Automatizaciones y agentes de IA con n8n

Programa

Qué aprende el equipo

8 módulos de referencia. Antes de empezar se eligen los que encajan con vuestro nivel y vuestros procesos.

1. 0Consultoría de procesos y mentalidad de automatización5 temas

   Antes de tocar un nodo, aprendemos a pensar como consultores de automatización.

   • Visión sistémica del negocio: la empresa como sistema de subsistemas interconectados; objetivos de orden, predictibilidad y salud del negocio.
   • Niveles de consciencia y bloqueos: superar el "no tengo tiempo" y el "miedo a perder el control".
   • Detección y anatomía del proceso: identificar tareas repetitivas, recurrentes y propensas al error humano; separar la definición teórica de la realidad operativa.
   • Documentación técnica: diagramado y grabación de procesos; checklist de datos, responsables, sistemas afectados y excepciones.
   • Matriz de decisión y ROI: coste de oportunidad (minutos al día frente a días al año) y criterios de priorización.
2. 1Despliegue y fundamentos de n8n4 temas

   Entendemos por qué n8n es la herramienta favorita de desarrolladores y empresas.

   • Arquitectura: Cloud frente a self-hosted (Docker) y su importancia para la privacidad de datos (RGPD).
   • Conceptos clave: workflows, nodos, credenciales, ejecuciones y proyectos.
   • El flujo de datos: la estructura JSON y cómo pasan los datos de nodo a nodo.
   • Nodos disparadores: webhooks, programación, formularios y eventos de aplicaciones.
3. 2Datos, lógica y código5 temas

   Donde n8n brilla: potencia ilimitada si sabes un poco de lógica.

   • El nodo Code: JavaScript o Python para transformaciones que ninguna herramienta no-code puede hacer.
   • Expresiones: la sintaxis {{ $json.valor }} para mapear datos dinámicos.
   • Lógica de control: nodos If, Switch y Merge.
   • Bucles y lotes: procesar grandes volúmenes sin saturar la memoria.
   • Tablas de datos: guardar y consultar información entre ejecuciones sin montar una base de datos externa.
4. 3IA generativa y agentes5 temas

   Aprendemos a crear cerebros digitales dentro de los flujos.

   • Modelos de lenguaje: OpenAI, Anthropic (Claude, con caché de prompts para reducir coste), Google o modelos locales con Ollama para privacidad total.
   • Nodo AI Agent: diferencia entre una cadena simple y un agente que razona y decide qué herramienta usar.
   • Herramientas: calculadoras, búsquedas, APIs externas y otros flujos como herramientas del agente.
   • Memoria: Simple Memory y memoria persistente en Postgres para que el agente recuerde la conversación.
   • Clasificación y salidas estructuradas: Text Classifier con puntuación de confianza y respuestas en formato fijo.
5. 4Constructor de agentes5 temas

   La forma nueva de crear agentes completos en n8n.

   • Agent builder: crear, probar y publicar agentes con chat de prueba junto al editor.
   • Skills: instrucciones reutilizables que se comparten entre agentes.
   • Flujos como herramientas: configuración de entradas y aviso de flujos sin publicar.
   • Navegación web: agentes que consultan webs mediante Browser Use.
   • Control de costes: límites de uso y presupuesto mensual por agente.
6. 5MCP: conectar n8n con otros agentes3 temas

   El estándar para que agentes y herramientas hablen entre sí.

   • MCP como cliente: dar a los agentes de n8n acceso a servidores MCP externos.
   • MCP como servidor: publicar flujos de n8n como herramientas para Claude, Copilot u otros agentes, con instrucciones para el cliente que se conecta.
   • Seguridad: qué flujos exponer, autenticación y quién puede llamarlos.
7. 6RAG avanzado (Retrieval-Augmented Generation)4 temas

   Sistemas que conversan con tus propios datos.

   • Concepto RAG: qué es y por qué reduce las alucinaciones.
   • Carga de documentos: PDFs, textos, Notion o webs completas.
   • Troceado: estrategias para dividir documentos de forma óptima.
   • Embeddings y bases vectoriales: Pinecone, Supabase o Qdrant para almacenar el conocimiento de la empresa.
8. 7Supervisión humana, evaluación y robustez5 temas

   Arquitectura empresarial para sistemas críticos.

   • Aprobación humana: pausar el flujo en los puntos sensibles y aprobar desde Slack, Telegram o correo.
   • Evaluaciones: pruebas de regresión para comparar modelos y prompts antes de cambiarlos en producción.
   • Gestión de errores: flujo de error, reintentos automáticos y alertas.
   • Subflujos: flujos reutilizables que llaman otros flujos.
   • Medición: tiempo ahorrado y consumo de tokens por ejecución.

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