Cuatro clínicas compartían recepción y un teléfono que sonaba con un paciente delante. Ahora un agente de IA atiende a cualquier hora y reserva sobre la agenda real.
Hugo abre el proyecto en pantalla: el cuello de botella que encontramos, el sistema que entregamos y la cifra que se movió.
Todavía no hay vídeo. El caso escrito de abajo lleva las mismas cifras.
Marbella Dental Group tiene cuatro clínicas en la Costa del Sol, con 38 personas y once sillones. Los pacientes pagan en privado y la mayoría repite. Una parte importante llega desde el norte de Europa.
Recepción llevaba el teléfono, el mostrador y la cola de WhatsApp a la vez. Dos recepcionistas cubrían cuatro sedes por turnos. Quien estaba atendiendo a un paciente dejaba de coger llamadas.
Las llamadas perdidas se contaron por primera vez en la auditoría: 214 en diez días laborables. Diecinueve de esas personas dejaron un mensaje. Al resto no las llamó nadie.
Las ausencias estaban en el 18 %. Los recordatorios salían a mano cuando alguien se acordaba. Las citas del lunes casi nunca recibían uno.
Dos días de entrevistas y una semana de sus propios datos. Esto es lo que fallaba de verdad, contado como nos lo contó quien lo sufría cada día.
Recepción eran dos personas haciendo tres trabajos. Quien atendía a un paciente en el mostrador no podía coger también el teléfono, así que perdía el teléfono.
Las personas que colgaban fueron invisibles hasta que las contamos. Casi todas eran pacientes nuevos preguntando por una primera visita, la llamada que una clínica privada no se puede permitir perder.
Los recordatorios eran la otra fuga silenciosa. Salían cuando alguien se acordaba entre paciente y paciente, y un lunes cargado eso significaba que no salían. Dos días después había sillones vacíos sin que nadie atara cabos.
Todo dentro de las herramientas que la empresa ya pagaba. Cada workflow, credencial y prompt se entregó al final.
Texto y voz sobre el mismo cerebro. Identifica al paciente, contesta lo que puede contestar y reserva cuando la agenda lo permite. Cualquier duda clínica pasa a una persona al momento.
WhatsApp
Vapi
ElevenLabs
OpenAI
n8nCada cita recibe una confirmación a las setenta y dos horas. Un hueco que se cancela va directo a la lista de espera y se ofrece por WhatsApp a los tres pacientes más cercanos.
WhatsAppn8n
PostgreSQLElevenLabsUna bandeja compartida donde el grupo ve todas las conversaciones, sean de una persona o del agente. Recepción entra a mitad de hilo con el historial completo delante.
ChatwootWhatsAppn8nPostgreSQLLas cifras de antes salen de los registros de la propia empresa, sacados durante la auditoría. La columna de después es la media de noventa días con todo en producción.
| Métrica | Antes | Después |
|---|---|---|
| Llamadas atendidas | 61% | 99% |
| Consultas cerradas sin personal | 0% | 68% |
| Tasa de ausencias | 18% | 10,6% |
| Horas diarias de recepción al teléfono | 6 h | 40 min |
| Comprobación de seguro de paciente nuevo | 22 min | 3 min |
| Reservas fuera de horario, por semana | 0 | 27 |
El agente coge las llamadas que no podía coger nadie. Mis recepcionistas han vuelto al mostrador con el paciente delante, que es para lo que las contraté.
Todo proyecto las tiene. Escribirlas es lo que hace que el siguiente sea más corto.
Lanzamos texto y voz a la vez. El texto estaba listo en la semana tres; la voz necesitó otro mes de ajuste, y eso frenó el proyecto entero.
Empezar solo por WhatsApp les habría dado una victoria cuatro semanas antes.
También dejamos que el agente diera precios antes de que el grupo unificara una lista para las cuatro sedes.
Primer sistema en producción antes de un mes. A partir de ahí se itera con el cliente en la sala.
Primera respuesta, antes 4 h: 11 min
Lee el casoTickets contestados en 15 min: 74%
Lee el casoLa auditoría de IA y operaciones las encuentra, les pone precio y te entrega un plan en 2 días laborables. Lo que pagas se descuenta íntegro del primer servicio que contrates.
