Flujos de automatización

Diez flujos con IA que devuelven horas cada semana.

Cada flujo viene con su plano completo: qué problema resuelve, los nodos de n8n en orden, el prompt del paso de IA listo para copiar, los guardarraíles que no se negocian y cuánto esfuerzo toma montarlo. Pensados para pymes y colegios de Latinoamérica.

Qué necesitas para montar uno

No hace falta un equipo de ingeniería. Hace falta una persona curiosa de operaciones, dos tardes y tres cosas.

Una cuenta de n8n

n8n Cloud desde 24 USD al mes, o instalado en tu servidor sin costo de licencia. Los planos también se montan en Make o Zapier con los nodos equivalentes.

Una llave de API de IA

Los prompts están escritos para Claude y funcionan igual en ChatGPT o Gemini. Cada ejecución cuesta centavos; el costo lo marca el volumen, no el flujo.

Un guardarraíl

Ningún flujo de esta página envía, publica o escribe en un sistema sin una persona que revise. El último flujo, la cola de aprobación, es el patrón que protege a todos los demás.

10 flujos

Qué es un plano y qué no. Cada tarjeta trae los nodos en orden, el prompt del paso de IA, los guardarraíles y lo que suele fallar. Los diez flujos corrieron de verdad en n8n 2.41.6 en octubre de 2026 con datos de prueba, y cada tarjeta trae el archivo para importar, sin credenciales ni datos propios: al importarlo conectas tus cuentas y reemplazas los marcadores TU_…. Cuando salga una versión nueva de n8n los volvemos a pasar. Si quieres medir cuánto te devolvería un flujo antes de montarlo, usa la calculadora de ROI.

Flujo 1 básico Esfuerzo: 1 tardeProbado en n8n 2.41.6 · octubre 2026

Resumen matutino del correo

Abres el correo a las 7 de la mañana con 40 mensajes sin leer y no sabes cuáles importan. Lees todo, respondes tarde lo urgente y la mañana se fue.

Qué hace. Cada mañana lee los correos sin leer de las últimas 24 horas, separa lo urgente de lo que puede esperar y lo ignorable, y envía un resumen de cinco líneas a WhatsApp, Telegram o Slack antes de que empieces el día.

Para quién: Gerentes, dueños de pyme, rectores y coordinadores que viven en el correo.

Schedule (7:00 a. m.) → Gmail o Outlook → Claude → WhatsApp, Telegram o Slack
Diagrama del flujo
Schedule Trigger Gmail: correos sin leer (24h) Code: estructurar Claude: resumir Telegram: enviar resumen
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Pasos: los nodos en orden
  1. Schedule TriggerDispara a las 7:00 en tu zona horaria (configura GENERIC_TIMEZONE o el cron llega a otra hora).
  2. Gmail: Get ManyCorreos sin leer de las últimas 24 horas, con Simplify activado y límite de 30. Filtra promociones y redes con la búsqueda -category:promotions -category:social.
  3. CodeArma un solo JSON con remitente, asunto y las primeras 300 letras de cada correo. Nada de adjuntos.
  4. Anthropic: Message a ModelRecibe el JSON y el prompt de abajo; devuelve el resumen en texto plano.
  5. WhatsApp / Telegram / Slack: Send MessageEnvía el resumen. Telegram es el canal más rápido de montar; WhatsApp requiere la API de negocio.
Prompt del paso de IA
Eres el asistente ejecutivo de [nombre]. Recibes una lista de correos (remitente, asunto, inicio del texto). Devuelve un resumen de máximo 5 líneas:
1. URGENTE HOY: lo que requiere respuesta o decisión antes del mediodía, con remitente y qué piden.
2. PUEDE ESPERAR: lo relevante que no es urgente, en una línea cada uno, máximo 3.
3. IGNORAR: cuántos correos son boletines, notificaciones o publicidad (solo el número).
Reglas: no inventes contenido que no esté en el texto; si un correo es ambiguo, ponlo en PUEDE ESPERAR; nombra a las personas tal como firman; sin emojis ni saludos.
Guardarraíles y lo que suele fallar

El flujo solo lee y resume: no responde ni archiva nada. El resumen va a un chat privado tuyo, no a un grupo. Si tu correo tiene información sensible, usa un plan de IA que no entrene con tus datos.

Si alguna mañana el resumen llega vacío, casi siempre es el filtro de fecha: usa {{ $now.minus(24, 'hours') }} en Received After, no una fecha fija. Con Sonnet 5.5 el nodo de Anthropic devuelve primero un bloque de razonamiento: toma el bloque de tipo text y deja el límite de tokens en 4.000 o el resumen llega vacío.

Descargar JSON para n8n Ahorro típico: 30 a 45 minutos al día
Flujo 2 básico Esfuerzo: 1 tardeProbado en n8n 2.41.6 · octubre 2026

Síntesis de reuniones con tareas asignadas

Las reuniones terminan y lo acordado se queda en la memoria de quien tomó notas, si alguien las tomó. A la semana nadie sabe quién quedó con qué.

Qué hace. Cuando aparece una transcripción nueva (Meet, Zoom, Fathom o un archivo en Drive), genera resumen, decisiones y tareas con responsable y fecha, las guarda en Notion y envía el acta por correo a los asistentes.

Para quién: Equipos que se reúnen seguido: dirección, comercial, consejos académicos y comités.

