApp con consultas repetitivas (horarios, disponibilidad, ubicación), perdiendo experiencia de los comensales en sala. Las mesas no honradas se quedaban sin notificación y la lista de espera no priorizaba clientes recurrentes vs nuevos.
Stack y entregable
Agente concierge integrado al POS del restaurante: toma reservas por WhatsApp y por voz (Whisper + voice synth), confirma con recordatorio 2h antes, libera mesas si no responden 15 min después de la hora, gestiona lista de espera con prioridades por frecuencia de visita. Reporta diariamente al gerente operativo y mensualmente a dirección.
Métricas verificables
Qué aprendimos
El cliente puede no notar que está hablando con un agente — y eso está bien si la experiencia es mejor que la humana actual. Lo crítico es que el escalamiento al gerente cuando algo no calza es inmediato y obvio.
Cómo se construyó
Tecnologías: Claude Sonnet 4.6 · WhatsApp Business · OpenAI Whisper · ElevenLabs · POS API
Tiempo a producción: 5 semanas a producción
FAQ · este caso
¿En cuánto tiempo Studio entregó este proyecto para Restaurantes y F&B?
5 semanas a producción. El equipo cliente operaba el agente en producción al final de ese plazo, con dashboards de observabilidad y guardrails ya configurados. La fase de estabilización se incluye en ese tiempo.
¿Qué stack tecnológico se usó en Restaurantes y F&B?
Claude Sonnet 4.6 · WhatsApp Business · OpenAI Whisper · ElevenLabs · POS API. La selección se hizo contra los sistemas existentes del cliente — sin migraciones forzadas, integrando vía API oficial donde estuvo disponible.
¿Cómo se midió "Mesas perdidas por no-show no notificado" (−72%)?
Las métricas se calibraron contra el baseline operativo del cliente antes del proyecto. Cada KPI tiene definición operativa documentada y se reporta en dashboard semanal durante estabilización. Los números reales están protegidos por NDA; los valores publicados son rangos verificables auditables.
¿Se puede replicar este caso en otra empresa de Restaurantes y F&B?
El patrón es replicable; la implementación específica depende del stack actual, volumen de operación y reglas internas. El diagnóstico Studio de 45 min identifica qué piezas aplican a tu contexto y proyecta ROI específico.
¿Quién opera el agente después del proyecto?
El equipo del cliente. Studio entrega el agente operando, capacita al equipo en monitoreo, ajustes de prompts y manejo de excepciones. Soporte de estabilización incluido los primeros meses; después se puede contratar retainer mensual opcional.
¿Qué pasa si el modelo de IA cambia o sube de precio?
Studio orquesta multi-LLM (Claude Sonnet 4.6 + GPT-4 + Gemini 2.0). Cuando un proveedor sube precio o degrada calidad, se reconfigura el routing al modelo competitivo sin reescribir el agente. La arquitectura está diseñada para sobrevivir cambios del mercado.
¿Tu empresa enfrenta retos similares a Restaurantes y F&B?
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