¿Cómo implementar ChatGPT en Telemarketing con voz?

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Hola Betas.
Con los gigantescos y cada vez más innovadores avances de la inteligencia artificial que se están dando últimamente ya podemos hacer casi cualquier cosa que nos imaginemos con ella.
Entonces me puse a pensar y justo recibo una molesta llamada de Telemarketing. Y dije" Se podrá Usar la IA para Telemarketing" así que rechace educadamente a la persona que me llamo, como nos pasa a casi todos y se lo pregunté a la IA. Más precisamente le pedí que me dijera cómo tengo que hacerlo para que sea algo práctico y seguramente le sirva a muchos como ejemplo.

​

Aquí tienes un tutorial paso a paso para usar ChatGPT en Telemarketing con voz. Te lo armo sencillo, detallado y con código para que lo puedas probar sin complicaciones.



🚀 Tutorial: ChatGPT con voz para Telemarketing​


1. ¿Qué vas a lograr?​


  • Un asistente de llamadas automáticas que hable con tus clientes (telemarketing).
  • Podrás usarlo para ofertas, recordatorios, encuestas o ventas.
  • Responderá de manera natural gracias a ChatGPT + voz (TTS/STT).


2. Recursos necesarios​


  • Cuenta OpenAI (con clave API) → https://platform.openai.com
  • Python 3.10+ instalado en tu PC/servidor.
  • Librerías:
    pip install openai twilio flask<br>
  • Una cuenta de Twilio (sirve para hacer y recibir llamadas telefónicas).


3. Flujo general​


  1. Cliente recibe llamada desde Twilio.
  2. Twilio envía el audio a tu servidor (Flask).
  3. Tu servidor transcribe voz → texto (Speech-to-Text).
  4. El texto se envía a ChatGPT → genera respuesta.
  5. Respuesta se convierte en voz (TTS) y Twilio la reproduce al cliente.


4. Código ejemplo (Python + Flask + Twilio)​


from flask import Flask, request, Response<br>from openai import OpenAI<br>from twilio.twiml.voice_response import VoiceResponse<br><br>app = Flask(name)<br>client = OpenAI(api_key="TU_API_KEY_OPENAI")<br><br>@app.route("/voice", methods=['POST'])<br>def voice():<br> # Captura lo que dice el cliente<br> user_input = request.form.get("SpeechResult", "Hola")<br> <br> # Llama a ChatGPT para generar respuesta<br> response = client.chat.completions.create(<br> model="gpt-4o-mini", <br> messages=[{"role": "system", "content": "Eres un agente de telemarketing amigable."},<br> {"role": "user", "content": user_input}]<br> )<br> ai_reply = response.choices[0].message.content<br> <br> # Genera la respuesta en voz con Twilio<br> twiml = VoiceResponse()<br> twiml.say(ai_reply, voice="Polly.Joanna") # Voz natural de Twilio<br> return Response(str(twiml), mimetype="text/xml")<br><br>if name == "main":<br> app.run(port=5000)<br>

📌 Explicación breve:


  • SpeechResult → lo que el cliente dijo.
  • ChatGPT responde con un texto.
  • Twilio convierte ese texto en voz y lo reproduce al cliente.


5. Configurar Twilio​


  1. Crea cuenta en Twilio.
  2. Compra un número de teléfono.
  3. Configura el Webhook de voz hacia tu servidor Flask (https://tu-servidor.com/voice).
  4. Activa Speech Recognition en Twilio para que transcriba lo que dice el cliente.


6. Mejores prácticas en Telemarketing con ChatGPT​


✅ Define un prompt claro para que siempre hable como vendedor.
✅ Usa frases cortas y naturales (nada robótico).
✅ Ten respuestas predefinidas para objeciones comunes.
✅ Guarda un log de cada conversación para analizar resultados.


Ejemplo de prompt de sistema:


Eres un agente de telemarketing amigable, claro y persuasivo. <br>Tu objetivo es ofrecer un producto de forma natural y responder <br>con empatía a dudas u objeciones.<br>


7. Recursos útiles​




📞 Telemarketing con ChatGPT (Ejemplo Real)​


1. Requisitos previos​


  • Python 3.10+ instalado.
  • Una cuenta en Twilio con número comprado.
  • Una API key de OpenAI.
  • Ngrok instalado → https://ngrok.com/download


