Esta semana llevamos a producción la nueva versión completa del módulo de reservas de mesa de Wave-IA. No es un ajuste: es el módulo entero rehecho, con el salón del restaurante representado tal cual es, un motor de asignación que decide qué mesa dar, lista de espera y una página pública de reserva. Todo conectado al bot de WhatsApp, para que una conversación termine en una mesa asignada sin que nadie del equipo tenga que intervenir. El salón del restaurante, tal como es El dueño ahora dibuja su salón: arrastra cada mesa donde realmente está, agrupa por zonas (salón, terraza, barra) y declara a mano qué mesas se pueden combinar para grupos grandes. Nada se infiere por cercanía — si dos mesas no se enlazaron explícitamente, el sistema nunca las junta. Es el mismo criterio que usan las plataformas de referencia del sector, y elimina de raíz los errores de asignación. Técnicamente, zonas, posiciones y enlaces viven dentro de la configuración de reservas del cliente, sin colecciones nuevas: el mínimo y el máximo de comensales de cada combinación se calculan, no se guardan, de modo que no hay estado que pueda quedar desincronizado. Un motor de asignación, no un árbol de reglas Cuándo dar la mesa junto a la ventana y cuándo reservarla, cuándo sentar a dos personas en una mesa de seis: eso ya no se resuelve con condiciones encadenadas sino con una función de costo. El motor penaliza romper la zona preferida, desperdiciar lugares y ocupar mesas de más, y elige la combinación de menor costo. Preservar las mesas grandes para los grupos grandes deja de ser una regla escrita a mano y pasa a ser una consecuencia del cálculo. Además, la preferencia de zona de cada comensal se deriva de su historial de visitas — no hace falta preguntarle ni cargar un campo nuevo. Y cuando el bot no puede garantizar una zona, lo dice: nunca promete algo que no va a cumplir. Una sola verdad para el bot y para el CRM Durante el desarrollo detectamos que el CRM tenía su propia copia del cálculo de disponibilidad, y que ambas implementaciones ya habían divergido: ante el mismo escenario, una ofrecía una mesa que la otra consideraba ocupada. La resolución fue estructural — el motor existe en un solo lugar y el CRM le pregunta a través de un endpoint dedicado. La copia se eliminó. Hoy el equipo del restaurante y el bot ven exactamente la misma disponibilidad, siempre. Lista de espera: el “no hay lugar” deja de ser una venta perdida Cuando no hay mesa, el sistema ofrece anotarse en la lista de espera del día — desde la conversación de WhatsApp, desde un QR en la puerta del local, o desde el propio CRM cuando lo carga el equipo. Un barrido cada minuto detecta cuando se libera una mesa y avisa automáticamente a quien está esperando. El personal ve la cola completa en la vista de servicio, junto al plano en vivo. Es la aplicación directa de nuestra premisa Revenue First: cada persona que pregunta y se va sin reserva es ingreso que se escapa en silencio. Ahora queda capturada. Una página de reserva propia, en cuatro toques Cada restaurante tiene ahora su página pública de reserva, accesible por su propio enlace y pensada para el celular: cuatro toques y la mesa queda tomada. Sirve para el perfil de Instagram, para Google, para el QR de la mesa. Y como pasa por el mismo motor, las reservas del enlace público, del bot y de la carga manual comparten disponibilidad en tiempo real, sin riesgo de doble reserva. Turnos, bloqueos y feriados, con vista previa La configuración de turnos ahora muestra en vivo qué horarios va a poder ofrecer el bot con los parámetros elegidos, y advierte cuando la combinación deja el día prácticamente sin disponibilidad — un problema real que detectamos en uso: un restaurante configurado con una ventana estrecha y reservas largas terminaba ofreciendo un solo horario por día. También se agregaron bloqueos y feriados por rango y alcance, y la disponibilidad los respeta tanto en el CRM como en el bot. Lo que viene El próximo paso es la atribución: saber cuántas reservas trajo el bot y por qué camino llegó cada una — QR, enlace público o conversación orgánica — para que el aporte al ingreso sea medible y no una impresión. En paralelo estamos trabajando en el frente de reseñas y reputación, para que la buena experiencia de un comensal se convierta en una reseña visible. — El equipo de Wave-IA

