Recordar no basta: 2.257 citas medidas con un bot de WhatsApp

Todo el mundo vende lo mismo: pon un bot en WhatsApp y bajarán las inasistencias. Nosotros construimos uno, lo medimos contra la base de datos real de la clínica y encontramos algo que nadie cuenta en los casos de éxito.

El recordatorio, por sí solo, no sirve para nada.

El problema, con números

Diagnosticarte es una IPS de imágenes diagnósticas en Medellín. Mueve entre 5.400 y 6.300 citas al mes, y su tasa de inasistencia llevaba seis meses clavada: 77,7 % de asistencia en enero, 80,4 % en febrero, 80,7 % en marzo, 77,7 % en abril, 78,5 % en mayo y 78,2 % en junio. Un promedio del 78 %, o dicho al revés, una de cada cinco citas se perdía.

En imágenes diagnósticas eso no es solo dinero. Es un equipo caro parado, un cupo que otro paciente necesitaba y una agenda que se desordena hacia adelante.

Lo que construimos, y lo que decidimos no construir

El bot es híbrido a propósito. El modelo entiende lo que escribe el paciente, incluidas las notas de voz, pero las acciones críticas no las decide el modelo: confirmar, cancelar y consultar la agenda son funciones controladas contra el sistema de la clínica. En datos médicos no se negocia con las alucinaciones.

Y hay algo que decidimos que el bot no hiciera: reprogramar. Reprogramar implica juicio sobre disponibilidad, preparación del examen y prioridad clínica. Eso pasa a una persona, con el bot silenciado en esa conversación y devolución automática del control cuando el asesor termina.

El alcance quedó en tres cosas: confirmar la cita, cancelarla y enviar las preparaciones del examen. Nada más.

Lo que medimos

Cruzamos dos fuentes: nuestra base, que sabe a quién le escribió el bot y quién respondió, contra el sistema de la clínica, que sabe quién llegó de verdad. Solo citas ya vencidas, sin datos personales, todo agregado.

2.257 citas gestionadas por el bot. 2.103 con asistencia registrada.

El resultado se parte en dos grupos, y ahí está todo:

Quince puntos y medio de diferencia. Un 21,7 % relativo.

El hallazgo que no esperábamos

Aquí viene lo interesante. Si el mérito fuera del recordatorio, el grupo que recibió el mensaje debería estar por encima del histórico, hubiera respondido o no.

No lo está. Todos los que recibieron recordatorio, mezclando quienes confirmaron y quienes no, asisten al 77,5 %. El histórico de la clínica sin ningún bot era del 78 %.

Recibir el mensaje no movió la aguja ni medio punto. Lo que la mueve es el acto de confirmar.

Tiene sentido cuando uno lo piensa. Un recordatorio es información: ya la tenías, está en tu calendario, la olvidas igual. Una confirmación es un compromiso, aunque sea de un toque en un botón. Es la diferencia entre que te avisen y que te preguntes si vas a ir.

Esto cambia el producto entero. Si mandar recordatorios no sirve, mandar más recordatorios sirve menos todavía. La palanca no es la frecuencia del envío: es cuánta gente llega a pulsar el botón. Todo el diseño se reorienta a eso.

Y hay un efecto que casi no se cuenta: 152 cancelaciones gestionadas por el bot. Son cupos que se liberaron con aviso, en vez de convertirse en una silla vacía a las diez de la mañana. Para una agenda, una cancelación temprana vale casi tanto como una asistencia.

Lo que no podemos afirmar

Aquí es donde la mayoría de los casos de éxito hacen trampa, así que lo decimos claro.

Esto es una asociación, no un experimento. No repartimos pacientes al azar entre dos grupos. Quien se toma la molestia de confirmar probablemente ya era un paciente más comprometido, y habría asistido más aunque el bot no existiera. Ese sesgo es real y no lo podemos descontar con los datos que tenemos.

Y el antes y después general todavía no demuestra nada. Medimos la asistencia global de la clínica en los 55 días anteriores al bot, 78,6 %, contra los 11 días posteriores, 77,5 %. Un punto por debajo. La ventana es demasiado corta, el bot solo cubre a quien tiene un WhatsApp válido en el sistema, y ese periodo coincidió con una avería nuestra en el envío de recordatorios: justo en el único tramo medible, el bot no estaba operando a plena capacidad.

Lo honesto es decir que todavía no podemos afirmar que bajamos las inasistencias de la clínica. Lo que sí sostiene el dato es que quien confirma asiste nueve puntos por encima del histórico, y que 152 cupos se liberaron a tiempo.

Volveremos a medirlo con una ventana limpia. Si el número no aparece, también lo publicaremos.

Lo que costó una regla mal puesta

Un último apunte, de los que no salen en los casos de éxito.

El sistema de la clínica guarda algunas citas con una hora de relleno cuando la hora real está por definir. Nuestra primera regla asumió que cualquier cita de madrugada era una de esas, y el bot escribía «hora por confirmar». Sonaba razonable.

Marcaba 235 citas por semana, el 19 % del total, como si tuvieran la hora sin definir. La clínica atiende veinticuatro horas y esas citas de madrugada eran reales. El resultado fue un montón de pacientes llamando a preguntar a qué hora era su cita, que es exactamente lo contrario de lo que un bot debería provocar.

Lo arreglamos mirando los datos en vez de suponiendo. Sobre tres meses de histórico y unas 2.100 citas de madrugada:

• Las agendadas a las 02:xx: solo el 79 % llegó a esa hora. Ahí sí había relleno.
• Las agendadas a las 00, 01, 03, 04 y 05: alrededor del 95 % llegó puntual. Eran citas de verdad.

La regla pasó de «cualquier hora de madrugada» a «solo las 02:xx». Las citas marcadas como confusas bajaron de 235 por semana a 62.

La lección no es sobre horarios. Es que una suposición razonable metida en un bot se multiplica por miles de conversaciones antes de que nadie la revise. Cuando automatizas, el coste de equivocarte deja de ser lineal.

Qué nos llevamos

1. Un recordatorio informa. Una confirmación compromete. Solo la segunda cambia el comportamiento.
2. La métrica de producto no es cuántos mensajes envías, es qué porcentaje confirma.
3. Las cancelaciones tempranas son un resultado, no un fracaso.
4. Las acciones críticas no las decide el modelo, las decide una función.
5. Cada regla que metes en un bot se ejecuta miles de veces antes de que alguien la mire. Calíbrala con datos, no con lógica.

Si estás pensando en automatizar tu agenda, la pregunta que importa no es cuántos recordatorios vas a mandar. Es qué vas a hacer para que la gente confirme.

El detalle técnico completo de este proyecto, incluida la parte de radicación de RIPS ante el Ministerio de Salud, está en el caso de Diagnosticarte.