2. Instalar librerías necesarias​


Ejecutá en terminal:


pip install openai flask twilio<br>


3. Código completo (Flask server)​


Guarda esto como app.py:


from flask import Flask, request, Response<br>from openai import OpenAI<br>from twilio.twiml.voice_response import VoiceResponse<br><br># Configuración<br>app = Flask(name)<br>client = OpenAI(api_key="TU_API_KEY_OPENAI") # Reemplaza con tu clave OpenAI<br><br>@app.route("/voice", methods=['POST'])<br>def voice():<br> # Lo que el cliente dijo (transcripción de Twilio)<br> user_input = request.form.get("SpeechResult", "Hola")<br><br> # Consulta a ChatGPT<br> response = client.chat.completions.create(<br> model="gpt-4o-mini",<br> messages=[<br> {"role": "system", "content": "Eres un agente de telemarketing amigable, breve y persuasivo. Vendes seguros de salud de forma clara y convincente."},<br> {"role": "user", "content": user_input}<br> ]<br> )<br> ai_reply = response.choices[0].message.content<br><br> # Genera respuesta hablada con Twilio<br> twiml = VoiceResponse()<br> twiml.say(ai_reply, voice="Polly.Joanna", language="es-ES") <br> twiml.listen() # Sigue escuchando al cliente<br> return Response(str(twiml), mimetype="text/xml")<br><br>if name == "main":<br> app.run(port=5000)<br>


4. Levantar el servidor​


En terminal:


python app.py<br>


5. Exponer tu servidor con Ngrok​


En otra terminal:


ngrok http 5000<br>

Ngrok te dará una URL como:


https://abcd1234.ngrok.io<br>


6. Configurar Twilio​


  1. Entrá a tu consola de Twilio.
  2. Seleccioná tu número de teléfono.
  3. En Voice & Fax → A CALL COMES INponé la URL de Ngrok:
    https://abcd1234.ngrok.io/voice<br>
  4. Marcá opción HTTP POST.
  5. Guardá.


7. Hacer la llamada de prueba​


📞 Llamá al número de Twilio desde tu celular.


  • El bot contestará.
  • Podés hablarle, Twilio lo transcribe, ChatGPT responde, y Twilio lo reproduce en voz.


8. Tips para Telemarketing real​


  • Podés cambiar el prompt para que venda otro producto.
  • Agregar lógica de "si el cliente dice sí → registrar venta".
  • Integrar con Google Sheets o CRM para guardar datos de clientes interesados.
 
¡Hola! Excelente tutorial para implementar ChatGPT en telemarketing. La combinación de voz con IA puede mejorar la experiencia del cliente, haciéndola más natural y eficiente. No olvides ajustar los prompts para adaptarlos a tu audiencia y objetivos específicos. ¡Gran trabajo!
 
Hola, como programador pensé encontrar una guía para PROGRAMAR pero me encontré con esto. No lo tomes a mal, los sistemas no/low code son una alternativa válida, sin embargo deberías considerar los costos d implementar twilio, ke es un servicio d pago en sí mismo y como aws/azure cobran no solo x consumo sino también x los recursos usados. En este caso los 'live natural voice' recursos son más caros si lo quieres implementar en español.

Nuevamente no kiero desetimar la guía ke has compartido, simplemente contrastarlo con otro aspecto ke hay ke tener en cuenta siempre ke se desarrolla 1 sistema. Aunke claro, si consideras ke tienes 10 telemarketeros remplazarlos a todos ellos x 1 sistema automatizado tampoco deja d ser una buena inversión.
 
OscarAlderete dijo:
Hola, como programador pensé encontrar una guía para PROGRAMAR pero me encontré con esto. No lo tomes a mal, los sistemas no/low code son una alternativa válida, sin embargo deberías considerar los costos d implementar twilio, ke es un servicio d pago en sí mismo y como aws/azure cobran no solo x consumo sino también x los recursos usados. En este caso los 'live natural voice' recursos son más caros si lo quieres implementar en español.

Nuevamente no kiero desetimar la guía ke has compartido, simplemente contrastarlo con otro aspecto ke hay ke tener en cuenta siempre ke se desarrolla 1 sistema. Aunke claro, si consideras ke tienes 10 telemarketeros remplazarlos a todos ellos x 1 sistema automatizado tampoco deja d ser una buena inversión.
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Claro entiendo el punto perfectamente la idea de este post es más que nada poder presentarles una idea básica que se podría hacer, obviamente después hay que profundizar mucho en los detalles, que Modelo de GTP U otra inteligencia artificial usar, costos de servicios externos, márgenes de posibles ganancias y demás.
Igual muchas gracias por tu comentario todo bien comentario es bien recibido.
 
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