Cada semana sumamos mejoras a Wave-IA para que la conversación con tus clientes genere más ingresos. Esta semana cerramos un capítulo importante de nuestra integración con Meta Ads: el bot ahora entiende de qué anuncio vino cada conversación y lo usa para responder mejor. El bot ya sabe qué anuncio trajo a tu cliente Cuando alguien hace clic en un anuncio de Facebook o Instagram con botón “Enviar mensaje” (Click-to-WhatsApp), esa conversación arranca con contexto: qué promoción vio, qué producto le interesó, qué mensaje lo convenció de escribir. Hasta ahora esa información quedaba guardada, pero el bot no la usaba al responder. A partir de esta semana, el bot incorpora el título y el texto del anuncio directamente en la conversación, así que puede continuar naturalmente la idea que atrajo al cliente en lugar de arrancar de cero. En términos técnicos: el bot ya capturaba y persistía los datos del anuncio de origen desde hace unas semanas; lo nuevo es que ese contexto se inyecta como instrucción adicional en el prompt del modelo antes de generar cada respuesta, sin exponerlo al cliente ni pedirle que lo repita. ¿Por qué importa? Porque una conversación que “recuerda” el anuncio se siente más personalizada y convierte mejor: menos fricción entre el clic en el anuncio y la venta. Lo que viene Seguimos avanzando en dos frentes grandes: el módulo de reservas de mesa para restaurantes (el bot va a poder confirmar, modificar y cancelar reservas directamente por WhatsApp, sin pasar por un sistema externo) y la sincronización en tiempo real con los sistemas de gestión hotelera (PMS) Channex y PxSol, para que la disponibilidad y las reservas se mantengan siempre al día. Ambos están en desarrollo activo y los vamos a contar apenas estén en producción. — El equipo de Wave-IA

Esta semana reforzamos dos cosas que hacen que ningún cliente se quede sin respuesta: ahora el equipo ve al instante cuándo un mensaje no llegó a destino, y estrenamos un centro de notificaciones dentro del CRM para que ninguna alerta importante pase desapercibida. Cuando un mensaje no llega, ahora se ve Hasta ahora, si un mensaje individual no llegaba a destino —por un número equivocado, un contacto que bloqueó el número o un problema puntual de WhatsApp—, el panel igual lo mostraba como enviado. Eso hacía creer que el cliente había recibido algo que en realidad nunca le llegó. Desde esta semana, Wave-IA detecta esa falla de entrega y marca el mensaje en rojo dentro de la conversación, suma un indicador en la lista de chats y muestra una explicación al pasar el cursor o tocar el aviso. El agente se entera en el momento y puede reaccionar: reintentar, contactar por otra vía o corregir el dato del cliente. Por detrás, cada mensaje saliente uno a uno —ya sea del asistente, enviado desde el CRM, una plantilla o un archivo multimedia— queda asociado a su identificador único de WhatsApp. Cuando Meta informa que la entrega falló, el sistema correlaciona ese aviso con el mensaje exacto que lo originó y lo propaga en tiempo real al panel, sin que nadie tenga que revisar nada a mano. Un centro de notificaciones para no perder nada de vista Sumamos una bandeja de notificaciones al CRM. Una campana con contador de mensajes no leídos —disponible tanto en la computadora como en el celular— avisa lo que necesita atención, y desde la nueva página de bandeja es posible filtrar, marcar varios avisos como leídos de una vez e ir directo al recurso relacionado con un solo clic. Además, unificamos el perfil del usuario y las preferencias de notificación en un mismo lugar, más claro y ordenado. La bandeja incluye un asistente de emisión manual, pensado para que el equipo de Wave pueda enviar avisos puntuales cuando hace falta, y emisores automáticos que generan notificaciones ante eventos concretos, como la resolución de un ticket o el onboarding de un nuevo cliente. Lo que viene Estamos extendiendo esta misma visibilidad de entrega a las campañas masivas, para que sepas con precisión qué mensajes de una campaña llegaron y cuáles no. Y de cara al próximo trimestre, el foco es que el asistente pueda reservar y cobrar conectado de forma directa a los sistemas de gestión hotelera. — El equipo de Wave-IA

