CURSO COMPLETO: Cómo Crear AGENTES de VOZ con IA (Sin Código, Paso a Paso)

Bienvenido al curso de creación de agentes de voz con IA

Introducción al curso

• Este curso se presenta como el mejor en la creación de agentes de voz con inteligencia artificial, prometiendo un aprendizaje práctico y aplicable en el mundo real.

• Se enfatiza que los participantes aprenderán a desarrollar soluciones que pueden ser vendidas a negocios o implementadas en sus propios emprendimientos.

Ejemplo práctico: Interacción con un agente de voz

• Se realiza una simulación donde un agente de voz (Laura) interactúa con un cliente para agendar una cita dental, mostrando su funcionalidad.

• Laura, el agente, demuestra capacidad para gestionar citas sin errores ni descansos, lo que resalta la eficiencia del sistema.

Potencial y oportunidades del desarrollo

• El presentador destaca que cualquier persona puede crear su propio agente similar a Laura sin necesidad de conocimientos previos en programación.

• Se menciona que este tipo de tecnología ha permitido a negocios generar ingresos significativos sin aumentar su personal.

Contenido del curso

• Víctor Pérez, CEO y fundador de Vistral Solutions, introduce los temas del curso: teoría sobre agentes de voz y su funcionamiento.

• Los participantes aprenderán sobre las herramientas necesarias (Vapi, N8N, Tilio), así como cómo implementar tareas específicas como agendar citas y resolver dudas.

Demanda del mercado y motivación personal

• Se discute la alta demanda actual por soluciones basadas en IA y la escasez de profesionales capacitados en esta área.

• Víctor comparte su perspectiva sobre por qué está compartiendo este conocimiento: solo una pequeña fracción realmente aprovechará esta oportunidad.

Cierre e invitación al aprendizaje

• Se invita a los espectadores a comprometerse con el contenido del curso si están dispuestos a invertir tiempo en aprender algo valioso.

• El presentador concluye animando a los interesados a prepararse para un aprendizaje significativo durante el curso.

¿Cómo desarrollar soluciones de agentes de voz con inteligencia artificial?

Introducción al curso

• El video es gratuito y promete enseñar a desarrollar soluciones de agentes de voz con inteligencia artificial, aplicables en negocios propios o ajenos.

• Se enfatiza el potencial de la tecnología y su impacto en los negocios, introduciendo las bases necesarias antes de entrar en detalles técnicos.

• No se requiere conocimiento previo; el curso está diseñado para principiantes y se explicará desde cero.

Herramientas necesarias

• Se presentarán cuatro herramientas clave: Vapi, Tilio, N8N y Go High Level. Estas herramientas colaboran para crear un sistema automatizado que escucha, decide y actúa.

• La meta no es solo crear una demo simple, sino una solución real que supere las limitaciones de los bots tradicionales.

Futuro de los agentes de voz

• Los agentes de voz actuales son más avanzados que simples bots; pueden realizar tareas como agendar citas y analizar llamadas para mejorar resultados.

• Este sistema puede ser vendido entre 1,000 € y 10,000 €, dependiendo del empaquetado y el problema que resuelva para el cliente.

Oportunidades en el mercado

• Existen múltiples oportunidades comerciales al ofrecer estas soluciones a sectores como inmobiliarias o clínicas dentales.

• A pesar del éxito personal del presentador, hay suficiente demanda en el mercado; pocos saben cómo implementar estas tecnologías efectivamente.

Dream team tecnológico

• Se menciona la escasez de personas dispuestas a trabajar arduamente para desarrollar estas soluciones; esto reduce la preocupación por la saturación del mercado.

• Las herramientas se explicarán en detalle a lo largo del curso. La primera herramienta mencionada es Vapi, que será fundamental para crear el agente conversacional.

¿Cómo funciona un sistema de agentes de voz?

Introducción a las herramientas del sistema

• El sistema nervioso del agente de voz será N8N, que ejecutará tareas como agendar citas y procesar análisis postllamada.

• N8N se encargará de conectarse con APIs para gestionar citas, buscar datos y realizar lógica compleja en tiempo real.

• Twilio es la plataforma utilizada para conectar el agente de voz a un teléfono real, permitiendo hacer y recibir llamadas.

• Go High Level servirá como CRM para centralizar información sobre leads y gestionar citas después de las llamadas.

• Se mencionan otras herramientas como cal.com y calendar para facilitar la gestión de citas y seguimientos.

Proceso estándar del agente de voz

• Un ejemplo práctico: un cliente potencial llena su información en un anuncio de Facebook Ads, lo que activa una llamada del agente de voz.

• Go High Level recibe el lead del anuncio, enviando un mensaje a N8N que luego contacta a Bapi para realizar la llamada al cliente.

• El agente utiliza Vapi y Twilio para comunicarse con el cliente, resolver dudas y agendar citas utilizando N8N.

• Después de la llamada, N8N procesa los datos en el análisis postllamada y actualiza la información en Go High Level.

Creación del primer agente de voz

• VIPI es la herramienta principal para crear agentes de bot con inteligencia artificial; existen otras plataformas similares como Eleven Labs y Retail.

• La lógica detrás del uso de estas herramientas es similar; entender cómo funcionan permite migrar entre ellas sin complicaciones.

• Se aplicará la ley de Pareto (80/20), enfocándose en el 20% esencial que generará el 80% de los resultados deseados al usar Bapi.

• A pesar de parecer complicada, solo se utilizará una pequeña parte (30%-35%) de las funcionalidades disponibles en VIPI.

Introducción a los Asistentes de Voz

Herramientas y Conexiones

• Se mencionan las herramientas necesarias para crear asistentes de voz, incluyendo números de teléfono para conectar con Twilio y la biblioteca de voces.

• Se habla sobre el sistema Outbound para realizar llamadas, así como la importancia de tener métricas y logs para observar el rendimiento del agente.

• Las métricas más relevantes incluyen asistencia, herramientas, números telefónicos y claves API para integraciones en N8N.

Creación del Asistente

• Para crear un asistente nuevo se utiliza una plantilla en blanco que permite personalizarlo según las necesidades del negocio o cliente.

• Al crear el asistente, se accede a diversas configuraciones que permiten ajustar características como modelo, voz y análisis post llamada.

Análisis y Pruebas

• La interfaz ofrece opciones para realizar pruebas del asistente mediante chat sin gastar créditos, lo cual es útil durante el desarrollo.

• Se menciona un regalo especial: $50 en créditos gratuitos al aplicar un código promocional al comprar créditos.

Costos y Funcionamiento del Agente de Voz

Costos Asociados

• El costo por minuto de uso del agente es de 10 centavos de dólar, con una latencia inicial estimada en 1050 milisegundos.

• Los costos se desglosan en un cargo fijo por minuto y cargos adicionales por transcripción. Esto implica que cada interacción requiere convertir voz a texto.

