GuíaIntermedio
Fundamentos de Automatización con IA en n8n
Aprende a construir automatizaciones con IA en n8n que clasifican, extraen, resumen y generan contenido, sin necesitar experiencia previa en IA ni saber programar más allá de expresiones sencillas. La guía monta un taller de IA 100% local y a costo cero con el Self-hosted AI Starter Kit (n8n, Ollama, Qdrant y PostgreSQL), conecta modelos de nube (Claude, GPT, Gemini) y locales, enseña a escribir prompts dentro de workflows, a obtener salida estructurada y a construir un pipeline RAG sobre tus propios documentos. Cierra con agentes de IA nativos con herramientas y MCP, integrados en un asistente inteligente de correo que se depura con ejecuciones reales y queda listo para portafolio.
- lecciones
- 64
- módulos
- 8
- disponible en
- Inglés · Español
- certificado
- Sí
- acceso
- Gratis
Lo que vas a poder hacer
- Distinguir qué sí y qué no hace la IA dentro de una automatización, y decidir entre nube y self-hosted
- Instalar y usar el Self-hosted AI Starter Kit con modelos locales gratis vía Ollama (Llama 3.2 y otros modelos abiertos)
- Conectar modelos de IA de nube (Claude, GPT, Gemini) y locales, y elegir modelo por costo, latencia y privacidad
- Escribir prompts dentro de workflows: sistema vs usuario, inyección de datos con expresiones, few-shot y guardrails contra la alucinación
- Construir cadenas de IA para clasificar, extraer y resumir texto con los nodos Text Classifier e Information Extractor
- Obtener salida estructurada validada con el Structured Output Parser y usarla para generar contenido
- Montar un pipeline RAG 100% local: embeddings con Ollama, vector store (Qdrant), chunking de documentos y recuperación
- Usar el nodo nativo de AI Agent con herramientas, memoria y delegación a sub-agentes, e introducir MCP (cliente y servidor)
- Integrar todo en un asistente inteligente de correo con triaje, RAG, redacción con agente y revisión humana antes de enviar
Qué necesitas traer
Es para ti si...
- Personas que ya automatizan con n8n y quieren sumar IA a sus workflows sin experiencia previa en IA/ML
- Quienes quieren evaluar IA 100% local y a costo cero antes de comprometerse con APIs de pago
- Automatizadores que necesitan pasar de reglas fijas a clasificación, extracción y generación de contenido con LLMs
- Cualquiera que quiera dar el primer paso hacia RAG y agentes de IA sin escribir código desde cero
Requisitos y materiales
- Fundamentos de n8n: crear workflows, agregar nodos, disparadores (triggers), mapeo de datos entre nodos y expresiones básicas
- Nociones de Docker para levantar el Self-hosted AI Starter Kit con `docker compose`
- No se requiere experiencia previa en IA/ML, matemáticas, ni saber programar más allá de expresiones sencillas
El temario, módulo por módulo
Abre cualquiera para ver sus lecciones.
- Presentación: qué vas a construir en esta guía
- Qué sí y qué no hace la IA en una automatización
- Recorrido por n8n 2.x para workflows de IA
- Nube vs self-hosted: cuál usar y por qué
- Instalar el Self-hosted AI Starter Kit
- Modelos locales con Ollama: Llama 3 y Mistral
- Tu primer nodo de IA (100% local)
- Proyecto: tu taller de IA a costo cero
- Presentación del módulo: el modelo es el motor
- Cómo funcionan los sub-nodos de modelo de chat
- El nodo Basic LLM Chain
- Conectar modelos de la nube: Claude, GPT y Gemini
- Conectar modelos locales con Ollama
- Los parámetros que importan: temperatura, tokens y más
- Elegir modelo: costo, latencia y privacidad
- Proyecto: cambia de modelo sin reconstruir el workflow
- Presentación del módulo: el prompt como código
- Prompt de sistema vs prompt de usuario
- Inyectar datos de nodos con expresiones
- Few-shot, contexto y restricciones
- Plantillas de prompt y reutilización
- Guardrails contra la alucinación
- Depurar prompts con replay de ejecución y trazado de variables
- Proyecto: una plantilla de prompt confiable
- Presentación del módulo: las tres tareas que mueven el 80%
- Clasificar texto con el nodo Text Classifier
- Extraer datos con el nodo Information Extractor
- Resumir sin perder lo importante
- Sentimiento e intención
- Encadenar pasos de IA
- Procesar múltiples ítems y respetar límites
- Proyecto: cadena de triaje de texto entrante
- Presentación del módulo: de texto suelto a datos que fluyen
- Por qué importa la salida estructurada
- El Structured Output Parser
- Definir un esquema para la salida de IA
- Validar y reparar la salida
- Generar contenido: borradores y respuestas
- De la salida de IA a tablas y apps
- Proyecto: generador estructurado con validación
- Presentación del módulo: darle memoria y fuentes a la IA
- Qué son los embeddings
- Embeddings locales con Ollama
- El nodo de vector store: Qdrant y Milvus
- Cargar y trocear documentos (Document AI local)
- Construir el paso de recuperación
- Preguntas y respuestas sobre tus documentos
- Proyecto: un RAG local a costo cero
- Presentación del módulo: de cadenas fijas a agentes que deciden
- El nodo nativo de AI Agent
- Darle herramientas a tu agente
- Memoria y razonamiento multi-paso del agente
- Tu RAG local como herramienta del agente
- Agentes que delegan en sub-agentes
- MCP en n8n: cliente y servidor
- Proyecto: un agente con herramientas y RAG
Lo que suele preguntarse
Sin límite. Es una guía gratuita: entras cuando quieras, las veces que quieras.
No. Los módulos están ordenados de menos a más, pero puedes saltar al que necesites. Tu progreso se guarda por lección.
Lo que haga falta está en «Qué necesitas traer», arriba. Si no aparece nada ahí, puedes empezar desde cero.
En el grupo de WhatsApp, y cada quince días hay un live con un instructor donde se resuelven dudas en vivo.
Sí. Al terminar todas las lecciones recibes tu constancia de finalización. Si apruebas el examen de certificación de la guía, se convierte en certificado, con un código verificable que puedes compartir en LinkedIn.
Empieza cuando quieras
Lo que dicen los estudiantes
Estas reseñas son de estudiantes inscritos que completaron al menos el 50% del curso. Moderamos las reseñas solo por motivos de contenido (spam, lenguaje ofensivo, datos personales), nunca por ser críticas o negativas.
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