Hace unas semanas anunciamos que ya se pueden conectar Instagram y Messenger a Wave-IA en pocos clics. Esta semana dimos el siguiente paso: el asistente ahora conversa en esos canales con la misma riqueza que en WhatsApp —audios, imágenes y documentos— y reconoce a cada persona como un único contacto, sin importar por dónde escriba. Instagram y Messenger ahora entienden audios, imágenes y documentos El asistente ya no se limita al texto en Instagram y Messenger. Ahora escucha las notas de voz que le envían y puede responder también con audio, recibe y envía imágenes, y trabaja con documentos como archivos PDF. Incluso responde cuando alguien contesta a una historia de Instagram, manteniendo la conversación viva en el lugar donde el cliente la inició. Detrás de esto hay un pipeline de medios unificado: cada archivo se guarda de forma persistente antes de procesarse, los audios se transcriben automáticamente para que el asistente entienda el pedido, y la arquitectura es agnóstica al canal, lo que permite sumar cada nuevo formato sobre la misma base con mínima fricción. Un solo contacto, esté donde esté la conversación Cuando una persona vuelve a escribir por Instagram o Messenger, el asistente la reconoce y no le vuelve a pedir sus datos. Tras aportar valor en la charla, solicita el teléfono una única vez y, a partir de ahí, unifica a esa persona en un único perfil de cliente que vive en todos los canales. Para el negocio esto significa algo concreto: un contacto real y aprovechable para remarketing y campañas, sin importar si la conversación empezó en WhatsApp, en Instagram o en Messenger. Ese trabajo también se refleja en el CRM: ahora se ve el contacto vinculado junto con su usuario de Instagram o Messenger, y es posible enviar audios directamente desde el panel. La identidad se resuelve cruzando los identificadores propios de cada plataforma con el teléfono, fusionando conversaciones dispersas en un mismo cliente. Alta más flexible para alojamientos y hoteles con varias unidades Mejoramos el proceso de alta para los negocios con estructuras más complejas. Ahora se pueden configurar alojamientos temporarios con varios edificios y hoteles con distintos tipos de habitación, repitiendo las secciones de configuración tantas veces como haga falta. El resultado es una puesta en marcha más rápida y precisa para los clientes con múltiples propiedades o unidades. Lo que viene Seguimos construyendo hacia un asistente que no solo conversa, sino que reserva y cobra: estamos trabajando en la ingesta de reservas en tiempo real desde los sistemas de gestión hotelera (PMS) y en los pagos self-service desde el CRM. La idea de fondo es siempre la misma: que cada conversación se convierta en ingresos para el negocio. — El equipo de Wave-IA

Esta semana sumamos dos capacidades que apuntan a lo mismo: que cada conversación tenga más chances de transformarse en una venta, sin sumar trabajo manual a tu equipo. Leads que se generan y se asignan solos El asistente ahora reconoce cuándo una conversación muestra intención real de compra y genera el lead en ese mismo momento, sin que nadie tenga que cargarlo a mano. La oportunidad aparece en el CRM lista para trabajar, con el contexto de la charla ya asociado. Además, cada lead se asigna automáticamente a la persona del equipo que corresponde según su rol, repartiendo la demanda de forma equilibrada entre quienes cumplen esa función. En la práctica: menos consultas que se enfrían esperando respuesta y un equipo comercial que recibe exactamente lo que tiene que atender. Conectá Instagram y Messenger desde tu panel La atención multicanal da un paso más: ahora podés vincular tus propias cuentas de Instagram y Facebook Messenger directamente desde el panel, en pocos clics y sin configuraciones técnicas. El asistente responde esas conversaciones con la misma inteligencia y el mismo contexto que ya tenías en WhatsApp, y todo queda centralizado en un único CRM. La conexión utiliza el flujo de autorización oficial de Meta, de modo que el vínculo es seguro y lo podés revocar cuando quieras. Así dejás de depender de un solo canal y atendés a tus clientes donde están. Lo que viene Estamos trabajando en que el asistente no solo consulte disponibilidad, sino que tome la reserva y gestione el cobro de punta a punta, además de una experiencia de pagos self-service dentro del CRM. Te lo contamos en las próximas novedades. — El equipo de Wave-IA