Proceso Operativo

• Un agente de voz funciona mediante cuatro etapas: transcripción de voz a texto, generación de respuesta en texto por parte del modelo IA (como GPT), y conversión final a voz.

Configuración de un Asistente de Voz

Selección del Modelo

• Se puede elegir entre varios modelos para el asistente de voz, incluyendo opciones de Open AI, Anthropic, Google y otros.

• El modelo preferido es el "4 o Mini", que es rápido y económico, adecuado para la mayoría de las tareas de un agente de voz.

Personalización del Mensaje Inicial

• Es importante personalizar el primer mensaje que enviará el agente. Se sugiere iniciar con "Hola" seguido por una variable que represente el nombre del cliente.

• Ejemplo: "Hola, María, he visto que has cogido el tratamiento anti-aging. ¿Quieres agendar cita ya?" Esto se basa en información obtenida a través de anuncios.

Importancia del System Prompt

• El system prompt es crucial; si está mal configurado, el agente no funcionará correctamente.

• Debe incluir instrucciones sobre la identidad del asistente y las herramientas disponibles para realizar tareas específicas como agendar citas.

Ejemplo de System Prompt

• Un ejemplo básico incluye la identificación del asistente y su función principal: responder dudas y gestionar citas.

• Incluir variables como la hora actual en España y pautas sobre cómo debe comunicarse (tono cercano y amable).

Herramientas Disponibles para el Agente

• Las herramientas son esenciales; se deben definir claramente qué herramientas tiene el agente y cómo utilizarlas.

• La primera herramienta permite verificar disponibilidad antes de agendar citas. Se debe solicitar al cliente su nombre completo, correo electrónico y fecha deseada.

Proceso para Agendar Citas

• Después de comprobar disponibilidad, se utilizará otra herramienta para agendar la cita clínica pasando los datos proporcionados por el cliente.

• Es posible personalizar este proceso según las necesidades específicas del negocio o múltiples calendarios si hay varios doctores involucrados.

Herramientas para la Gestión de Citas Clínicas

Funcionalidades de la Herramienta

• La herramienta permite solicitar la duración deseada de la sesión, aunque se sugiere eliminar esta opción si no es necesaria.

• Si el horario solicitado no está disponible, el sistema sugiere dos horarios cercanos como alternativas.

• Se incluye una función para cancelar citas clínicas, aunque algunos clientes prefieren usar WhatsApp para confirmar o cancelar.

Personalización y Reglas del Agente

• El agente debe tener en cuenta la zona horaria adecuada (por ejemplo, Europe/Madrid) al agendar citas.

• El horario de atención es de lunes a viernes, de 9 a 17 horas; se recomienda escribir los números en texto para evitar confusiones lingüísticas.

• En caso de que el usuario no entienda, el agente reformula las preguntas y ofrece dejar un mensaje tras dos intentos fallidos.

Manejo de Errores y Finalización de Llamadas

• Si un usuario solicita algo fuera del horario establecido, se le informa sobre los horarios disponibles y se registra su petición.

• Se añade una herramienta para finalizar llamadas cuando sea necesario.

Configuración Técnica del Agente

• Se prefiere incluir todo el conocimiento relevante directamente en las instrucciones del prompt en lugar de depender de archivos externos.

• Los "tokens" son utilizados para contar palabras; se establece un límite máximo (500 tokens) para asegurar respuestas completas sin cortes.

Temperatura y Configuración Vocal

• La temperatura en modelos AI determina la aleatoriedad; se recomienda mantenerla baja (0.2 - 0.3) para asegurar que el modelo siga las instrucciones correctamente.

• La configuración vocal es crucial; Eleven Labs es mencionada como una plataforma destacada para generar voces realistas y efectivas.

Selección y Prueba de Voces

• En Eleven Labs, hay una amplia biblioteca con diversas voces; se pueden aplicar filtros por idioma y acento (ej. español peninsular).

• Es importante probar diferentes voces hasta encontrar una que sea adecuada; cada voz tiene características únicas que afectan la interacción con el cliente.

Configuración de Agentes de Voz

Cambios en la Configuración del Proveedor

• Se abre la configuración y se cambia el Avenir ID manualmente, además de copiar el código del identificador de voz previamente obtenido.

• Se puede elegir entre los modelos 11 turbo o 11 multilingual; se prefiere el modelo 11 multilingual por su versatilidad.

Personalización de la Experiencia Auditiva

• Es posible añadir sonidos de fondo para hacer la experiencia más realista, como el sonido de un teclado en una oficina.

• La mejor configuración depende del usuario; se recomienda un proceso iterativo para ajustar parámetros como estabilidad, claridad y velocidad.

Importancia de los Parámetros Ajustables

• No hay un valor determinante que garantice el funcionamiento óptimo del sistema; ajustes menores no afectan significativamente al rendimiento.

• Un balance es necesario: menor latencia puede resultar en una calidad vocal inferior. Los modelos están mejorando constantemente.

Publicación y Pruebas Iniciales

• Una vez configurada la voz, se procede a publicar y probar el agente por primera vez. Se menciona que aún queda trabajo por hacer.

Masterclass Gratuita y Recursos Adicionales

• Se anunciará una masterclass gratuita donde se enseñará a crear agentes desde cero, con recursos compartidos solo para participantes en vivo.

• También se abrirán plazas limitadas para una comunidad VIP enfocada en generar ingresos mediante inteligencia artificial.

Integración con N8N

Configuración del Transcriptor

• Es crucial asegurarse que el transcriptor esté configurado en español (código "es") para que funcione correctamente con voces hispanas.

Introducción a N8N

• N8N es presentado como la herramienta líder mundial para automatizaciones con inteligencia artificial y agentes de voz.

• Se explica cómo crear herramientas dentro de N8N, comenzando desde cero y utilizando opciones como "Create Tool" para personalizar funciones.

Creación de Herramientas Personalizadas

• Las herramientas creadas no necesitan ser repetidas; una vez establecidas, pueden ser reutilizadas fácilmente dentro del flujo de trabajo.

¿Cómo integrar herramientas de inteligencia artificial utilizando N8N?

Integraciones y personalización con N8N

• Se mencionan integraciones como MCP, Google Calendar y Go High Level. El autor utiliza N8N por su fiabilidad y funcionalidad completa.

• La herramienta se usará para verificar la disponibilidad, diferenciándola con YouTube. Se busca personalizar la herramienta para mejorar su uso.

• Para conectar el agente de voz con N8N, se utilizará una tecnología llamada webhook, que permite la comunicación entre sistemas.

Automatizaciones y análisis post llamada

• N8N se encargará de las automatizaciones relacionadas con los agentes de voz e incluirá análisis post llamada.

• Vapi está instalado en un software específico, mientras que N8N es open source y puede instalarse en infraestructura propia.

Creación de infraestructura de IA

• Se explicará cómo crear una infraestructura de inteligencia artificial desde cero, destacando su importancia para negocios profesionales.

• La infraestructura es modular y escalable, combinando servidores y software para optimizar costos y procesos.

