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Taller mecánico Servicios • 2024

Contesta las 24 horas y nunca inventa un precio. El turno lo confirmás vos a la mañana.

El panel del taller mecánico abierto en una laptop sobre un escritorio. En pantalla, a la izquierda la cola de turnos del martes con un conflicto marcado: seis turnos contra un cupo de cinco; a la derecha los recordatorios automáticos que se proponen la tarde anterior a cada turno, uno pendiente de aprobación con su mensaje y sus botones de aprobar y descartar, y el siguiente ya aprobado, esperando el próximo envío.

La solución

Qué cambió.

Antes

Entre 20 y 40 consultas por día entraban por WhatsApp y las contestaba quien pudiera. Fuera de horario no las contestaba nadie: el que preguntaba un sábado esperaba al lunes.

Los datos del cliente y del auto vivían en el chat y en la cabeza de los tres. Para dar un precio había que abrir el Excel a mano, y los turnos se pisaban porque el foso admite un auto por vez.

Después

Un agente contesta por WhatsApp las 24 horas, con los precios cerrados que lee del catálogo del taller. Lo que depende de revisar el auto no lo cotiza: toma los datos y lo pasa a una persona.

La ficha del cliente y del vehículo se llena sola con lo que el cliente escribió —y sólo con eso—. Los turnos entran a una cola con el cupo del foso a la vista, y confirmarlos sigue siendo decisión de una persona, con nombre y hora.

Lo que quedó funcionando
  • Agente de WhatsApp que contesta solo, las 24 horas
  • Ficha de cliente y vehículo que se llena con lo que el cliente dijo
  • Catálogo de precios sincronizado desde el Excel del taller
  • Cola de turnos con el cupo del foso y confirmación humana
  • Recordatorio de turno propuesto solo y aprobado a mano
  • Reglas del bot editables por el dueño, y bitácora de cada respuesta
Dos conversaciones de WhatsApp, una sobre otra, dentro del panel del taller. Arriba, rotulada «precio cerrado», un cliente pregunta cuánto sale el service completo y el bot contesta con el precio y el detalle de lo que incluye; debajo va la fila del catálogo de donde salió ese número: código S-001, service completo, $85.000, una hora. Abajo, rotulada «a presupuestar» y con la conversación pasada a modo humano, otro cliente pregunta qué puede costar un ruido en el motor: el bot no da ningún número, avisa que se comunica una persona, y la encargada entra a la misma conversación a pedirle los datos para un turno. Al pie, el registro del sistema explica que bloqueó dos borradores por sugerir una causa sin haber visto el auto, y que por eso derivó.
La ficha del vehículo del panel, debajo del mensaje que la originó. Arriba, el cliente escribe que tiene un Peugeot 2008 y quiere hacerle el service completo. Debajo, los cinco campos de la ficha: marca «Peugeot» y modelo «2008» aparecen precargados y resaltados, y nombre, año y patente quedan vacíos, con el rótulo «sin datos» y el borde punteado. Una nota al pie aclara que sólo se guarda lo que aparece textual en el mensaje, y que un campo vacío nunca pisa uno ya guardado.
La cola de turnos del panel, con dos días. El martes 25/08 está marcado con seis de cinco lugares y el aviso de que supera el cupo del foso: cinco turnos confirmados, cada uno con quién lo confirmó y a qué hora, un sexto pendiente resaltado en rojo con la leyenda «excede el cupo del día» y su botón de confirmar, y uno cancelado, tachado. Debajo, el miércoles 26/08 con tres de cinco lugares y uno que nadie confirmó todavía. Al pie, la nota de que el foso admite un auto por vez y de que confirmar en firme siempre es de una persona.
La pantalla de recordatorios del panel. Arriba, un recordatorio pendiente de aprobación con el texto exacto que le va a llegar al cliente —el aviso de su turno del martes y el pedido de que avise si no puede venir—, la aclaración de que ese texto no se edita, y los botones de aprobar y enviar o descartar. Debajo, tres recordatorios en los otros estados: aprobado sin enviar, enviado con su hora, y descartado, tachado.
El editor de reglas del bot, con un borrador sin publicar. En el cuadro de texto, las reglas escritas en lenguaje corriente: nunca dar un precio de algo que depende de revisar el auto, nunca prometer reservas en firme, nunca mencionar costos internos y nunca aceptar autos nuevos para el sábado. Debajo, los campos de horario de apertura y cierre y el cupo de autos por día. Al pie, los botones de guardar borrador, probar y publicar, con la aclaración de que probar no manda nada por WhatsApp, y el aviso de que sólo el dueño puede publicar.

Resultados

Lo que cuesta que conteste.

El sistema mide su propio costo: cada llamada al modelo guarda los tokens que devolvió la API y la tarifa con la que se calculó, atada a la consulta que la originó. Sobre conversaciones reales da USD 0,00148 por consulta contestada — a 20 consultas por día, unos USD 0,89 por mes; a 40, USD 1,78. Es una cifra medida y no estimada, con la advertencia que va con ella: la muestra todavía es corta —doce consultas— y el promedio se afina solo a medida que entren más. Lo que no va acá es un ahorro en horas: eso lo mide el taller, no el sistema.

La pantalla de costo de IA del panel. Arriba, tres cifras: el costo por consulta contestada, USD 0,001480, medido sobre doce consultas reales; el gasto del mes, USD 0,0178 en cuarenta y una llamadas al modelo; y la proyección mensual, USD 0,89 a veinte consultas por día y USD 1,78 a cuarenta. Abajo a la izquierda, el desglose de en qué se fue —respuesta al cliente, control interno de la respuesta, mensaje de cierre al derivar y transcripción de audio— con su total. A la derecha, las tarifas por millón de tokens de cada modelo, y lo que queda fuera de la cuenta por no ser conversaciones reales.
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