Esta semana sumamos dos capacidades nuevas a la plataforma: la IA ahora recupera por sí sola las conversaciones que quedaron a la mitad, y los hoteles que usan el PMS Walkin App ya pueden conectarlo con Wave-IA para responder disponibilidad en tiempo real. Dos mejoras que apuntan a lo mismo: convertir más conversaciones en ingresos. Las consultas abandonadas ya no son ventas perdidas Es una escena conocida: un cliente pregunta por disponibilidad o por un producto, la conversación avanza… y de repente desaparece. Hasta ahora, esa consulta quedaba ahí, y con ella una venta potencial. Con la nueva recuperación automática de consultas abandonadas, la IA detecta las conversaciones que quedaron inconclusas y recontacta proactivamente a la persona para retomar el hilo, con todo el contexto de lo que se venía hablando. En lo técnico, un proceso programado monitorea la actividad de cada conversación y, cuando detecta una consulta inactiva, genera un turno proactivo de la IA: el asistente retoma la charla de forma natural, sin que el negocio tenga que intervenir. Es la primera pieza de nuestro módulo de recontacto inteligente, y un pilar directo de la propuesta Revenue First. Integración con Walkin App: disponibilidad en tiempo real para más hoteles Sumamos un nuevo sistema de gestión hotelera (PMS) a nuestra lista de integraciones: Walkin App. Los hoteles que lo usan ya pueden conectarlo con Wave-IA para que el asistente consulte disponibilidad y tarifas en tiempo real y le responda al huésped al instante, directo por WhatsApp, sin intervención de recepción. La consulta se realiza en vivo contra la API del PMS mediante function calling, el mismo patrón que ya usamos con Guesty, Channex y PxSol — cada nueva integración refuerza una arquitectura pensada para conectar cualquier PMS del mercado. Además, el conversor de monedas del asistente ahora soporta el guaraní paraguayo (PYG), con tipo de cambio actualizado automáticamente: el primer paso de nuestra expansión a Paraguay. Lo que viene Estamos en la fase final de pruebas de la omnicanalidad: muy pronto el mismo asistente que atiende WhatsApp va a responder también por Instagram DM y Facebook Messenger. También avanzamos en nuevas métricas para el dashboard, incluyendo ROI por campaña y tasa de huéspedes recurrentes, y en la distribución inteligente de leads por roles dentro del equipo comercial. — El equipo de Wave-IA

Esta semana sumamos tres mejoras que apuntan a lo de siempre: que cada conversación por WhatsApp sea más fácil de cerrar y más simple de gestionar. Te contamos qué cambió y por qué importa. El asistente muestra los precios en la moneda del huésped Cuando un viajero internacional pregunta cuánto cuesta una habitación, un servicio o un producto, el asistente ahora puede responder mostrando el valor de referencia en la moneda local del cliente —por ejemplo, pesos argentinos o uruguayos— usando cotizaciones oficiales actualizadas. Menos fricción para quien consulta desde otro país y una experiencia mucho más natural, que ayuda a destrabar la decisión de compra. En el detalle técnico, es una herramienta transversal disponible por defecto para todos los clientes: el modelo decide cuándo conviene convertir y consulta tipos de cambio de fuentes oficiales (DolarAPI/BCRA para Argentina, fuente oficial para Uruguay), con caché para garantizar velocidad y un comportamiento robusto ante fallos de red. La conversión es siempre de referencia; el cobro continúa en su moneda original. Sumar un nuevo país es un cambio mínimo, así que la cobertura puede crecer rápido. Configurá agentes especializados desde el CRM, sin depender de soporte Ahora cada cliente puede crear y configurar agentes especializados directamente desde el panel del CRM, de forma autónoma. Adaptar el asistente a una necesidad puntual —un flujo de ventas, una vertical, un tipo de consulta— pasó de ser un pedido al equipo técnico a ser cuestión de minutos dentro de la plataforma. Esta base self-service es además el cimiento de capacidades que vienen en camino, como la memoria de largo plazo por cliente, donde el asistente recuerda el contexto relevante de cada huésped o comensal entre conversaciones. Soporte integrado dentro del CRM Incorporamos un módulo de tickets dentro del propio CRM para gestionar pedidos de ayuda de manera ordenada y con seguimiento. Una vía clara para canalizar consultas y resolverlas más rápido, sin salir de la herramienta de trabajo diaria. Lo que viene Estamos terminando el upselling automático según el historial de compras de cada cliente, los pedidos de WhatsApp Commerce con nombres de producto reales y los nuevos canales de Instagram y Messenger. La idea de fondo es siempre la misma: tu negocio ya tiene los clientes, nosotros ayudamos a convertirlos en ingresos. — El equipo de Wave-IA