Herramientas necesarias para la instalación

• Las herramientas clave incluyen Hostinger (servidor VPS), Easy Panel (interfaz visual sobre Linux), y N8N.

• Hostinger actúa como el terreno donde se construirá la infraestructura; permite realizar automatizaciones a menor costo.

Uso de Easy Panel

• Easy Panel facilita la gestión del servidor VPS sin necesidad de comandos complicados; es gratuito y simplifica el proceso.

• Actúa como un tablero eléctrico que controla todas las aplicaciones dentro del servidor, haciendo más accesible la administración.

Este resumen proporciona una visión clara sobre cómo integrar herramientas de inteligencia artificial utilizando N8N, así como los pasos necesarios para establecer una infraestructura adecuada.

Introducción a N8N y su Instalación

¿Qué es N8N?

• N8N es una herramienta de automatización open source, lo que significa que es de código abierto y se puede instalar gratis en un servidor VPS.

• La versión cloud de N8N es más cara y menos escalable en comparación con la instalación local, lo que hace que la opción VPS sea más económica.

Proceso de Instalación

• Se presentará un paso a paso sobre cómo instalar N8N y otras herramientas necesarias para crear una infraestructura de inteligencia artificial.

• Se utilizará el servidor VPS de Hostinger, aunque el proceso es similar en otros proveedores.

Selección del Plan VPS

• Al elegir un plan VPS, no se debe seleccionar la opción específica para N8N, ya que se busca una infraestructura más amplia.

• Los planes disponibles son KVM1, KVM2, KVM4 y KVM8; cada uno ofrece diferentes recursos como CPU, RAM y espacio en disco.

Comparativa de Recursos

• El plan KVM1 incluye 1 núcleo VCPU, 4 GB de RAM y 50 GB de espacio en disco; adecuado para pruebas personales.

• Para clientes o proyectos más grandes, los planes KVM2 o KVM4 son recomendables debido a sus mayores capacidades.

Proceso de Contratación

• Al contratar el servidor VPS se puede optar por diferentes periodos: mensual (más caro), anual o bienal (más económico).

• Es importante elegir la ubicación del servidor con menor latencia para asegurar un mejor rendimiento; Alemania tiene la mejor latencia comparado con India.

Configuración Final

• Se seleccionará Easy Panel como panel de control basado en Ubuntu para gestionar las aplicaciones dentro de la infraestructura.

• Después del pago, se generará una contraseña root para el acceso al servidor VPS; esta debe ser guardada adecuadamente.

¿Cómo configurar un servidor VPS con Hostinger?

Creación del Servidor VPS

• Hostinger está configurando el servidor VPS, lo cual tomará aproximadamente 5 minutos. Se recibirá un correo electrónico una vez que esté listo.

• Es crucial mantener la información de acceso SSH censurada para garantizar la seguridad del servidor.

Acceso y Configuración Inicial

• Después de crear el VPS, se accede a la pantalla de administración donde se abrirá Easy Panel para comenzar las instalaciones.

• En Easy Panel, se crea una cuenta ingresando un correo electrónico y contraseña. Se recomienda no recibir spam durante este proceso.

Instalación de Aplicaciones

• El panel central mostrará el uso del CPU, memoria y disco. Se creará un nuevo proyecto para instalar aplicaciones como N8N y Chatbot.

• Al buscar plantillas en Easy Panel, se selecciona N8N para su instalación.

Selección de Versiones Estables

• Para instalar N8N, es importante elegir la última versión estable desde DockerHub en lugar de usar "latest" o versiones beta que pueden tener errores.

• Se debe copiar la versión estable encontrada en DockerHub y pegarla en el panel antes de proceder con la creación.

Finalización e Inicio de N8N

• Una vez instalado N8N correctamente, se abre la instancia en el servidor VPS.

• Al ingresar por primera vez a N8N, se debe crear una cuenta proporcionando email y contraseña.

Activación y Personalización

• Es necesario solicitar una clave de licencia gratuita al email proporcionado durante el registro para acceder a más funcionalidades.

• En los ajustes personales, se puede cambiar el tema a oscuro para mayor comodidad visual al utilizar N8N.

Estos puntos resumen los pasos esenciales para configurar un servidor VPS utilizando Hostinger y cómo instalar aplicaciones clave como N8N dentro del entorno creado.

Introducción a Herramientas Avanzadas para Agentes de Voz

Objetivos del Módulo

• Este módulo se centra en enseñar herramientas avanzadas para agentes de voz con inteligencia artificial, incluyendo la programación de citas y la verificación de disponibilidad.

• Se abordarán dos métodos para agendar citas: durante la llamada y post llamada, utilizando Google Calendar y cal.com.

Preparación Inicial

• Es recomendable revisar los fundamentos de agentes de voz antes de comenzar este módulo para entender conceptos clave como VIPI y cómo funcionan las herramientas.

• El primer paso es crear una cuenta en cal.com y vincularla con Google Calendar, iniciando sesión con un correo electrónico o cuenta de Google.

Conexión a Google Calendar

• Al iniciar sesión, se debe otorgar permiso a cal.com para acceder y modificar el calendario. Es crucial seleccionar correctamente la zona horaria.

• Se puede conectar Google Meet como herramienta principal para realizar llamadas, además de establecer horarios disponibles según las preferencias del cliente.

Configuración del Calendario

• Los usuarios deben definir el horario disponible (por ejemplo, lunes a viernes de 8 am a 4 pm), lo cual es esencial para agendar citas efectivamente.

• En cal.com se pueden personalizar tipos de eventos, reservas y flujos de trabajo; sin embargo, este tutorial se centrará en crear un nuevo calendario desde cero.

Creación del Calendario

• Al crear un calendario nuevo, se debe especificar su duración (ejemplo: 60 minutos por cita), así como otros detalles como título y descripción.

• La configuración avanzada permite verificar que el calendario esté conectado correctamente al Google Calendar utilizado en esta prueba.

Personalización del Evento

• Se puede cambiar el nombre que aparecerá cuando se cree un evento en el calendario. Esto incluye variables que permiten personalizar información sobre quien agenda la cita.

• A continuación, se explicará cómo conectar todo esto mediante N8N para permitir que los agentes de voz accedan al calendario y agenden citas en tiempo real.

Integración de un Agente de Voz con N8N

Configuración del Webhook

• Se menciona que el agente de voz con inteligencia artificial se conectará a N8N mediante un webhook de tipo POST. La respuesta no será inmediata, sino que utilizará el nodo "respond to webhook".

• Se utiliza la URL de prueba para las configuraciones iniciales y se recomienda cambiar a la URL de producción una vez que el agente esté listo para funcionar automáticamente.

Creación del Asistente IA

• El asistente en desarrollo es un agente clínico dental, y se establece un prompt sencillo sin profundizar en técnicas avanzadas de prompting.

• Es crucial incluir la hora actual del país del usuario en el prompt para gestionar correctamente las citas futuras.

