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Notas de voz con contexto

Transcribe audios de WhatsApp y deja que un agente de IA continúe el trabajo

El cliente habla como le resulta natural. Meteor convierte la nota de voz en texto, la conserva junto a la conversación y se la entrega al Met antes de que responda.

¿Cómo transcribir un audio de WhatsApp automáticamente?

Para transcribir audios de WhatsApp automáticamente, el mensaje debe entrar por una conexión oficial que entregue el archivo al sistema. Meteor guarda la nota de voz, obtiene su texto y lo incorpora al contexto del contacto antes de ejecutar al Met. Así la conversación puede continuar sin que el cliente tenga que convertir su audio en un mensaje escrito.

La transcripción usa modelos de OpenAI, y el equipo de Meteor está certificado por OpenAI como API Deployment Practitioner.

Transcribir lo que envía el cliente y responder con una nota de voz son capacidades distintas. Si también quieres que el Met hable, compara el banco de voces y la clonación autorizada.

Un recorrido que puedes probar

Del audio entrante a una acción condicionada

El audio, la transcripción, los campos reconocidos y la acción posterior dejan evidencias distintas. Así puedes revisar cada tramo sin confundir una respuesta con una actualización real.

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    Entra un audio por WhatsApp

    Ejemplo para probar: «Somos seis personas en ventas y queremos una demostración para atender por WhatsApp». Meteor conserva la nota de voz como adjunto del contacto.

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    La nota se vuelve texto

    La transcripción queda asociada al audio y entra al contexto antes de que el Met prepare la respuesta. Si no se obtiene texto, el proceso no afirma que entendió el mensaje.

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    Se reconocen los campos previstos

    Con ese ejemplo, el Met puede separar intención «demostración», tamaño del equipo «6» y canal «WhatsApp», siempre que esos campos estén definidos en tu CRM.

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    La regla configurada decide la acción

    Si tiene permisos y están los datos requeridos, el Met puede actualizar el contacto y continuar por WhatsApp. Si falta un dato, puede preguntar solo eso; si el caso exige criterio, lo deja listo para una persona.

Qué revisar: que el audio siga adjunto, que el texto aparezca en el contexto, que el CRM muestre solo los campos autorizados y que la respuesta cambie cuando falta un dato. Conoce el alcance de los Mets para WhatsApp.

Probar este recorrido en una demostración

Dónde aporta más

Notas de voz que sí pueden mover el proceso

La transcripción aporta contexto. Lo que ocurre después depende de los permisos y herramientas del Met.

Servicio al cliente

Convierte una explicación larga en contexto utilizable para responder la pregunta o transferirla sin pedirle al cliente que escriba todo otra vez.

Ventas por WhatsApp

Recoge producto, cantidad, fecha o necesidad expresados por voz y permite continuar la calificación con las reglas de tu proceso comercial.

Operación y soporte

Deja la descripción hablada dentro del historial para que una persona o un Met pueda retomar el caso con la misma información.

Pedidos por nota de voz

El cliente dicta su pedido en un audio y el texto queda listo para que el Met confirme productos, cantidades y dirección con las reglas de tu negocio, sin pedirle que lo escriba.

Ver cómo funciona en restaurantes

Pacientes que piden la cita por audio

El paciente cuenta por voz qué necesita y cuándo puede ir. Con ese texto, el Met ofrece los horarios disponibles de tu agenda o deja el caso a una persona si pide criterio clínico.

Ver cómo funciona en salud

Si además necesitas contacto, etapas y responsables compartidos, revisa el CRM para WhatsApp de Meteor .

Las dos mitades de la conversación

Las notas de voz de tu equipo también quedan escritas

No solo se transcribe lo que manda el cliente. Las notas de voz con las que responde tu equipo también se vuelven texto, así puedes revisar una conversación completa sin escuchar cada audio.

Grabadas desde la bandeja

Cuando un asesor graba una nota de voz desde la bandeja de Meteor, esa nota se transcribe igual que la del cliente y el texto queda junto al audio, en la misma conversación.

