Vamos a ver cómo configurar un agente de voz con inteligencia artificial en ElevenLabs para que pueda responder llamadas y gestionar reservas en un restaurante. Usaremos como ejemplo El Nacional de Barcelona, un restaurante con varios espacios gastronómicos, y veremos paso a paso cómo ajustar la voz, las respuestas y la integración con el sistema de reservas.
configuración inicial del agente en ElevenLabs
Para empezar, entramos en ElevenLabs y nos dirigimos a la sección de agentes. Aquí podemos elegir una plantilla, pero en este caso crearemos el agente desde cero.
- Asignamos un nombre: «asistente de reservas del restaurante»
- Seleccionamos el idioma: español
- Configuramos el primer mensaje: «Hola, soy el asistente de reservas del restaurante El Nacional. ¿En qué puedo ayudarte?»
- Elegimos el modelo de IA: ElevenLabs permite usar Gemini 1.5 Flash o GPT-4 Turbo. En las pruebas, GPT-4 Turbo ha dado mejores resultados, así que lo seleccionamos.
- Ajustamos la temperatura: Dejamos un valor bajo para evitar respuestas demasiado creativas y asegurarnos de que solo usa la información que le proporcionamos.
selección de la voz y ajustes de latencia
Para que el agente suene natural, seleccionamos la voz de Carolina, que tiene un buen español sin acento marcado. Si no la encontramos en la lista, podemos buscar más voces dentro de ElevenLabs y añadirla.
También ajustamos algunos parámetros técnicos:
- Latencia y estabilidad: buscamos un equilibrio entre rapidez y naturalidad.
- Tiempo de espera antes de repetir una pregunta: lo reducimos a 4 segundos para que el asistente no deje demasiado tiempo en silencio.
- Duración máxima de la llamada: la limitamos a 3 minutos para evitar conversaciones innecesariamente largas.
carga de información sobre el restaurante
Para que el agente pueda responder con precisión, es importante proporcionarle información detallada del restaurante. En este caso, buscamos datos sobre El Nacional de Barcelona y recopilamos:
- Horario de apertura y cierre
- Tipos de espacios gastronómicos (marisquería, brasserie, etc.)
- Opciones de reserva
- Capacidad y disponibilidad de mesas
Subimos esta información a ElevenLabs en un archivo .txt, lo que permite que el modelo entienda mejor la estructura y jerarquía de los datos. También podríamos subir una URL con la información, pero esta opción no siempre funciona bien.
integración con un sistema de reservas
Para que el agente pueda gestionar reservas reales, creamos una herramienta dentro de ElevenLabs que conecte con el sistema de reservas del restaurante.
1️⃣ Añadimos un webhook que se comunica con Make, Zapier o un CRM para verificar la disponibilidad de mesas.
2️⃣ Definimos los parámetros clave:
- Nombre del cliente
- Fecha y hora de la reserva
- Número de personas
3️⃣ Programamos la respuesta del asistente según la disponibilidad: - Si hay mesa libre, confirma la reserva.
- Si no hay disponibilidad, ofrece alternativas.
Este proceso garantiza que el asistente pueda hacer reservas en tiempo real sin intervención humana.
prueba de conversación con el asistente
Tras configurar todo, realizamos una prueba llamando al asistente para hacer una reserva. La conversación fue fluida y natural:
- Usuario: «Hola, quiero hacer una reserva para este sábado a las 14:30.»
- Asistente: «Por supuesto. ¿En qué espacio le gustaría reservar? Tenemos la marisquería, especializada en pescado y marisco, o la brasserie, especializada en carnes a la parrilla.»
- Usuario: «Prefiero la brasserie.»
- Asistente: «Voy a comprobar la disponibilidad… Perfecto, tenemos mesa para seis personas en la brasserie este sábado a las 14:30. ¿Le confirmo la reserva?»
- Usuario: «Sí, por favor.»
- Asistente: «Reserva confirmada. Nos vemos el sábado. ¿Hay algo más en lo que pueda ayudarle?»
El sistema funcionó correctamente, aunque detectamos pequeños detalles a mejorar, como la pronunciación de algunas palabras y la velocidad de respuesta.
conclusión: ventajas y limitaciones del agente en ElevenLabs
ventajas:
✔️ La voz suena bastante natural, mejor que en otras plataformas como VAPI o Retail AI.
✔️ Se puede integrar fácilmente con un sistema de reservas mediante webhooks.
✔️ Permite configurar un widget en la web del restaurante para que los clientes puedan interactuar con el asistente sin necesidad de llamar.
limitaciones:
❌ No permite asignar un número de teléfono local en España sin usar Twilio.
❌ Algunas configuraciones avanzadas, como etiquetas humanas («mm», «aha»), no están disponibles.
❌ La opción de cargar información mediante URLs no siempre funciona bien.
En general, ElevenLabs ofrece un asistente potente y fácil de configurar para gestionar reservas en restaurantes, con una voz muy realista y buenas opciones de personalización. Sin embargo, para números locales en España, Retail sigue siendo una mejor opción.
Si quieres ver el proceso en acción, no te pierdas el vídeo completo.