Parámetros Necesarios

• Se deben solicitar al usuario su nombre y correo electrónico, además de establecer la zona horaria correspondiente, que debe coincidir con cal.com.

• Las herramientas necesarias incluyen "mirar disponibilidad" y "agendar cita", asegurando primero que haya horarios disponibles antes de proceder a reservar.

Creación de Herramientas Personalizadas

• Para crear herramientas personalizadas, se selecciona "custom tool" y se nombra como "mirar disponibilidad clínica".

• En los ajustes del servidor, se introduce el webhook previamente creado. Es importante usar la URL correcta según si está en fase de prueba o producción.

Parámetros para el Webhook

• Los parámetros necesarios son: nombre del cliente, correo electrónico, zona horaria y hora solicitada para agendar la cita.

• Se pueden añadir parámetros visualmente o mediante JSON. Este último método incluye una plantilla descargable proporcionada en la descripción del video.

¿Cómo configurar los parámetros para un agente de voz?

Parámetros iniciales del agente

• Se presentan cuatro parámetros esenciales: correo electrónico, nombre, zona horaria y cita solicitada. Estos son fundamentales para la correcta operación del agente de voz.

• El formato del correo debe ser estándar: usuario@dominio.com, en minúsculas y sin caracteres especiales. Es crucial evitar tildes y espacios para asegurar la validez del email.

Detalles sobre el nombre y la zona horaria

• El campo "nombre" se refiere al nombre de la persona que llama; no requiere modificaciones adicionales.

• La zona horaria debe personalizarse según el país del cliente. En este caso, se sugiere usar "Europe/Madrid" para una clínica en España.

Formato ISO para citas

• Las citas deben registrarse en formato ISO 8601, lo que facilita su procesamiento por parte de Cal.com y su API.

• Si se proporciona una fecha completa (ejemplo: mañana a las 2), esta debe transformarse a formato ISO. Si solo se menciona un día general, se utilizará medianoche como referencia.

Pruebas con el agente de voz

• Se crea una herramienta llamada "mirar disponibilidad", aunque inicialmente no realiza ninguna acción hasta que esté completamente configurada.

• Para probar el flujo, es necesario acceder a herramientas específicas dentro de N8N y asegurarse de que el agente tenga acceso a ellas.

Resolución de problemas durante pruebas

• Durante las pruebas iniciales, surge un problema relacionado con la falta de respuesta desde el webhook. Esto indica que aún no está completo el flujo necesario.

• Al corregir la configuración del webhook, se logra recibir correctamente las solicitudes. Sin embargo, es importante seguir ajustando los flujos automatizados en N8N para garantizar funcionalidad total.

Configuración final y variables necesarias

• Se establece un proceso claro para fijar variables utilizando nodos específicos en N8N. Esto es esencial para gestionar citas y verificar disponibilidad adecuadamente.

Configuración de APIcal.com para Agendar Citas

Variables Iniciales

• Se deben crear dos variables: username y event type slog. La primera es esencial para identificar al usuario en cal.com, mientras que la segunda define la duración de la cita.

• En el calendario de prueba, se establece que las citas tendrán una duración de 60 minutos. Este valor se asigna a event type slog.

URL del Calendario

• El URL del calendario debe ser copiado exactamente como aparece. Por ejemplo, el formato sería https://cal.com/vctorpred22/calendarioprueba, donde "vctorpred22" representa el nombre de usuario.

Elección de Herramienta

• Es necesario decidir si se utilizará la herramienta para agendar citas o para verificar disponibilidad. Este flujo se desarrollará en dos videos diferentes.

• Se implementa un nodo llamado "elegir herramienta" que permite dirigir el flujo hacia dos rutas: "mirar disponibilidad" y "agendar cita".

Rutas y Variables

• Dependiendo de la elección hecha por el usuario, el flujo seguirá por una ruta u otra. La variable utilizada será tools calls, que determina si se va a mirar disponibilidad o agendar una cita.

• Si la variable es igual a "mirar disponibilidad clínica", el flujo tomará la ruta superior; si es "agendar cita clínica", tomará la inferior.

Configuración de Fechas

• Se establecerán variables para definir tanto el inicio como el final de la cita utilizando un nodo llamado "set variables".

• Las variables deben llamarse start y end, siendo crucial usar estos nombres en inglés para que funcione correctamente con cal.com.

Formato ISO y Ejemplo Práctico

• La fecha solicitada debe estar en formato ISO, lo cual facilita su uso sin necesidad de formateo adicional dentro del flujo N8N.

• Un ejemplo práctico muestra cómo copiar y pegar los valores necesarios desde las citas solicitadas, asegurando que todo esté correctamente configurado antes de proceder con la automatización.

¿Cómo agendar citas utilizando N8N y Cal.com?

Configuración inicial de la cita

• Se inicia el proceso para agendar una cita sumando un día a la fecha seleccionada, en este caso, el 3 de septiembre a las 12:30. Esto se realiza mediante la función "plus one days" en N8N.

• Se establece tanto la variable de inicio como la de finalización para la cita solicitada. A continuación, se hace una petición HTTP a cal.com para verificar disponibilidad.

Conexión con Cal.com

• La conexión con cal.com requiere una clave API que permite a N8N acceder a los datos del calendario. Se utiliza un método GET para extraer información sin enviar datos.

• Es crucial establecer autenticación mediante "generic credential type" para asegurar que solo usuarios autorizados puedan acceder a la información del calendario.

Creación y configuración de credenciales

• Al crear nuevas credenciales, es importante nombrarlas adecuadamente (ejemplo: "cal.com pruebam monetizia") y asegurarse de incluir correctamente el encabezado "Authorization".

• Para obtener la clave API, se debe ir a los ajustes en cal.com y crear una nueva clave. Esta puede configurarse con diferentes fechas de expiración según sea necesario.

Envío de parámetros necesarios

• Una vez conectados, se deben enviar parámetros específicos como el nombre del usuario y detalles sobre el evento (duración, inicio y fin). Estos son esenciales para acceder correctamente al calendario.

• Los parámetros incluyen el nombre del evento ("Víctor PRZ 22"), duración (60 minutos), así como las variables definidas anteriormente para inicio y fin.

Manejo de errores y verificación

• Al ejecutar las peticiones, pueden surgir errores relacionados con tipos de eventos no encontrados. Es fundamental revisar los valores enviados en las variables.

• Tras corregir los errores, se obtienen todos los horarios disponibles desde cal.com. Esto permite verificar si hay huecos libres en el calendario seleccionado.

¿Cómo gestionar la disponibilidad de citas en un sistema automatizado?

Comprobación de disponibilidad

• Se introduce un nodo condicional que verifica si hay huecos disponibles. Si el objeto JSON está vacío, se devuelve false; si no, se devuelve true.

• La lógica establece que si el objeto no está vacío, se procederá a la parte superior del flujo; de lo contrario, se irá hacia abajo.

