Diseñar un asistente de IA para una clínica veterinaria es más simple y rentable si se arranca con una buena planeación, se elige el modelo de OpenAI adecuado y se implementa un MVP con Next.js. Aquí encontrarás un enfoque práctico para definir el problema, tomar decisiones técnicas con criterio y construir una API y una interfaz funcional en español, enfocadas en urgencias, citas y recomendaciones.
¿Cómo definir el problema y el flujo de un asistente de IA para veterinaria?
Antes de escribir código, define el objetivo y los puntos de dolor. El asistente debe entender el contexto del usuario, razonar en lenguaje natural y ejecutar acciones: agendar, orientar o escalar a urgencias. El foco está en español, con límites claros para evitar diagnósticos o dosificaciones.
¿Qué casos de uso priorizar: urgencias, citas o recomendaciones?
- Asesorar en la situación del paciente: detectar urgencia y orientar próximos pasos.
- Agendar citas: flujos recurrentes y por emergencia.
- Recomendaciones y compras: nutrición, productos y servicios.
- Disponibilidad 24/7: primer filtro automatizado para liberar al personal humano.
¿Por qué planear antes que codificar con IA?
- Escribir el problema y el flujo en un cuaderno.
- Entrevistar al cliente y listar dudas frecuentes.
- Organizar información por escenarios y reglas de negocio.
- Validar el objetivo y los límites del asistente.
¿Cómo diferenciar chatbot vs asistente?
- Chatbot: árbol de decisiones con opciones guiadas.
- Asistente: comprende contexto abierto, responde en lenguaje natural y sigue reglas de prompt.
- Se pueden mezclar: botones de inicio + asistente para casos abiertos.
¿Qué decisiones técnicas y costos evaluar con OpenAI y Next.js?
La elección del canal impacta el tiempo de entrega. Para avanzar rápido, se optó por interfaz web con Next.js en lugar de WhatsApp, debido a procesos de Meta más complejos y bloqueos temporales. Con Next.js se unifica backend y frontend en un solo proyecto usando App Router.
¿Dónde debe vivir el asistente: web o WhatsApp?
- Web con Next.js: entrega rápida, control del server y de la API key.
- WhatsApp: requiere la API de Meta, conectar número y pasar por validaciones.
- Decide según tiempo, presupuesto y pruebas necesarias.
¿Qué modelo y costos considerar en OpenAI?
- No siempre usar el modelo más reciente: prioriza uno económico si la tarea es filtrar, derivar y asistir.
- Ejemplos mencionados: GPT-4 mini, O4 mini, 01 nano, 4.1 mini.
- Revisa precios en la web y valida en Playground antes de construir.
- Monitorea consumo y limita uso por usuario.
- Se comentó que 5 USD pueden rendir alrededor de 2 meses en un proyecto pequeño con 1000–1500 usuarios al mes, con múltiples requests por usuario.
¿Qué seguridad aplicar en prompts y llaves?
- Delimitar el contexto en el prompt: solo temas veterinarios.
- Prevenir prompt injection: rechazar preguntas fuera de contexto.
- Variables de entorno en .env.local y en gitignore.
- Compartir secretos con herramientas como 1Password.
¿Cómo implementar la API y la interfaz paso a paso en Next.js?
Se crea un proyecto Next.js, se instala el SDK oficial de OpenAI y se define una ruta de API con App Router. El prompt del sistema se construye según el tipo de asistente: urgencias, citas o nutrición, siempre en español y con reglas claras.
¿Qué estructura de código mínimo necesitas?
- Crear proyecto Next.js y correr en local.
- Instalar paquete: npm install openai.
- Configurar .env.local con la API key.
- Definir ruta POST en /app/api/chat/route.ts.
- Parsear body y validar messages como arreglo.
- Elegir modelo económico y temperatura adecuada.
- Construir mensaje system con función por tipo de asistente.
- Llamar a chat completions y manejar errores.
- Crear página con formulario e historial de mensajes usando Tailwind.
¿Cómo diseñar el prompt del sistema por tipo de asistente?
- Identidad: eres un asistente de IA para clínica veterinaria, responde siempre en español.
- Seguridad: no inventes diagnósticos ni des dosificaciones o medicamentos.
- Urgencias: prioriza señales de alarma y deriva a atención inmediata con datos de contacto.
- Citas: solicita datos mínimos y confirma disponibilidad.
- Nutrición: recomendaciones generales, sin prescripción médica.
¿Cómo organizar el trabajo con IA en el editor?
- Usar Windsor u otro editor con IA para validar y mejorar código.
- Debatir decisiones con GPT, Gemini o Claude antes de codificar.
- Dividir el desarrollo en tareas pequeñas con máximo cuatro subtareas.
- Aplicar code review, documentación automática y changelog.
- Ejemplo real: pedir “dark mode” sin requisitos claros produjo una implementación fallida; la especificación detallada evita retrabajo.
¿Te gustaría que profundicemos en el flujo de urgencias o en la parte de costos por modelo y tokens? Cuéntame en comentarios qué flujo implementarías primero y qué obstáculos ves en tu caso de uso.
