Cómo construir un bot de WhatsApp con n8n, Supabase y Google Gemini

El problema: responder WhatsApp consume 3 horas diarias

En Colombia, el 78% de los clientes prefiere contactar negocios por WhatsApp antes que por email o teléfono. El problema: atender 50–100 mensajes diarios de forma manual consume entre 2 y 4 horas del equipo, introduce errores humanos y deja clientes esperando fuera del horario laboral.

La solución obvia es la API oficial de WhatsApp Business (Meta). El problema: requiere aprobación de Meta, cuesta entre $0.06 y $0.15 USD por conversación, y en Colombia muchos negocios pequeños no cumplen los requisitos de verificación. WAHA resuelve todo esto conectándose directamente al protocolo de WhatsApp Web.

Paso 1 — Instalar WAHA con Docker

WAHA (WhatsApp HTTP API) es un proyecto open source que expone una REST API sobre WhatsApp Web. Necesitas un servidor Linux con Docker instalado — un VPS de $6/mes en DigitalOcean o un droplet en AWS Lightsail es suficiente.

# Levantar WAHA
docker run -d \
  --name waha \
  -p 3000:3000 \
  --restart unless-stopped \
  devlikeapro/waha

# Verificar que está corriendo
curl http://localhost:3000/api/health

Una vez activo, abre http://tu-servidor:3000/api/ en el navegador. Verás la interfaz Swagger. Para vincular tu número:

1. POST /api/sessions/start con body {"name":"default"}
2. GET /api/sessions/default/auth/qr — descarga la imagen QR
3. Escanea el QR con tu WhatsApp (igual que en WhatsApp Web)
4. GET /api/sessions/default — el campo status debe ser "WORKING"

Paso 2 — Configurar el webhook hacia n8n

Cada vez que alguien te envíe un mensaje, WAHA hará un POST a la URL que configures. Esta URL debe apuntar al webhook de tu workflow en n8n.

# Activar webhook en la sesión WAHA
curl -X POST http://localhost:3000/api/sessions/default/webhooks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://tu-n8n.com/webhook/whatsapp",
    "events": ["message"],
    "retries": {"attempts": 3, "delaySeconds": 2}
  }'

El payload que WAHA envía a n8n incluye: event (siempre "message"), payload.from (número del remitente con formato 573145655236@c.us) y payload.body (texto del mensaje).

Paso 3 — Workflow en n8n: de mensaje a respuesta IA

El workflow en n8n tiene 6 nodos en secuencia. La lógica completa tarda menos de 2 segundos en ejecutarse:

Paso 4 — El prompt de sistema para Gemini

El prompt de sistema es lo que define cómo se comporta el bot. Debe ser específico, incluir los servicios y precios reales, y delimitar claramente qué puede y qué no puede hacer el bot.

Eres Alcabot, el asistente comercial de Alcanet, agencia digital
en Medellín, Colombia. Tu objetivo es ayudar a los clientes a
entender los servicios y agendar una consulta gratuita.

SERVICIOS:
- Páginas web: desde $800 USD (1-2 semanas)
- ERP a medida: desde $3.500 USD (8-16 semanas)
- Automatizaciones n8n: desde $500 USD (1-2 semanas)
- Bots WhatsApp: desde $400 USD (1 semana)

REGLAS:
- Responde SIEMPRE en español colombiano, informal pero profesional
- Nunca inventes precios distintos a los indicados arriba
- Si no sabes algo, di "déjame consultarlo con el equipo"
- Al detectar interés real, pide: nombre, empresa, necesidad
- Máximo 3 oraciones por respuesta

HISTORIAL DE CONVERSACIÓN:
{{historial}}

Paso 5 — Tablas en Supabase

Solo necesitas dos tablas. Supabase las crea con una sola migración SQL:

-- Historial de conversaciones
CREATE TABLE conversaciones_wa (
  id          uuid DEFAULT gen_random_uuid() PRIMARY KEY,
  numero      text NOT NULL,
  rol         text CHECK (rol IN ('user','assistant')) NOT NULL,
  mensaje     text NOT NULL,
  created_at  timestamptz DEFAULT now()
);

CREATE INDEX idx_conversaciones_numero
ON conversaciones_wa(numero, created_at DESC);

-- Leads capturados por el bot
CREATE TABLE leads_wa (
  id              uuid DEFAULT gen_random_uuid() PRIMARY KEY,
  numero          text NOT NULL,
  nombre          text,
  empresa         text,
  servicio_interes text,
  clasificacion   text CHECK (clasificacion IN ('frio','tibio','caliente')),
  created_at      timestamptz DEFAULT now()
);

El índice en conversaciones_wa es crítico para la performance: sin él, consultar las últimas 20 interacciones de un número específico haría un full table scan. Con el índice, la consulta tarda menos de 5ms incluso con millones de filas.

Resultados en implementaciones reales