Respuesta al agente de voz

• Se utiliza un nodo "responding to webhook" para devolver información al agente de voz con IA. Este nodo es crucial para manejar las respuestas cuando no hay huecos disponibles.

• Se configura una respuesta en formato JSON que incluye el ID de la herramienta y un mensaje indicando que no hay disponibilidad en el horario solicitado.

Manejo de horarios solicitados

• En caso de que haya disponibilidad, se debe verificar también si la hora solicitada está libre. Esto implica utilizar otro nodo para procesar esta verificación.

• Un nodo de código creado previamente permite comparar la fecha solicitada con las fechas disponibles y sugerir horarios alternativos si es necesario.

Sugerencias y mensajes al usuario

• El código tiene como objetivo identificar si la fecha pedida por el cliente está disponible y ofrecer horarios cercanos en caso contrario.

• Se implementa otro nodo "responding to webhook" para enviar información sobre los horarios disponibles o sugeridos al agente de voz.

Ejecución del flujo automatizado

• Al ejecutar el flujo, se comprueba que efectivamente hay disponibilidad para la cita solicitada (por ejemplo, 3 de septiembre a las 12:30).

• Dependiendo del resultado, se envía un mensaje confirmando la disponibilidad o sugiriendo otros horarios cercanos si no están libres.

Pruebas finales del asistente virtual

• Para probar el asistente virtual, es necesario activar el workflow y asegurarse de que esté escuchando correctamente las solicitudes del agente de voz antes de pasar a producción.

¿Cómo agendar citas con un asistente de voz?

Proceso de Agendamiento

• Se confirma la disponibilidad para una cita a la 1 de la tarde, solicitando el nombre y correo electrónico del cliente.

• Se menciona que el sistema ha recibido correctamente la solicitud y está funcionando, aunque se sugiere mejorar los silencios en las interacciones.

• Se propone que el asistente use frases como "Dame un momento mientras lo miro" para hacer la conversación más natural y menos robótica.

Manejo de Horarios No Disponibles

• Se realiza una prueba con un horario no disponible (8 PM), donde se informa al cliente sobre otras opciones cercanas.

• El asistente ofrece alternativas disponibles cuando el horario solicitado no está libre, mostrando flexibilidad en el servicio.

• Se discute cómo mejorar la comunicación del asistente para evitar términos técnicos como "AM", sugiriendo usar expresiones más naturales.

Herramientas Avanzadas para Asistentes de Voz

• Introducción a herramientas avanzadas que permiten a los asistentes de voz gestionar citas mediante inteligencia artificial.

• Importancia de haber visto videos previos sobre cómo conectar herramientas antes de proceder con el agendamiento efectivo.

Creación y Configuración de Herramientas

• Para agendar citas, es necesario crear una herramienta personalizada en VAPI llamada "agendar cita clínica".

• La descripción debe ser clara: "utiliza esta herramienta para agendar la cita en el horario solicitado por el cliente".

Integración y Pruebas

• Es crucial utilizar URLs correctas durante las pruebas; se debe cambiar a producción solo cuando esté listo para funcionar sin intervención manual.

• Una vez creada la herramienta, puede ser utilizada por múltiples asistentes, facilitando su implementación en diferentes contextos.

Integración de Herramientas para Agendar Citas Clínicas

Configuración Inicial de la Herramienta

• Se añade la herramienta "agendar cita clínica" para permitir reservas en el calendario. Es crucial otorgar acceso a esta herramienta desde la sección de herramientas (Tools).

• Importancia de no olvidar dar acceso a los usuarios; sin este paso, no podrán utilizar la herramienta aunque esté creada.

Proceso de Agendamiento

• Se utiliza un nodo switch para dirigir la información al webhook y establecer variables necesarias como "eventes log 30 min" y el nombre de usuario del calendario.

• Ejemplo práctico: María intenta agendar una cita, proporcionando su nombre y correo electrónico. La disponibilidad se verifica antes de proceder con el agendamiento.

Verificación y Confirmación

• El sistema confirma que hay disponibilidad para la cita solicitada. Se destaca que siempre se debe verificar primero la disponibilidad en cal.com.

• Una vez confirmada la disponibilidad, se procede a agendar la cita utilizando el webhook, diferenciando entre las rutas para "mirar disponibilidad" y "agendar cita".

Creación del Flujo para Agendar Citas

• El flujo es sencillo tras confirmar horarios disponibles; se realiza una petición HTTP a la API de cal.com para crear una cita.

• Se accede al calendario asociado por primera vez, mostrando que está vacío antes del intento de creación.

Detalles Técnicos sobre Peticiones HTTP

• Al crear una nueva cita, se utiliza un método POST en lugar de GET, ya que se envía información a cal.com.

• Explicaciones sobre peticiones HTTP están disponibles en módulos previos; es esencial entender conceptos como POST y GET.

Envío de Información a través del Body

• Para agendar citas, se cambia el endpoint en la URL a "bookings", indicando que se desea realizar un agendamiento.

• En lugar de parámetros query, se envían datos relevantes en el cuerpo (body) de la petición HTTP junto con encabezados necesarios como versión API.

Cómo Agendar Citas Usando N8N

Configuración Inicial del Webhook

• Se inicia el proceso de configuración del webhook en N8N, utilizando JSON para personalizar la información que se enviará a la API de agendamiento.

• Se especifican los parámetros necesarios como el idioma, nombre, zona horaria, correo electrónico y detalles de la cita solicitada para asegurar un funcionamiento correcto.

Definición de Variables

• Es crucial definir correctamente las variables en el nodo correspondiente; se menciona que algunas variables no estaban definidas previamente.

• Se revisa la herramienta de agendamiento clínico y se recuerda que es necesario incluir todos los parámetros requeridos para el nodo.

Formato JSON y Parámetros

• Se cambia al modo JSON para copiar y pegar los parámetros necesarios, asegurando que toda la información esté estructurada adecuadamente.

• Los parámetros incluyen correo, nombre, zona horaria y fecha/hora solicitada en formato ISO para garantizar su correcta interpretación por parte del sistema.

Manejo de Errores en Peticiones HTTP

• Se establece cómo manejar errores en las peticiones HTTP mediante nodos específicos que responden según si la cita fue agendada con éxito o no.

• La configuración incluye opciones para continuar usando la salida del error o separar el flujo de trabajo dependiendo del resultado de la petición.

Respuestas Personalizadas

• Se crean dos nodos diferentes: uno para responder cuando una cita ha sido agendada exitosamente y otro cuando no lo ha sido.

• En cada nodo se define un mensaje JSON personalizado que informa sobre el estado de la cita (agendada o no).

Ejemplo Práctico

• El proceso culmina con un ejemplo práctico donde se simula una conversación para agendar una cita dental.

• La interacción muestra cómo verificar disponibilidad antes de proceder a agendar efectivamente la cita.

Proceso de Agendamiento de Citas

Información Inicial para la Cita

• Se solicita el nombre y correo electrónico del usuario para agendar una cita. Víctor Pérez proporciona su información personal.

