# Crear un agente de atención al cliente a partir de un prompt

> Un analista probó Lindy con el prompt de atención al cliente sugerido y el agente quedó construido en un minuto, sin pruebas reales.

- **Tipo:** Caso de uso
- **Tema:** Atención al cliente
- **Herramientas:** Lindy
- **Dificultad:** media
- **Origen:** [unite.ai](https://www.unite.ai/lindy-ai-review/)
- **En el directorio desde:** 3 de octubre de 2026
- **URL:** https://conqueia.com/caso/crear-un-agente-de-atencion-al-cliente-a-partir-de-un-prompt

## A quién le sirve

Pequeños negocios y equipos con un buzón de soporte que quieren que una IA conteste lo de siempre y avise a una persona cuando no sepa.

## Qué hicieron

Durante una prueba gratuita de siete días, el autor de la reseña eligió el prompt de atención al cliente por correo que Lindy sugiere y lo envió sin cambios. El prompt pedía vigilar un buzón de soporte, responder desde una base de conocimiento y avisar por mensaje directo de Slack de lo que no supiera. Lindy construyó el agente en cerca de un minuto, mostrando sus pasos. Después conectó las cuentas de Google y Slack y pudo editar el prompt o el modelo de cada paso.

## Cómo salió

El agente se construyó en cerca de un minuto y quedó listo para probar, compartir y publicar. El artículo no cuenta pruebas reales, así que no hay datos sobre la calidad de las respuestas ni de las derivaciones.

## Conviene saber

La reseña dice que Lindy es bastante cara, que le cuestan las tareas complejas y que puede necesitar supervisión humana. La configuración solo se comprobó durante la prueba gratuita.

## Qué necesitas

- Una cuenta de Lindy. El autor lo probó en una prueba gratuita de siete días y su reseña dice que es bastante caro, así que mira los planes antes de decidir.
- Tu buzón de soporte en Google y, para los avisos, una cuenta de Slack.
- Una base de conocimiento: preguntas frecuentes, ayuda y políticas en un documento claro.
- Una persona de tu equipo a la que derivar lo que el agente no sepa.

## Cómo hacerlo tú, paso a paso

1. Prepara tus preguntas frecuentes y tus políticas (devoluciones, plazos, envíos) en un documento claro.
2. En Lindy, elige el ejemplo de atención al cliente por correo o pega tu propio prompt.
3. Adáptalo: tu buzón, tu documentación, a quién avisar y qué casos no debe contestar nunca solo (devoluciones, facturación, clientes enfadados).
4. Conecta tu cuenta de Google y tu cuenta de Slack cuando Lindy te lo pida.
5. Revisa los pasos que ha construido y edita el prompt o el modelo de cada paso si hace falta.
6. Ponlo en modo borrador: que prepare las respuestas y tú las apruebes antes de enviar.
7. Prueba con unas preguntas de ejemplo, incluida una difícil, y publícalo cuando conteste bien.

## Pruébalo con Lindy

```
Constrúyeme en Lindy un agente de atención al cliente que lea los mensajes que lleguen a [correo de soporte o canal de Slack], responda las preguntas habituales sobre [producto o servicio] con ayuda de [documentación o enlace de preguntas frecuentes] y pase a [persona] todo lo relacionado con [devoluciones, facturación o clientes enfadados]. Que prepare borradores para que yo los apruebe, en vez de enviarlos. Habrás terminado cuando conteste bien tres preguntas de ejemplo.
```

## Consejos

- Empieza con borradores, no con envío automático. La reseña avisa de que le cuestan las tareas complejas y de que puede necesitar supervisión humana.
- Aprovecha la prueba gratuita para decidir si merece la pena antes de pagar.
- Una base de conocimiento mala da respuestas malas. Escríbela clara y mantenla al día.

## Preguntas frecuentes

### ¿Contestará bien desde el primer día?

No lo sabemos: la reseña no hizo pruebas reales. Prueba tú con preguntas reales y casos raros antes de activarlo.

### ¿Qué hago con las devoluciones y los clientes enfadados?

Indica en el prompt que esos casos pasen siempre a una persona. Un agente no debería decidir reembolsos por su cuenta.

## Fuentes

- [unite.ai](https://www.unite.ai/lindy-ai-review/)

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Fuente: conqueia.com/caso/crear-un-agente-de-atencion-al-cliente-a-partir-de-un-prompt