"Te cuento que te estoy llamando porque llenaste un formulario para recibir una llamada sobre un problema ocular. ¿Qué es lo que te está pasando?" La voz suena humana, cercana, profesional. Pero no es una persona. Se trata de una telefonista virtual, un agente conversacional automatizado que ya trabaja en clínicas de salud de Estados Unidos.
Detrás de esta tecnología está PuppeteerAI, una startup fundada por un grupo de uruguayos que desarrolla asistentes virtuales diseñados para hablar con pacientes, agendar turnos, registrar síntomas, hacer seguimientos y enviar recordatorios médicos.
La propuesta es simple: crear un sistema que automatice tareas repetitivas de las clínicas sin reemplazar el rol de los médicos. “Nosotros no intervenimos en el diagnóstico. Nos encargamos del flujo que rodea a la atención: la agenda, el registro, el seguimiento después de la consulta. Ahí es donde podemos aportar valor”, explica Luca Spektor, uno de los fundadores de la empresa. La tecnología ya se usa en más de 25 clínicas en Estados Unidos, y su llegada a Uruguay comenzó recientemente con una implementación en una institución privada, cuyo nombre aún no fue revelado.
Los asistentes funcionan como una especie de recepcionista virtual. Pueden llamar por teléfono o enviar mensajes a pacientes, guiar la conversación paso a paso, y adaptarse al lenguaje y estilo de cada institución médica. Según una prueba realizada por El Observador, el sistema entiende interrupciones, reconoce desvíos en la conversación y es capaz de responder de forma satisfactoria incluso cuando se le consulta algo que no está estrictamente previsto en su guion original.
Cómo funciona el sistema y por qué no improvisa
A diferencia de los bots tradicionales que solo responden lo que se les escribe, PuppeteerAI desarrolla asistentes que toman la iniciativa. Guían al paciente desde el primer mensaje, con una voz natural que avanza por un flujo conversacional diseñado especialmente para cada clínica. “Podemos usar cualquier modelo de lenguaje como base, pero lo que hicimos fue construir un sistema que nos permite orquestar la conversación. Es decir, controlar lo que se dice, cuándo se dice, y con qué tono”, dice Spektor.
Este enfoque permite que el asistente se comporte como lo haría un operador humano entrenado. Puede confirmar una consulta, enviar un link de agendamiento, preguntar por síntomas o hacer el seguimiento de un paciente luego de una consulta. Y lo hace sin improvisar. Las respuestas están definidas en función del contexto de cada cliente, e incluso el asistente tiene acceso a documentos médicos y guías institucionales que puede consultar antes de responder.
“Si un paciente hace una pregunta más técnica, podemos enseñarle al asistente a buscar la información en papers o materiales validados por la clínica. No genera una respuesta al azar, se basa en lo que le damos”, explica. Esto permite asegurar que el sistema responda con precisión y dentro de los márgenes de seguridad definidos por el centro médico.
Aunque el sistema automatiza gran parte de las tareas, existen límites muy claros. Los agentes virtuales no están habilitados para hablar sobre temas como salud mental, ni para responder cuando se detectan señales de urgencia médica. “Tenemos lo que llamamos guardrails: barreras que definimos para que el sistema no avance en ciertos temas”, dice Spektor. En esos casos, el asistente puede enviar un mensaje de emergencia, recomendar al paciente llamar al 911, o notificar al equipo de salud correspondiente.
Además, hay un protocolo para que una persona real intervenga si es necesario. “Contamos con una función de human in the loop. Eso significa que si detectamos que una conversación debe ser revisada, se etiqueta o se transfiere a alguien del equipo de atención”, explica. Esto permite garantizar que las situaciones sensibles o complejas no queden en manos del sistema automatizado.
Casos reales: cuándo la IA logra igualar a un call center humano
Uno de los ejemplos más representativos del uso de PuppeteerAI es el caso de una clínica que atiende a pacientes con diabetes y prediabetes. Allí, los agentes virtuales fueron puestos a prueba con una misión clara: alcanzar el mismo nivel de eficacia que el equipo humano que hacía llamadas telefónicas. “Arrancamos con un flujo que diseñamos nosotros, después el cliente nos pasó el que usaban sus operadores. Lo adaptamos y mejoró un montón”, recuerda Spektor.
El resultado fue que, tras varias semanas de ajustes, el sistema logró igualar las métricas del call center humano: misma tasa de contacto, misma cantidad de pacientes que agendaban o confirmaban turnos, e incluso mejores resultados en ciertos horarios del día. “La diferencia es que esto escala. No hay que contratar más gente si tenés más pacientes”, señala.
La información de cada interacción queda registrada en un sistema que permite al cliente ver todos los resultados en tiempo real: quién respondió, si se envió un link, si se usó, si se completó el flujo. “Podemos saber con precisión si el paciente agendó porque el asistente mandó el link, o si se quedó en el camino. Eso permite mejorar”, dice.
¿Cómo reacciona la gente al hablar con una inteligencia artificial?
Uno de los aspectos más interesantes del uso de estos agentes es la reacción de los propios pacientes. Aunque el sistema se presenta claramente como una inteligencia artificial, muchas personas siguen la conversación sin problemas, y en algunos casos prefieren hablar con el asistente virtual antes que con una persona. “La respuesta ha sido buena. Las voces suenan cada vez más naturales, y hay gente que dice que se siente más cómoda. No hay juicios, no hay apuro”, cuenta Spektor.
El sistema fue diseñado para parecerse a una interacción humana, pero sin intentar engañar. Desde el primer contacto, el asistente se presenta como un agente de IA. Eso evita confusiones y genera un marco claro. Lo que busca PuppeteerAI no es imitar a una persona al punto de ser indistinguible, sino ofrecer una experiencia útil, rápida y confiable.
El sistema también es capaz de adaptarse según cómo responde el paciente. Por ejemplo, si alguien responde con una frase inesperada o fuera de guion, el asistente puede entender el contexto y reconducir la conversación. Esto fue verificado en pruebas independientes y forma parte de la robustez del sistema.
Qué pasará a futuro
Para Spektor, lo que viene es un cambio profundo en cómo nos comunicamos con el sistema de salud. “En poco tiempo, nadie va a atender más el teléfono. Las clínicas van a tener su agente, y los pacientes también”, proyecta. En ese escenario, los asistentes virtuales de ambos lados podrían hablar entre sí: uno pediría un turno, el otro lo confirmaría, y el usuario recibiría todo resuelto en su calendario, sin tener que intervenir.
Esto no solo aligera el trabajo de las clínicas, también puede mejorar la experiencia de los pacientes. Sin esperas, sin líneas ocupadas, sin repetir datos. Solo una conversación fluida y rápida entre sistemas que ya conocen nuestras preferencias, historial clínico y necesidades de atención.