• Se confirma que el horario solicitado para mañana a las 12 pm está disponible y se procede a agendar la cita.

Confirmación de Cita

• La cita es confirmada exitosamente para mañana a las 12 pm, destacando la importancia de mantener comunicación clara durante el proceso.

• Se observa cómo la hora solicitada desaparece del calendario al ser ocupada, lo que demuestra la funcionalidad del sistema.

Manejo de Disponibilidad

• Un segundo intento de agendar una cita revela que el horario original ya no está disponible, sugiriendo alternativas cercanas (12:30 pm y 1 pm).

• El sistema muestra efectividad al verificar disponibilidad en tiempo real y ofrecer opciones al usuario.

Aplicaciones Prácticas

• Las herramientas discutidas son útiles para cualquier negocio que necesite gestionar citas, como clínicas dentales o talleres mecánicos.

• Se menciona la necesidad futura de implementar un sistema para cancelar o reagendar citas, ampliando así las funcionalidades del agente.

Implementación Técnica

• Se explica cómo acceder a un workflow específico mediante descarga e importación desde un archivo JSON, facilitando su implementación.

• Es necesario modificar ciertos parámetros como nombre de usuario y autenticación según las necesidades específicas del negocio.

Integración de Conocimientos en Agentes de Voz

Métodos para Añadir Información

• Se plantea cómo dotar a un agente de voz con conocimientos específicos sobre una empresa utilizando FAPI.

• El video promete enseñar métodos efectivos y aquellos que deben evitarse al integrar información empresarial en agentes inteligentes.

Ejemplo Práctico

• Se presenta un asistente ficticio llamado "moneticia" diseñado para responder preguntas sobre una comunidad específica, mostrando ejemplos concretos sobre qué información debe incluirse.

Este formato permite navegar fácilmente por los puntos clave tratados en el video mientras se mantiene un enfoque claro en los aspectos más relevantes relacionados con el agendamiento y gestión eficiente de citas.

Métodos para Añadir Información a un Agente de IA

Selección y Subida de Archivos

• Se puede añadir un archivo directamente al asistente seleccionando "add a new file" o accediendo a la pestaña "files".

• Es preferible subir archivos en formato .txt, ya que este formato facilita la lectura por parte de los sistemas automatizados.

Desventajas del Método de Archivo

• Añadir información como archivo es considerado ineficiente, ya que puede ralentizar el agente y aumentar costos operativos.

• El agente revisará constantemente el archivo para generar respuestas, lo que no siempre es necesario y puede afectar la rapidez de respuesta.

Alternativa: Incluir Información en el Prompt

• Una opción más eficiente es incluir información directamente en el prompt del agente. Esto permite una respuesta más rápida si se trata de datos limitados.

• Utilizar formato Markdown para estructurar la información mejora la legibilidad del contenido por parte del asistente.

Limitaciones del Método Directo en el Prompt

• Este método es útil solo para información breve; si se requiere una base de conocimiento extensa, podría resultar costoso debido al aumento en el uso de tokens.

• Para datos simples como horarios o contactos, este método es adecuado; sin embargo, no se recomienda para grandes volúmenes de información.

Uso de Herramientas Dinámicas

• La tercera opción implica utilizar herramientas dinámicas que permiten al agente decidir cuándo acceder a la base de conocimiento.

• Se debe crear una herramienta llamada "query" para gestionar preguntas técnicas utilizando bases de conocimiento previamente subidas.

• Al añadir esta herramienta al agente, se le otorga acceso a buscar información relevante cuando sea necesario.

Métodos para Añadir una Base de Conocimiento a un Agente de Voz

Opción Recomendada para la Búsqueda de Información

• Esta opción permite a los usuarios decidir si necesitan acceder a la base de conocimiento, lo que resulta en un uso más eficiente y económico.

• Se recomienda esta opción como una de las mejores debido a su flexibilidad y rapidez en el acceso a información.

Uso de Plataformas Externas

• El cuarto método implica utilizar plataformas externas como N8N para acceder a bases de datos externas.

• Este enfoque es útil para integrar herramientas que manejan bases de datos en tiempo real, especialmente con sistemas SQL.

Creación y Conexión de Herramientas Personalizadas

• Para conectar un agente de voz con una base de datos externa, se debe crear una herramienta personalizada que se vincule mediante un webhook en N8N.

• La implementación correcta permite al agente acceder a información dinámica y actualizada desde la base de conocimiento.

Análisis Post Llamada y Conexión con Twilio

• Después de implementar las herramientas, se procederá al análisis post llamada, conectando el agente con un teléfono real usando Twilio.

• Twilio actúa como puente entre el agente Vapi y el mundo exterior, permitiendo realizar y recibir llamadas.

Proceso para Obtener un Número Real en Twilio

• Se explicará cómo solicitar un número telefónico real, destacando que puede ser más complejo si se está en España.

• Es necesario crear una cuenta en Twilio.com; se pueden usar números de prueba pero se requiere uno real para producción.

Consideraciones Finales sobre la Compra del Número

• Al comprar un número telefónico, es importante seleccionar capacidades adecuadas (como hacer voz), especialmente si no estás en España.

Guía para adquirir un número de teléfono en España

Proceso de compra de teléfonos

• Es fundamental que el teléfono tenga capacidad de voz, independientemente de si soporta SMS o MMS. Esto es clave para la conexión.

• Si resides en México, simplemente seleccionas tu país y compras el teléfono deseado.

• En España, el proceso es más complicado debido a requisitos burocráticos que aseguran la verificación del usuario antes de poder comprar un teléfono.

Requisitos para solicitar un número español

• Para obtener un número exclusivo en España, debes indicar que no encuentras el número deseado y aplicar para uno nuevo.

• El costo mensual por un número local es bastante accesible (0.25$), y la entrega puede tardar entre 1 a 3 días tras completar el formulario.

Información necesaria para la solicitud

• Debes proporcionar información básica como tu email (debe coincidir con tu cuenta de Twilio), nombre y detalles sobre el uso del servicio (ventas, soporte).

• Se requiere también dos identificadores únicos: bundle seat y address seat, necesarios para verificar tu identidad como usuario legítimo.

Creación del "regulatory bundle"

• Para crear un "bundle", debes seleccionar España como país y especificar que deseas un número local.

• Completa los datos requeridos sobre tu empresa, incluyendo nombre real y NIF; esto es esencial para cumplir con las normativas.

Documentación requerida

• Necesitarás subir documentos que validen la información proporcionada sobre tu empresa, incluyendo registro mercantil y CIF.

• Una vez completados todos los pasos correctamente, recibirás una confirmación indicando que has finalizado el proceso exitosamente.

Guía para la Solicitud de Números en Twilio

Proceso de Creación y Validación de Bundles

• Se muestra cómo acceder a los bundles en el cumplimiento regulatorio, donde se pueden ver todos los bundles creados. Es crucial que el bundle esté aprobado para continuar con el proceso.

