Botmaker 3.0 es una versión agéntica de la plataforma. Es una IA que gestiona y resuelve procesos de negocio completos, capaz de decidir, tomar acciones y ejecutar tareas concretas en sistemas externos. A diferencia de las versiones anteriores, no se programa con guiones ni árboles de decisión rígidos: le describes el objetivo en lenguaje natural y el agente navega solo por los pasos necesarios para resolverlo.

Puedes:

• Crear agentes de IA autónomos que gestionan procesos de negocio completos.
• Coordinar varios agentes con un orquestador que decide cuál responde según el contexto.
• Sumarle a tus agentes herramientas como bases de conocimiento, MCPs, acciones de código e integraciones.
• Diseñar automatizaciones que se ejecutan solas por tiempo o por evento.
• Incorporar validación humana (Human in the Loop) en los puntos críticos del proceso.
• Trabajar de forma colaborativa entre varios usuarios sobre los mismos agentes y orquestadores.

Conceptos clave

Antes de avanzar con las respuestas, es útil tener claras estas definiciones que vas a encontrar a lo largo del artículo y dentro de la plataforma.

Agente: bot impulsado por IA que entiende un objetivo de negocio concreto y decide qué hacer paso a paso para resolverlo. Un agente equivale a un objetivo. Si necesitas resolver varios objetivos, usas varios agentes coordinados entre sí.

Orquestador: el director del equipo de agentes en un canal. Recibe el mensaje del cliente, consulta a los agentes relevantes y elige el más indicado para responder.

Canal: el medio de mensajería por donde llega el cliente. Por ejemplo: WhatsApp, Webchat, Instagram, Telegram, Slack o Google Business Messages.

Workflow: cada paso lógico que recorre el agente para resolver su objetivo. Por ejemplo: “pidiendo datos”, “confirmando turno” o “cobrando”.

Recurso: herramienta que el agente puede usar para resolver un workflow. Hay varios tipos: lógicas, bases de conocimiento, integraciones (MCP), acciones de código y apps externas.

Lógica: secuencia ordenada de pasos. Es un tipo de recurso, útil cuando el orden secuencial importa.

Automatización: disparador que se ejecuta solo por tiempo o por evento, sin que el cliente le hable al bot. Vive afuera del agente.

Human in the Loop (HITL): modo de trabajo en el que el agente sabe pedirle a un operador humano que valide, confirme o resuelva una excepción.

Multimodal: el agente entiende y responde con texto, audio o imagen dentro de la misma conversación.

MCP (Model Context Protocol): conector estandarizado a un sistema externo como un CRM, un calendario o una base de datos.

Ticket: registro que el agente genera por cada workflow iniciado dentro de una conversación. Permite ver el estado del proceso y darle seguimiento.

Costos y facturación

¿Cómo se calcula el costo de uso de Botmaker 3.0?

El cobro es por consumo de tokens. Pagas por lo que tu agente consume: cuanto más resuelve, más se factura. Si no se usa, no se paga. La herramienta de configuración no tiene costos extra: crear agentes, orquestadores, automatizaciones o entidades no genera cobro por sí mismo. El costo aparece cuando el agente se ejecuta y empieza a atender pedidos.

¿El cobro es por tokens, conversaciones o mensajes?

Por tokens, y el costo depende del modelo. El detalle del consumo lo encuentras en la pantalla Account de la plataforma. Las modalidades por sesión MAU o DAU continúan funcionando de la misma manera. Solo se suma el consumo generativo.

¿Los orquestadores generan costos adicionales?

El orquestador no tiene un costo extra como pieza ni se paga aparte. Está incluido en los planes. Su ejecución sí consume tokens, igual que cualquier agente.

¿Voy a poder ver el costo por agente?

Sí. Cada funcionalidad reporta sus propios tokens. Vas a poder saber cuánto consume cada agente, cada orquestador y cada feature, y atribuir el gasto por área de negocio. La pantalla de tecnologías generativas muestra el detalle de tokens utilizado por cada agente, orquestador y por Human in the Loop.

Modelos de IA

¿Qué modelo de IA utiliza Botmaker 3.0?

En esta primera versión la plataforma trabaja con el modelo por defecto Open AI 5.4. El detalle del modelo y su costo por consumo está disponible en la pantalla Account.

¿Voy a poder elegir el modelo (LLM) que utilizo?

Estamos trabajando para que puedas seleccionar el modelo a nivel de cada agente, de modo que un mismo orquestador pueda coordinar agentes con modelos distintos según el caso (por consumo de tokens o por capacidad de razonamiento). 

Agentes, orquestador y workflows

¿Qué es un agente y qué hace?