Esta semana cerramos un cambio importante en cómo se conectan los pedidos de WhatsApp Commerce con la plataforma Wave-IA. Hasta ahora, cuando un cliente armaba un pedido desde el catálogo del negocio, el flujo terminaba con un mensaje genérico: el pedido existía, pero no se traducía en información útil para quien tiene que atenderlo. Eso cambió. Ahora el catálogo, el bot y el CRM trabajan como un solo sistema: el catálogo del negocio se sincroniza con Meta, el bot entiende exactamente qué se pidió y le pone nombre real a cada producto, el pedido queda registrado dentro de la conversación, y el equipo recibe la notificación en el momento. Catálogo sincronizado con Meta — sin doble carga El catálogo de WhatsApp Business deja de ser una isla. Wave-IA importa el catálogo existente desde Meta y mantiene la sincronización en ambos sentidos: lo que se cambia en el CRM se refleja en Meta, y lo que se modifica en Meta llega al CRM. El equipo del negocio gestiona productos en un solo lugar, sin riesgo de inconsistencias entre plataformas. Bajo capot, esto requirió ampliar los permisos del Embedded Signup de WhatsApp para incluir el scope de gestión de catálogo, importar el catálogo inicial vía Meta Graph API, y construir un sync bidireccional que mantenga ambas bases alineadas. El bot reconoce los productos por su nombre real Cuando llega un pedido por catálogo, el bot ya no responde con identificadores internos opacos: resuelve cada producto contra el catálogo sincronizado y lo nombra como lo conoce el cliente. La conversación se siente natural, y la respuesta del bot tiene contexto comercial real para confirmar, sugerir un complemento o avanzar al cierre. Los pedidos quedan registrados en la conversación Cada pedido se guarda como un mensaje dentro del historial de la conversación, con su tipo propio. La persona que abre la ficha del cliente ve el pedido completo en línea con el resto del intercambio: cuándo se hizo, qué productos contiene, cantidades. No hay que cambiar de pantalla ni cruzar datos a mano para entender qué pasó. Notificaciones en tiempo real al CRM Apenas el bot procesa un pedido, el CRM recibe la alerta y la persona a cargo lo ve sin recargar la página. Los pedidos del catálogo ahora viven en el mismo embudo que las consultas, las reservas y las campañas de remarketing — listos para gestionar al ritmo del negocio. Por qué importa Hasta hoy, un pedido por catálogo de WhatsApp era una caja negra: el negocio sabía que algo había pasado, pero le costaba ver qué se pidió, cuándo y a qué cliente. Con este cambio, cada pedido entra al embudo de ventas como una conversación más — visible, accionable y medible. Esto encaja con el approach Revenue First que guía toda la plataforma: el catálogo no es un escaparate aislado, es parte del mismo embudo donde viven las consultas, las reservas y los upselling automatizados. Lo que viene Sobre esta misma base están terminando de validarse dos features que entran en producción muy pronto: la inyección automática del historial de compras del cliente al contexto del bot, para que cada upselling tenga sentido para esa persona específica, y la conversión de moneda en tiempo real con tarifas oficiales para hoteles que reciben huéspedes de distintos países. Ambas ya están en pruebas. — El equipo de Wave-IA

Esta semana en Wave-IA avanzamos en varios frentes que impactan directamente la experiencia comercial y operativa de nuestros clientes: demos públicas más completas, visibilidad del consumo de IA dentro del CRM y onboarding de sistemas de gestión hoteleros simplificado. Demos públicas: una experiencia comercial completa Las demos online de Wave-IA dan un salto importante. Ahora capturan los datos del prospect (nombre, email y teléfono) a través de un modal integrado, muestran un panel lateral persistente con el contexto del cliente y son totalmente responsive en móviles. Más relevante aún: el bot de la demo puede ejecutar consultas reales —por ejemplo, disponibilidad de habitaciones en tiempo real— directamente en la conversación, gracias al soporte de function calling sobre los conectores de PMS. En términos técnicos, el endpoint de demo inyecta los custom fields del cliente como contexto del modelo, devuelve uso granular de tokens (input, cached y output) y costo en