• Una vez aprobado, se debe copiar el ID del bundle, que es necesario para solicitar un número de teléfono. Este paso es fundamental para avanzar en la solicitud.

• Si no se tiene una dirección validada, es necesario crear una nueva desde cero. Esto implica ingresar correctamente los datos de la empresa y asegurarse de que la dirección sea aceptada por el sistema.

• La validación de direcciones puede ser complicada; a veces requiere múltiples intentos con diferentes formatos hasta que se acepte. Es importante seguir probando hasta obtener una dirección válida.

• Después de validar la dirección, se debe copiar su ID y volver a la solicitud anterior para completar el proceso.

Envío de Solicitudes y Confirmaciones

• Con ambos IDs (del bundle y de la dirección), se procede a enviar la solicitud a Twilio. El tiempo estimado para recibir confirmación suele ser entre uno y tres días laborables.

• Una vez recibida la confirmación, se podrá acceder al número asignado en Twilio. Este paso es esencial antes de proceder con configuraciones adicionales.

Configuración del Número en VAPI

• Para conectar el número adquirido a un asistente virtual en VAPI, primero hay que acceder a las propiedades del número activo en Twilio y copiar su identificador específico.

• En VAPI, se selecciona "Crear nuevo número" e importar desde Twilio. Aquí es donde se introduce el número real (no solo su ID).

• Se deben ingresar también otros datos como el token de salida desde el panel principal de Twilio para completar correctamente la importación del número.

Configuración Final del Asistente Virtual

• Tras añadir exitosamente el número al sistema VAPI, ya está listo para realizar llamadas entrantes o salientes mediante configuraciones específicas dentro del menú correspondiente.

• Para gestionar llamadas entrantes, simplemente hay que seleccionar qué asistente atenderá las llamadas entrantes desde este nuevo número conectado.

Ejemplo Práctico

• Se realiza una llamada al asistente virtual como prueba funcional. La interacción demuestra que todo está funcionando correctamente y que las conexiones han sido establecidas exitosamente entre los sistemas involucrados.

¿Cómo configurar un asistente de inteligencia artificial para realizar llamadas?

Introducción a la automatización de llamadas

• Se plantea la posibilidad de que un asistente de inteligencia artificial realice llamadas automáticamente al crear un nuevo contacto o lead en el CRM.

• Se menciona que se explicará más detalladamente en una sección avanzada del curso sobre agentes telefónicos, donde se abordará cómo crear un sistema completo de agentes de voz.

Creación del flujo de trabajo en N8N

• Para comenzar, se debe entrar en N8N y crear un nuevo flujo de trabajo llamado "motor de llamadas".

• El primer paso es establecer un disparador (trigger), que activará la llamada cuando se actualice una fila en Google Sheets con el nombre y número del contacto.

Configuración inicial en Google Sheets

• Se crea una hoja de cálculo en blanco llamada "leads" donde se ingresarán los nombres y números a los que el asistente llamará.

• Se establece que cada minuto, N8N revisará si hay nuevas filas añadidas a esta lista para proceder con las llamadas.

Preparación para la llamada

• Una vez añadido un nuevo contacto, se configuran variables para almacenar el nombre y teléfono, asegurando que el formato sea correcto para realizar la llamada.

• Se explica qué es una petición HTTP y su importancia; se utilizará para enviar información al servidor Vapi, solicitando que realice la llamada.

Detalles técnicos sobre la petición HTTP

• La petición HTTP utilizará el método POST para enviar datos; es crucial incluir encabezados correctos como autorización con clave API privada.

• Se deben añadir parámetros adicionales como tipo de contenido (application/json), indicando que se enviará información estructurada en formato JSON.

Identificación del asistente y número telefónico

• Es necesario obtener e incluir identificadores tanto del asistente como del número telefónico desde Vapi antes de ejecutar la solicitud.

• Finalmente, se prepara el cuerpo del JSON según las especificaciones documentadas por Vapi, facilitando así la ejecución correcta de las llamadas.

Cómo configurar un asistente de voz en Vapi

Configuración inicial del asistente

• Se envían datos a un servidor en Vapi para realizar una llamada, utilizando el ID del asistente de PAPI y el número de teléfono deseado.

• Se implementan variables dinámicas que permiten personalizar la interacción, como llamar a los leads por su nombre (ej. "Hola, Víctor").

Uso de variables en el asistente

• Se establece una variable para la fecha actual y otra para el nombre del cliente, eliminando apellidos innecesarios.

• En la plataforma VIPI, se utilizan corchetes para definir variables dentro de mensajes, permitiendo personalización en saludos.

Ejecución y prueba del sistema

• Al guardar las configuraciones, se ejecuta el workflow para probar si el asistente realiza correctamente la llamada al número real.

• Durante la llamada simulada, se demuestra cómo el asistente utiliza las variables definidas para interactuar con el usuario.

Importancia de un sistema completo

• Para que las llamadas sean efectivas, es necesario contar con un sistema integral que gestione seguimientos y etiquetados automáticamente.

• La segunda parte del curso abordará cómo crear sistemas más avanzados que generen ingresos mediante automatización.

Conclusiones sobre agentes de voz

• Un sistema bien programado puede gestionar llamadas y seguimientos sin intervención humana directa.

• Se han aprendido conceptos teóricos y prácticos sobre creación y conexión de asistentes de voz a plataformas externas.

Interacción final con los espectadores

• El presentador anima a los espectadores a participar comentando sus impresiones sobre el video y agradece su atención hasta este punto.

• Se invita a los seguidores a dejar comentarios específicos como "papaya" para demostrar su compromiso con el contenido presentado.

Masterclass Gratuita y Recursos

Información sobre la Masterclass

• Se anunciará una masterclass gratuita en noviembre, donde se proporcionarán todos los recursos del video a los asistentes.

• Para participar, es necesario unirse al grupo de WhatsApp mencionado en la descripción para recibir actualizaciones sobre la masterclass.

• Habrá una apertura de plazas para una comunidad VIP para aquellos interesados en llevar sus conocimientos al siguiente nivel.

Herramientas y Análisis Post Llamada

• Es crucial contar con herramientas que permitan finalizar llamadas automáticamente, evitando costos adicionales si el usuario olvida colgar.

• El análisis post llamada es fundamental; permite entender lo ocurrido durante la llamada y tomar acciones adecuadas basadas en esa información.

Implementación del Análisis Post Llamada

• Se pueden utilizar herramientas como N8N o Go High Level para parametrizar eventos ocurridos durante las llamadas.

• Un ejemplo práctico se dará utilizando Go High Level, donde se moverán contactos entre diferentes estados según el resultado de la llamada.

Configuración de Webhooks

• Se creará un webhook en N8N para recibir actualizaciones sobre el estado de las llamadas realizadas a través de Vapi.

• Solo se configurará el webhook para recibir notificaciones al final de cada llamada, eliminando otras notificaciones innecesarias.

