Cómo el comedor de un edificio de oficinas automatizó sus pedidos con un bot de WhatsApp con IA

Qué pasaba antes

El Restó de Office da de comer todos los mediodías a la gente que trabaja en un edificio de oficinas. Los pedidos llegaban por WhatsApp, como llegan en cualquier negocio de Argentina, y del otro lado alguien tenía que leerlos, anotarlos y pasárselos a la cocina.

Con el volumen de un mediodía, eso se convertía en tres problemas todos los días: reservas que se tomaban a mano, mensajes que se perdían en el scroll del chat, y el tiempo del dueño y del personal consumido en responder WhatsApp en vez de atender el salón.

Qué construyó Agéntica

Dos programas que trabajan juntos: un bot de WhatsApp con inteligencia artificial que atiende a los clientes, y un CRM a medida donde el equipo del comedor ve lo que entró, arma el menú del día, sigue la cocina y responde cuando alguien necesita hablar con una persona. Los dos leen y escriben la misma base de datos, así que un pedido hecho por chat aparece solo en la pantalla de pedidos sin que nadie lo cargue.

El bot entiende texto libre. “Hola, hoy quiero la milanesa sin sal” es un pedido válido. Reconoce pedidos, reemplazos, cancelaciones y consultas, y contesta el menú del día cuando se lo piden. Lo único que no hace nunca es inventar: si el menú del día está vacío, avisa que todavía no está cargado y no toma el pedido.

El menú del día se arma en el CRM. Cada mañana el equipo carga los platos que se ofrecen hoy a partir de un catálogo, escribiendo dos o tres letras por plato. Si se acaba algo a mitad del servicio, se apaga con un interruptor y el bot deja de ofrecerlo al instante.

La cocina ve cuánto cocinar. Una pantalla suma los pedidos por plato (cuántas milanesas, cuántas ensaladas) y se actualiza sola a medida que entran pedidos nuevos. Se imprime en la impresora térmica y se cuelga en la cocina; cada pedido tiene su comanda impresa con nombre, empresa, plato y aclaraciones.

Cada pedido recorre un estado. Confirmado cuando entra, En preparación cuando el cliente se acerca al mostrador, Entregado cuando se le da. Lo que no se entregó va a Cancelado. Así el día cierra sin pedidos a medias y el tablero de inicio muestra cuántos pedidos entraron hoy, cuántos hay en preparación y qué platos se pidieron más en la semana.

Cuando alguien quiere hablar con una persona, el bot se corre. La conversación aparece marcada como “Necesita atención”, alguien del equipo la toma y responde por WhatsApp desde el mismo CRM, con el número de siempre. Al terminar la devuelve al bot; si se olvida, vuelve sola a las doce horas.

El padrón decide a quién atiende el bot. Sólo responde a los números cargados en Clientes, agrupados por empresa. Para las oficinas donde una secretaria junta los pedidos de todos, hay un tipo de cliente que le indica al bot que ese pedido lo gestiona la empresa.

Cómo fue el proceso

1. Relevamiento. Entendimos cómo se tomaba un pedido de principio a fin: qué escribía el cliente, quién lo leía, cómo llegaba a la cocina y dónde se perdían mensajes.
2. Desarrollo. Construimos el bot y el CRM sobre la misma base de datos, y los probamos con el flujo real de un mediodía.
3. Manual de usuario. Entregamos un manual de operación con las siete pantallas del sistema, los dos pasos obligatorios de cada día y qué hacer cuando pasa algo.
4. Iteración con el cliente. Ajustamos el sistema con el uso real: el orden en que el bot lista el menú, los estados de pedido, los casos en que deriva a una persona.

Qué cambió

Los pedidos entran solos. El equipo abre el CRM y ya están: con el nombre del cliente, su empresa, el plato y las aclaraciones. Nadie los tipea, nadie los busca en el chat.

La cocina sabe cuánto cocinar sin que nadie se lo diga, y la lista se actualiza sola mientras siguen entrando pedidos.

El personal atiende WhatsApp sólo cuando el bot escala una conversación, no todo el tiempo. El resto del mediodía lo pasa en el salón, que es donde tiene que estar.

Y el negocio dejó de depender de que una persona esté mirando el teléfono para que los pedidos existan.

Servicios que intervinieron