Generar respuestas con IA

Acme Support está desbordado con los tickets entrantes. En lugar de escribir a mano cada respuesta, el equipo quiere redactar automáticamente respuestas amables que los agentes puedan revisar y enviar.

Vas a crear un workflow donde se simulan mensajes entrantes y se pasan por un LLM que genera una respuesta para cada uno.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a la automatización de flujos de trabajo con n8n

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Introducción a la automatización de flujos de trabajo con n8n

PrincipianteNivel de habilidad

4.8+

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Descubre cómo n8n permite la automatización visual de flujos mediante disparadores, nodos y flujo de datos. Este capítulo presenta la interfaz de n8n, explora los disparadores manuales y basados en formularios, y muestra cómo crear lógica de ramificación, capturar la entrada del usuario y conectar de forma segura aplicaciones externas usando credenciales. Destaca los conceptos clave necesarios para comprender y experimentar de forma eficaz con procesos automatizados.

Exercise 1: Visión general de n8n Exercise 2: ¿Por qué elegir n8n?Exercise 3: La interfaz de n8n Exercise 4: Observa el flujo de datos en acción Exercise 5: Activar un flujo de trabajo Exercise 6: Crea tu primera automatización Exercise 7: Captura datos con un formulario Exercise 8: Elige el trigger perfecto Exercise 9: Aplicaciones externas y credenciales Exercise 10: Convierte datos en HTML Exercise 11: Enviar mensajes a un modelo Exercise 12: Protege tus conexiones

Aprende a crear flujos inteligentes y fiables añadiendo lógica, estructura y controles de calidad de datos. Este capítulo explora la ramificación con los nodos If y Switch, la transformación y limpieza de datos con expresiones o código, la validación de resultados y el diagnóstico de fallos. También introduce estrategias prácticas de manejo de errores que mantienen las automatizaciones resilientes y predecibles a medida que se vuelven más complejas.

Exercise 1: Lógica condicional en los flujos de trabajo Exercise 2: If vs. Switch Exercise 3: Divide flujos con lógica If Exercise 4: Gestiona múltiples resultados Exercise 5: Transformar y limpiar datos Exercise 6: Tareas de limpieza Exercise 7: El nodo Merge Exercise 8: Arregla datos de entrada desordenados Exercise 9: Fusiona conjuntos de datos sin complicaciones Exercise 10: Pruebas y validación de flujos de trabajo Exercise 11: Pruebas vs. validación Exercise 12: Prueba paso a paso Exercise 13: Comprobar la exactitud de los datos Exercise 14: Depuración de errores del flujo de trabajo Exercise 15: Gestión de errores Exercise 16: Generar mensajes de error personalizados Exercise 17: Crea un vigilante de flujos de trabajo

Explora cómo crear automatizaciones inteligentes, impulsadas por eventos, que se conecten con el mundo exterior. Este capítulo presenta disparadores basados en webhooks, flujos de datos potenciados por APIs y lógica con LLM para clasificar, resumir y enriquecer la información entrante. También aprenderás a diseñar flujos escalables y robustos y a evaluar cuándo compensa implementar la automatización en operaciones reales.

Exercise 1: Activar flujos a partir de eventos externos Exercise 2: Elegir el disparador adecuado Exercise 3: Crea una conexión con Webhook Exercise 4: Filtra los datos entrantes Exercise 5: Uso de datos de API y LLMs Exercise 6: Planifica tu automatización con APIs Exercise 7: Añade lógica a los datos de la API Exercise 8: Generar respuestas con IA

Ejercicio actual

Exercise 9: Crear automatizaciones robustas para el mundo real Exercise 10: ¿Reutilizable o no?Exercise 11: Crea un prototipo funcional Exercise 12: Añade toma de decisiones con IA Exercise 13: Prueba la automatización completa Exercise 14: Elegir la estrategia de automatización adecuada Exercise 15: Evalúa si conviene automatizar Exercise 16: Prepárate para compartir con el equipo Exercise 17: Planificación para la automatización Exercise 18: ¡Enhorabuena!