Variables del Análisis Post Llamada

• En el análisis post llamada se manejarán tres variables: resumen, evaluación del éxito y datos estructurados. La más importante será esta última.

• Los datos estructurados permitirán enviar información específica sobre la llamada al webhook configurado en N8N.

Ejemplo Práctico con Datos Estructurados

• Se establecerá un prompt que instruya al sistema a analizar transcripciones de llamadas específicas del sector estético y devolver datos organizados en formato JSON.

Variables y su Importancia en el Análisis de Llamadas

Definición de Variables

• Se introduce la variable "do not call", que es un booleano, lo que significa que solo puede tener dos estados: verdadero o falso. Esto se utiliza para determinar si una cita ha sido agendada.

• Las variables son personalizables; se mencionan ejemplos como "main topics" y un resumen breve de la llamada, así como preguntas y respuestas relevantes.

Importancia del Análisis Post-Llamada

• La variable "do not call" es crucial para registrar si un cliente no desea ser contactado nuevamente, lo cual debe quedar registrado en el CRM para análisis futuros.

• Se enfatiza la necesidad de recopilar datos post-llamada para entender mejor las interacciones con los clientes y detectar posibles fallos o necesidades urgentes.

Estructura de Datos y Ejemplos

• Se menciona cómo estructurar los datos en formato JSON, donde cada variable tiene una clave asociada a un valor específico. Este formato facilita la comprensión por parte del modelo de IA.

• Es necesario añadir manualmente propiedades a cada variable, especificando su tipo (por ejemplo, string o booleano), así como descripciones claras sobre su uso.

Proceso de Agendamiento

• Al agregar variables relacionadas con el agendamiento, se deben incluir detalles como la fecha y hora programadas, así como razones por las cuales no se pudo agendar una cita.

• Se establece que si no hay una cita agendada, ciertos campos deben permanecer vacíos para evitar confusiones en los datos recopilados.

Ejemplo Práctico de Interacción

• Un ejemplo práctico muestra cómo interactuar con un asistente virtual durante una llamada. El asistente presenta información relevante al cliente desde el inicio.

• Durante la llamada simulada, se recogen datos importantes como nombre y correo electrónico del cliente para completar el proceso de agendamiento correctamente.

• Al finalizar la llamada, se espera recibir información sobre los valores devueltos por el sistema para proceder con el análisis post-lamada.

¿Cómo agendar citas y realizar análisis post llamada con N8N?

Proceso de Agendamiento de Citas

• Se utiliza N8N para gestionar la información recibida a través de un webhook, donde se registra el nombre del cliente y detalles sobre la cita agendada.

• La información incluye la hora solicitada por el cliente, aunque se menciona que falta un prompt para capturar correctamente la fecha y hora.

• Se destaca la importancia de incluir datos precisos en el análisis post llamada, como la fecha y hora actual en España.

Construcción del Flujo en N8N

• Para que funcione el análisis post llamada, es necesario construir un flujo en N8N que incluya variables como nombre, estado de agendamiento y horarios.

• Se sugiere utilizar nodos para establecer variables y condiciones (IF), permitiendo actualizar CRM según si una cita fue agendada o no.

Integración con CRM Go High Level

• Si una cita es confirmada (true), se puede actualizar el contacto en Go High Level; si no, se debe registrar que no pudo ser agendada.

• El flujo también permite programar citas directamente en Go High Level utilizando los datos del cliente.

Importancia del Análisis Post Llamada

• Se enfatiza que entender cómo funcionan las herramientas de voz y N8N es crucial para realizar un análisis efectivo después de cada llamada.

• Un ejemplo real muestra cómo se puede mover a un cliente entre estados (contactado/no contactado) basado en interacciones previas.

Comunidad Moneticia Master

• Se menciona una comunidad donde los interesados pueden aprender más sobre automatización con IA y compartir experiencias con otros profesionales.

• La creatividad es clave al desarrollar sistemas automatizados; aprender a usar estas herramientas abre muchas posibilidades.

Automatizaciones en Go High Level

Introducción a las Automatizaciones

• Se presenta el apartado de automatizaciones en el CRM Go High Level, utilizado para análisis post llamada y gestión de leads.

• Se menciona la ley de Pareto, donde el 20% de las acciones generan el 80% de los resultados; se enfocará en lo más importante.

Tipos de Automatizaciones

• Se enumeran cinco automatizaciones clave: onboarding, disparador de llamadas a N8N, fase de nutrición a largo plazo, procesador de nuevos leads y reintento no contactado.

• La personalización es fundamental; se pueden adaptar las automatizaciones según las necesidades del negocio o cliente.

Ejemplo Práctico

• Se ilustra un caso real con una clínica estética que utiliza anuncios en Facebook Ads para captar leads. Los datos ingresados llegan al CRM.

• Al ingresar un lead (ej. María), se activa un flujo automatizado que incluye etiquetas para gestionar la comunicación inicial.

Flujo del Proceso

• Cuando se añade una etiqueta al contacto, este pasa por diferentes etapas como ciclo primera llamada y ciclo segunda llamada.

• Las etiquetas permiten activar otros flujos; por ejemplo, si no hay contacto tras tres intentos, se inicia un ciclo de nutrición a largo plazo.

Gestión Eficiente de Leads

• El sistema permite hacer seguimiento efectivo mediante etiquetas que indican el estado del contacto (contactado/no contactado).

• Utilizando webhooks y herramientas como N8N y VAPI, se centraliza la información sobre cada lead para optimizar la gestión.

Guía Completa para Crear Sistemas de Agentes de Voz

Introducción a los Agentes de Voz

• Se discute la importancia del seguimiento y las llamadas en el contexto de los sistemas de agentes de voz, enfatizando que todo está orquestado por un sistema específico.

• El curso ofrece una base sólida para aquellos que desean comenzar desde cero y convertirse en expertos en la creación de estos sistemas con inteligencia artificial.

Contenido del Curso

• Se menciona que se ha cubierto mucho material, aunque siempre hay espacio para mejorar y aprender más sobre el desarrollo de soluciones.

• Anuncio sobre una masterclass programada para el 4 de noviembre, donde se abordarán temas como infraestructura de inteligencia artificial y cómo poner servicios en producción.

Recursos Adicionales

• Se abrirán plazas nuevamente para la comunidad VIP, que ha estado cerrada durante un mes y medio, enfocándose en resultados personalizados.

• Invitación a unirse a un grupo gratuito de WhatsApp donde se compartirán recursos y herramientas útiles.

Oportunidades en el Mercado

• Se destaca que desarrollar sistemas no es fácil pero es simple gracias a guías paso a paso; hay una gran oportunidad debido a la falta de profesionales capacitados.

• La demanda por soluciones de inteligencia artificial está creciendo, pero hay escasez de expertos capaces de implementarlas correctamente.

Cierre del Video

• Se agradece el apoyo mediante likes y comentarios, invitando al público a interactuar con el contenido presentado.