Una guía paso a paso para crear y desplegar tu primer agente de soporte al cliente con IA en menos de 30 minutos. No requiere código.
¿Listo para desplegar tu primer agente de IA? Según Gartner, para 2029 la IA agentic resolverá de forma autónoma 80% de los problemas comunes de servicio al cliente, así que ahora es el momento correcto para empezar. Esta guía paso a paso te llevará de cero a un agente de soporte al cliente listo para producción en menos de 30 minutos.
Resumen rápido:
- Este tutorial te guía por 7 pasos: crear un agente, añadir fuentes de conocimiento, personalizar comportamiento, probar, desplegar el widget, configurar escalado y monitorear analítica.
- Todo el proceso toma menos de 30 minutos y no requiere código, solo una cuenta de Chatsy y algo de documentación o contenido FAQ para entrenarlo.
- Puedes añadir conocimiento mediante crawl de sitio web, carga de archivos (PDF, DOCX, TXT) o el CMS integrado.
- Después del lanzamiento, usa el bucle de mejora continua (revisar analítica → identificar huecos → actualizar conocimiento → probar → desplegar) para que tu agente siga volviéndose más inteligente.
Esta guía sintetiza detalles operativos de tres categorías de fuentes:
Evitamos afirmaciones puramente de marketing y priorizamos ejemplos que se despliegan en bases de código reales. Cuando citamos cifras de latencia o precisión, la metodología, dataset o condiciones de prueba se indican junto a ellas. Revisado por última vez: abril de 2026.
Al final de este tutorial, tendrás:
💡 Consejo: elige un nombre que verán los clientes. "Agente de soporte"
se siente más profesional que "Bot 1".
Tu agente es tan bueno como su conocimiento. Démosle algo con qué trabajar.
El crawler encontrará e indexará automáticamente todas las páginas. Esto suele tardar 2-10 minutos según el tamaño del sitio.
Formatos soportados:
Esto es ideal para mantener documentación viva que actualizas regularmente.
El system prompt define la personalidad y límites de tu agente. Ve a Settings → Behavior.
Prompt de ejemplo:
Eres un agente de soporte al cliente útil para [Tu empresa].
Comportamientos clave:
- Sé amable y profesional
- Responde solo preguntas basadas en la base de conocimiento proporcionada
- Si no sabes algo, dilo honestamente
- Ofrece crear un ticket de soporte para problemas complejos
Nunca:
- Inventes información
- Discuta competidores
- Compartas procesos internos que no estén en la base de conocimiento
Distintos modelos tienen distintas capacidades:
| Modelo | Ideal para | Velocidad | Coste |
|---|---|---|---|
| GPT-4o Mini | Q&A simple | ⚡⚡⚡ | $ |
| GPT-4o | Razonamiento complejo | ⚡⚡ | $$ |
| Claude 3.5 Sonnet | Conversaciones largas | ⚡⚡ | $$ |
| GPT-4 Turbo | Máxima capacidad | ⚡ | $$$ |
Empieza con GPT-4o Mini y mejora si hace falta.
Antes de salir en vivo, prueba extensamente:
Escenarios comunes de prueba:
html<script src="https://chatsy.app/api/embed-script/YOUR_CHATBOT_ID" async defer ></script>
Pega el script antes de la etiqueta de cierre </body>:
html<!DOCTYPE html> <html> <head>...</head> <body> <!-- Contenido de tu sitio web --> <!-- Widget Chatsy --> <script src="https://chatsy.app/api/embed-script/abc123" async defer ></script> </body> </html>
El widget aparecerá automáticamente en la esquina inferior derecha.
WordPress: añade a footer.php de tu tema o usa un plugin como "Insert Headers and Footers"
Shopify: ve a Online Store → Themes → Edit code → theme.liquid, añade antes de </body>
Webflow: Project Settings → Custom Code → Footer Code
React/Next.js:
tsximport Script from 'next/script' export default function Layout({ children }) { return ( <> {children} <Script src="https://chatsy.app/api/embed-script/abc123" strategy="lazyOnload" /> </> ) }
Cuando tu agente no pueda ayudar, debería crear un ticket.
Ahora, cuando el agente escale, recibirás tickets con contexto completo de conversación.
Revisa tu analítica regularmente:
Revisar analítica
↓
Identificar huecos (preguntas comunes con baja satisfacción)
↓
Añadir/actualizar conocimiento
↓
Probar cambios
↓
Desplegar
↓
Repetir
Ahora que tu agente está en vivo:
Nuestro agente de IA está entrenado con esta misma documentación. ¡Pregúntale lo que sea! Y sí, un humano puede tomar control si hace falta.
Todo el proceso toma menos de 30 minutos. Crearás un agente, añadirás fuentes de conocimiento (mediante crawl de sitio web, carga de archivo o CMS), personalizarás comportamiento, probarás, desplegarás el widget, configurarás escalado y empezarás a monitorear analítica. Solo necesitas una cuenta de Chatsy y algo de documentación o contenido FAQ para entrenarlo.
No. Este tutorial no requiere código, solo una cuenta de Chatsy y contenido para entrenar tu agente. Añades el script embed a tu sitio web (un copy-paste simple antes de la etiqueta de cierre </body>) y el widget aparece automáticamente. Hay instrucciones específicas para WordPress, Shopify, Webflow y React/Next.js.
Busca plataformas que ofrezcan configuración no-code, varias opciones de fuentes de conocimiento (crawl de sitio web, carga de archivos, CMS integrado), system prompts personalizables para personalidad y límites, y escalado integrado a soporte humano. El tutorial usa Chatsy como ejemplo; elige una plataforma que encaje con tu presupuesto y se integre con tus herramientas existentes.
Haz clic en "Preview" en tu dashboard y pregunta lo que preguntarían tus clientes. Prueba casos límite y formulaciones inusuales. Verifica que las respuestas sean precisas. Escenarios de prueba incluyen: "¿Cuál es su horario de atención?", "¿Cómo cancelo mi suscripción?", "Tengo un problema con..." (debería ofrecer crear ticket) y "Háblame de [competidor]" (debería rechazar educadamente).
Omitir la configuración de escalado (ofrece siempre un camino a soporte humano), entrenar con contenido obsoleto o contradictorio, y desplegar con mentalidad "set and forget". Otros tropiezos: prometer de más sobre lo que el bot puede hacer, ignorar la experiencia móvil y no establecer un bucle de mejora continua (revisar analítica → identificar huecos → actualizar conocimiento → probar → desplegar).
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