USD por mensaje, y soporta un tool registry stateless con encadenamiento de respuestas entre rondas de llamadas a herramientas. Dashboard de consumo de IA y SmartTokens en el CRM Cada cliente puede ver desde el dashboard de su CRM el saldo de SmartTokens, el costo real de IA acumulado y los precios aplicados a tokens de entrada, entrada cacheada y salida. Es transparencia total sobre cuánto consume el bot y cómo se factura cada interacción. A nivel implementación, el endpoint de aiCost expone los campos de pricing y el saldo desde la colección de clientes, y el componente principal del dashboard los muestra como tarjeta enriquecida. Es la contracara visible del modelo de tokens unificado que ya está en producción acumulando datos reales. Onboarding de PMS hoteleros simplificado Conectar un sistema de gestión hotelera a Wave-IA es ahora cuestión de minutos. Channex: el formulario de configuración incorpora un selector dinámico de propiedades. El usuario escribe su API key y la plataforma consulta automáticamente el listado de alojamientos disponibles, con fallback a entrada manual si la consulta falla. Guesty: tras completar el flujo de autenticación, el identificador de cuenta se obtiene automáticamente desde Guesty y se persiste como propiedad asociada al cliente. El usuario ya no tiene que ingresar ese campo manualmente. Más mejoras en el CRM El CRM también incorpora varias mejoras de experiencia: suplantación de usuario para soporte (con confirmación, regeneración de sesión y log de auditoría); badges de columna en la lista de conversaciones que muestran hasta dos asignaciones por contacto con indicador de overflow; control directo del estado del bot mediante un toggle inmediato, sin necesidad de entrar en modo edición; y sincronización del contador de conversaciones que ahora excluye correctamente las pendientes. Lo que viene Estamos avanzando en la próxima fase del modelo de pricing SmartTokens —con un mes de datos reales en producción para definir márgenes definitivos por cliente—, en la limpieza final del legacy de la API anterior tras completar la migración a la nueva arquitectura conversacional, y en la incorporación de Instagram DM y Messenger como canales adicionales de captación. — El equipo de Wave-IA

Esta semana sumamos a Wave-IA una integración largamente esperada por nuestros clientes hoteleros: Channex, un channel manager utilizado por hoteles independientes y cadenas en todo el mundo. El objetivo es simple: que la IA pueda responder con disponibilidad y tarifas reales, en el mismo momento en que el huésped pregunta. Disponibilidad en tiempo real, directamente en WhatsApp Cuando un potencial huésped pregunta por fechas específicas, tipos de habitación o precios, el bot ya no depende de respuestas genéricas ni deriva la consulta a recepción. Ahora consulta la disponibilidad real contra el sistema del hotel y responde en segundos con opciones concretas: habitaciones libres, tarifas por noche, moneda y condiciones. Técnicamente, esta capacidad se apoya en el sistema de function calling de la IA: cuando la conversación lo amerita, el modelo decide consultar la disponibilidad, consume la API de Channex y devuelve al huésped una respuesta fundamentada en datos reales. Todo ocurre dentro del flujo conversacional, sin que el huésped note una pausa ni una derivación. Por qué importa para el hotel La mayoría de las consultas hoteleras llegan por WhatsApp fuera del horario de recepción o en picos de demanda que el equipo humano no alcanza a responder. En esos momentos se pierde revenue: el huésped consulta en simultáneo a otros hoteles y reserva donde obtiene respuesta primero. Con Channex integrado, esa primera respuesta llega siempre — incluso a las dos de la madrugada — con información real, no promesas. Es el mismo patrón que ya vimos con Guesty, nuestro otro conector PMS: a mayor información real disponible para la IA, mejor tasa de conversión. El hotel convierte consultas que antes quedaban sin respuesta. Lo que viene En las próximas semanas avanzamos con integraciones de pagos (MercadoPago para LATAM, Stripe internacional) para cerrar el círculo: consultar disponibilidad, reservar y pagar, todo dentro de la misma conversación de WhatsApp. En paralelo, estamos habilitando Instagram DM y Facebook Messenger como canales adicionales, para que la IA atienda huéspedes en el canal donde prefieran conversar. — El equipo de Wave-IA