Un agente resuelve un proceso de negocio concreto. Piénsalo como un empleado virtual con un trabajo bien definido. Por ejemplo, en un centro odontológico podrías tener un agente para reservar turnos, otro para responder preguntas frecuentes, otro para gestionar urgencias dentales y otro para enviar encuestas de satisfacción. Cada agente tiene un objetivo, un workflow propio y un conjunto de herramientas para resolverlo.

¿Qué es el orquestador?

Es la pieza nueva de la versión 3.0. Funciona como una capa que recibe el mensaje del cliente, mira qué agentes hay disponibles en ese canal y elige el más indicado para responder. Le pregunta a los agentes relevantes (no a todos, para ahorrar tokens), evalúa cuál respuesta encaja mejor con el contexto, sintetiza una respuesta única y la envía.

¿Cómo se relacionan canales, orquestadores y agentes?

Las relaciones son simples:

• 1 canal = 1 orquestador. Cada canal tiene un único orquestador. No puede haber dos directores en la misma conversación.
• 1 orquestador = N agentes. Un orquestador maneja un equipo de varios agentes especializados.
• 1 agente = N orquestadores. Un agente bien configurado se puede reutilizar en varios canales y orquestadores sin necesidad de duplicarlo.

¿Qué es un workflow?

Es la unidad mínima de comportamiento del agente. Cada agente recorre una secuencia de workflows según la conversación. Los workflows pueden bifurcarse: el agente elige el siguiente según el contexto, no según un árbol fijo. Por ejemplo, el agente “Reservar turno” podría tener los workflows: saludo + intención, pedir datos básicos, mostrar disponibilidad, confirmar turno y cierre.

¿Se pueden combinar agentes de IA con flujos guionados tradicionales?

Sí. El paradigma se invirtió: ahora trabajas con agentes de IA orquestados y, cuando necesitas un control más fino o un flujo reglado, lo creas como una lógica dentro del agente. La lógica funciona como una secuencia ordenada de pasos que el agente sigue para resolver una tarea específica.

¿Cómo se le da personalidad al bot? ¿Dónde se configura el tono?

El tono, el estilo, las restricciones y el uso de botones se configuran a nivel del orquestador, no en cada agente. Cada agente hereda esa personalidad al responder, lo que evita que termines con instrucciones contradictorias entre agentes. En el orquestador puedes definir:

• Tono: formal, informal, cercano o técnico.
• Largo de las respuestas: cortas o detalladas.
• Personalidad: voz de marca (amable, neutral, divertida).
• Restricciones: qué no puede decir o prometer.
• Si permite o no botones en la respuesta.

¿Cómo se configuran los guardrails y se controla que el agente no se desvíe?

Las restricciones se definen a nivel orquestador. Además, internamente Botmaker funciona como un conjunto de agentes que se controlan entre sí, por lo que es raro que un agente se salga del territorio para el que fue creado. Los agentes solo responden usando las herramientas que tienen disponibles: si no se les agrega una herramienta para un tema, no entran a conversar sobre ese tema.

Recursos y herramientas del agente

¿Qué herramientas (recursos) puede usar un agente?

Hay cinco tipos de recursos disponibles:

• Lógicas: secuencia ordenada de pasos. Para cuando el orden secuencial importa. Por ejemplo, el paso a paso de reservar un turno.
• Bases de conocimiento: PDFs, sitios web, FAQs. El agente lee y responde con esa información. Por ejemplo, tarifas y coberturas médicas aceptadas.
• Integraciones (MCP): conectores llave en mano a sistemas externos como Google Sheets, Google Calendar, CRMs y bases de datos.
• Acciones de código: integraciones de código que el agente puede correr. Útil para integraciones a medida.
• Apps externas: otras herramientas integradas en la plataforma.

¿Cómo decide el agente cuándo usar cada recurso?

La decisión la toma el modelo a partir del campo “Cuándo va a ser utilizado por el agente”. Si la descripción del recurso es clara y específica, el agente sabe cuándo invocarlo. Si es ambigua, puede confundirse o llamarlo cuando no debe.

Nota: una descripción ambigua del tipo “Para temas de turnos” suele generar errores. Una descripción clara como “Cuando el paciente pide un nuevo turno y ya dio sus datos” funciona mucho mejor.

¿Cómo funcionan las lógicas?

Las lógicas se construyen con tres tipos de bloques:

• Instrucción: una indicación genérica al agente (“Pídele el DNI al paciente”). Es el más usado.
• Condicional: ramas según condiciones (“Si la cobertura es Swiss Medical, muestra horarios premium”). El más importante en la práctica.
• Bucle: repetir N veces. Útil para procesar listas, pocas veces se usa en conversación.