Enviadas desde el celular

Si el dueño responde con audio desde la app WhatsApp Business en su celular, esa nota también se transcribe. Para eso el número debe estar conectado con la coexistencia: la app del celular y Meteor sobre la misma línea.

Se leen sin darles play

En la bandeja cada nota de voz muestra su onda, cambias la velocidad de reproducción con un clic y el texto aparece debajo del audio. Si la nota es larga, el texto se despliega con un clic, sin reproducirla.

Transcribir las notas del equipo consume Energía, igual que las del cliente. Las respuestas del Met no se transcriben, porque su texto ya queda en la conversación.

Límites claros

Qué ocurre cuando un audio no se puede transcribir

  • La transcripción necesita que la capacidad esté habilitada y tenga Energía disponible. No es un servicio gratuito separado del uso de Meteor.
  • Los audios mayores a 24 MB no se transcriben por este camino. El adjunto se conserva para que la conversación no se pierda.
  • Si el proveedor de transcripción o el guardado del texto falla, Meteor continúa almacenando el mensaje y el audio. No afirma que entendió algo que no pudo transcribir.
  • Transcribir no significa responder automáticamente en audio. La voz de salida se configura aparte y solo se usa cuando el Met tiene una voz autorizada.

Evidencia de clientes

Una operación real detrás de esta solución

Testimonios en primera persona, con la fuente y los límites de cada caso siempre visibles.

Marketing y ventasVideo público y autorizado

Julián Chavarro: ventas y servicio 24/7 con IA

Julián Chavarro, dueño de una agencia de marketing, pasó de bots rígidos a un agente de IA que atiende y vende 24/7 con texto, audio e imágenes.

Julián Chavarro· Dueño de una agencia de marketing digital

Leer el caso completo

Antes de implementarlo

Preguntas frecuentes sobre audios de WhatsApp con IA

¿El cliente tiene que escribir después de enviar el audio?

No. Cuando la transcripción termina correctamente, el texto entra al contexto del contacto y el Met puede continuar desde ahí. Si algo no quedó claro, puede pedir la precisión que falta en vez de exigir que la persona repita todo.

¿La transcripción queda en el historial?

Sí. El texto extraído se asocia al audio y vuelve a incorporarse cuando se carga el historial de la conversación. El adjunto original también se conserva.

¿Funciona con audios cortos y largos?

Está pensado para notas de voz de conversación. El límite técnico de este camino es 24 MB; un archivo que supere ese tamaño no se transcribe automáticamente.

¿Puede usar la transcripción para actualizar el CRM?

Sí, si el Met tiene permiso y herramientas para hacerlo. La transcripción aporta el texto; las acciones posteriores dependen del proceso, las integraciones y los límites que configures.

¿Funciona si sigo usando WhatsApp Business en el celular?

Sí. Si hoy atiendes desde la app WhatsApp Business del celular, puedes seguir usándola: con la coexistencia, el mismo número queda conectado a Meteor y se importan tus contactos y hasta seis meses de conversaciones. Desde que conectas el número, los audios nuevos que te mandan los clientes se transcriben, y las notas de voz que respondes desde el celular también. La coexistencia depende de que Meta habilite tu número, y del historial importado no llegan los archivos de más de 14 días.

¿Puedo leer la transcripción desde mi sistema?

Sí. La API pública de Meteor devuelve cada audio transcrito con su texto en el adjunto del mensaje, en el campo attachments[].transcript, y los webhooks de mensaje recibido y de mensaje enviado traen el mismo campo: tanto el audio del cliente como la nota de voz de tu equipo. El texto del mensaje sigue diciendo «[Audio]», así que una integración que ya tengas no cambia. Si la transcripción de un audio del cliente tarda más de 30 segundos, el webhook sale sin ella y el texto queda disponible al consultar los mensajes por la API.

Ver la API y los webhooks para desarrolladores

Revisa cómo llegan las notas de voz a tu operación

En una demostración vemos qué audios recibes, qué debe extraerse y qué puede hacer el Met después con esa información.