Una buena práctica al armar lógicas es usar varias cajas chicas con una instrucción cada una, en lugar de una caja gigante con varias instrucciones encadenadas. El modelo procesa mejor las instrucciones separadas.

¿Puedo cargar documentación o archivos como base de conocimiento?

Sí. Las bases de conocimiento aceptan PDFs, sitios web y contenido de FAQs. El agente lee ese contenido y responde apoyándose en él.

¿Se siguen pudiendo usar acciones de código?

Sí. Las acciones de código siguen disponibles como un recurso más al que el agente puede recurrir cuando lo necesite. Las acciones de código que ya tenías configuradas en versiones anteriores se pueden seguir utilizando en Botmaker 3.0.

¿Qué son las automatizaciones?

Son procesos que se ejecutan solos, sin que el cliente le hable al bot. Hay dos tipos:

• Por tiempo (schedule): se ejecutan en momentos definidos (cada hora, todos los lunes a las 9hs, el día 1 de cada mes).
• Por estado (evento): reaccionan a algo que pasó en una conversación, como un cambio de workflow o una finalización.

Algunos ejemplos: mandar un recordatorio de turno 24hs antes, cargar un dato al CRM cuando se confirma un turno, o enviar una encuesta de satisfacción un día después de la consulta.

Canales disponibles e integraciones

¿Qué canales soporta Botmaker 3.0?

Botmaker 3.0 soporta los canales principales de mensajería integrados a la plataforma. Entre ellos se encuentran WhatsApp, Webchat, Telegram, Instagram, Facebook y Google Business Messages.

¿Sirve para automatizar procesos internos, no solo conversaciones con clientes?

Sí. Botmaker 3.0 se destaca como plataforma de procesos conversacionales, pero también se puede usar para procesos no conversacionales. Puedes diseñar agentes y automatizaciones que conecten tu ERP, tu CRM, hojas de cálculo y otras herramientas. Por ejemplo, cargas de facturas, notificaciones internas o rutinas administrativas.

Multimodalidad

¿Los agentes entienden imágenes, audios o videos?

Sí. Los modelos son multimodales: pueden entender texto, imágenes, audios y videos. No solo lo que dice una imagen, sino también la esencia de ella. Por ejemplo, un cliente puede enviar la foto de una promoción por WhatsApp y el agente entender el contenido para tomar el pedido.

Human in the Loop, tickets y trazabilidad

¿Qué es Human in the Loop (HITL) y cuándo se usa?

Human in the Loop suma una forma de trabajar en la que el agente de IA queda en el medio de la conversación al servicio del operador humano. El humano le pide al agente que confirme, ejecute o desarrolle una respuesta, y el agente se comunica con el usuario final. A la vez, el agente le presenta al humano las comunicaciones del cliente con análisis, sugerencias y botones de atajo para que solo tenga que validar.

Cualquier estado del workflow puede marcarse como “requiere confirmación humana”. Cuando un caso llega ahí, la IA se detiene y le pasa el control a un operador, que ve el caso en la bandeja específica de Human in the Loop. Según las pruebas internas, este modo permite reducir hasta un 82% el trabajo manual.

¿Cómo se ven las conversaciones que está atendiendo cada agente?

Cada vez que un agente inicia un workflow, se genera un ticket asociado a esa conversación. Los tickets aparecen en una nueva sección debajo de Chats y también se accede a ellos directamente desde el agente. Allí ves el estado del workflow, los detalles del ticket, comentarios internos, las conversaciones asociadas y la actividad. También puedes derivar el ticket a un equipo de atención o agregar seguidores para que estén al tanto.

¿Hay una vista tipo Kanban para ver los tickets?

Sí. Los tickets se pueden visualizar como lista o como un tablero tipo Kanban donde las columnas son los estados del workflow y los tickets se distribuyen según en qué etapa están. Puedes mover un ticket de estado manualmente, siempre que se respeten las condiciones definidas en el workflow.

¿Puedo ver versiones anteriores de un agente y revertir cambios?

Sí. Los agentes tienen un sistema de versionado: cada ajuste que publicas queda registrado en una versión que puedes visualizar y revertir si un cambio reciente no dio el resultado esperado.

¿Se puede trabajar de forma colaborativa entre varios usuarios?

Sí. La plataforma permite que varias personas trabajen simultáneamente sobre los mismos agentes. Cada usuario se identifica con un color, ves quién está en línea y dónde está trabajando, y puedes dividir tareas o trabajar en paralelo sobre distintos agentes y orquestadores.

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