Google Drive (archivo nuevo en una carpeta) → Transcripción (.txt o Google Docs) → Claude → Notion (acta y tareas) y Gmail (borrador del acta)
Diagrama del flujo
Google Drive Trigger Drive: descargar Extract from File Claude: acta Code: armar acta Code: una fila por tarea Gmail: borrador del acta Notion: crear acta Notion: crear tarea
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Pasos: los nodos en orden
  1. Google Drive TriggerVigila la carpeta donde Meet, Zoom o Fathom dejan las transcripciones (evento: archivo creado, cada minuto).
  2. Google Drive: DownloadDescarga el archivo. Para Google Docs activa la conversión a texto plano; para .txt no hace falta.
  3. Extract from File (text)Convierte el archivo en texto para el modelo.
  4. Anthropic: Message a ModelPrompt de abajo: devuelve JSON con resumen, decisiones, tareas (tarea, responsable, fecha) y pendientes.
  5. Code: armar actaToma el bloque de tipo text, quita las marcas ```json```, parsea y arma el texto del acta; tareas sin responsable o fecha quedan como [por definir].
  6. HTTP Request: Notion, crear página de actaPOST a /v1/pages con la credencial de Notion: una página en la base Actas con resumen, decisiones y pendientes como propiedades y el acta completa como bloques.
  7. Code: una fila por tarea → HTTP Request: Notion, crear tareaUna página por tarea en la base Tareas con responsable, fecha límite y estado Pendiente.
  8. Gmail: Create DraftDeja el acta como borrador dirigido a quien lideró la reunión; esa persona la revisa y la envía a los asistentes.
Prompt del paso de IA
Eres quien levanta las actas en [organización]. Recibes la transcripción de una reunión. Devuelve SOLO un JSON con esta forma:
{"resumen": "3 frases: qué se discutió y por qué importa", "decisiones": ["..."], "tareas": [{"tarea": "...", "responsable": "nombre o [por definir]", "fecha": "AAAA-MM-DD o [por definir]"}], "pendientes": ["temas que quedaron abiertos"]}
Reglas: solo decisiones y tareas dichas explícitamente, no inferidas; usa los nombres tal como aparecen en la transcripción; si no hay fecha, no la inventes; nada fuera del JSON.
Guardarraíles y lo que suele fallar

Define por escrito qué reuniones no se graban ni se transcriben: temas de personas, legales, casos de estudiantes. El acta la revisa quien lideró la reunión antes de darla por buena; el correo puede ir como borrador en vez de enviarse solo.

Pide el JSON con un ejemplo en el prompt y valida en el nodo Code: el modelo a veces envuelve la respuesta en ```json```. Con Sonnet 5.5 toma el bloque de tipo text y deja 4.000 tokens de salida. En Notion, comparte la página padre con la integración antes de crear las bases, o la API responde "not found". Si la transcripción llega como .docx, conviértela a Google Docs o .txt: Extract from File no la lee.

Descargar JSON para n8n Ahorro típico: 20 minutos por reunión
Flujo 3 medio Esfuerzo: 2 tardesProbado en n8n 2.41.6 · octubre 2026

Triage de correos de soporte y admisiones

Todo entra al mismo buzón: quejas, pedidos, preguntas de precio, solicitudes de admisión. Alguien lo lee todo, lo clasifica a mano y responde lo mismo cien veces.

Qué hace. Cada correo entrante se clasifica por tema, urgencia y tono, recibe una etiqueta en el buzón, se registra en una hoja y queda con un borrador de respuesta listo para que una persona lo revise y envíe.

Para quién: Pymes sin equipo de soporte dedicado; colegios con un buzón de admisiones o de familias.

Gmail (correo nuevo) → Base de respuestas frecuentes en Sheets o Notion → Claude → Gmail (etiqueta y borrador), Google Sheets y Telegram si es urgente
Diagrama del flujo
Gmail Trigger Sheets: respuestas aprobadas Code: unir correo y respuestas Claude: clasificar y redactar Code: leer clasificación Gmail: etiquetar n8n-triage IF: hay borrador Gmail: crear borrador Sheets: registrar Telegram: alerta urgente IF: urgencia alta
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Pasos: los nodos en orden
  1. Gmail TriggerRevisa cada minuto el buzón; excluye promociones, redes, borradores y lo ya etiquetado (-label:n8n-triage -in:drafts).
  2. Google Sheets: Get Many (Execute Once)Lee la pestaña de respuestas aprobadas (pregunta, respuesta). Con Execute Once activado se lee una sola vez aunque lleguen varios correos.
  3. Code: unir correo y respuestasUna fila por correo con remitente, asunto, texto (el snippet si Simplify está activo) y la lista completa de respuestas.
  4. Anthropic: Message a ModelClasifica y redacta el borrador usando solo las respuestas aprobadas (prompt de abajo). Pide el JSON con un ejemplo.
  5. Code: leer clasificación (Run Once for Each Item)Toma el bloque de tipo text, quita las marcas ```json``` y parsea; si falla, clasifica como otro/media y guarda el error.
  6. Gmail: Add LabelEtiqueta el correo original con n8n-triage para no volver a procesarlo.
  7. IF: hay borrador → Gmail: Create DraftSi el modelo devolvió borrador, lo crea en el mismo hilo. Nunca envía.
  8. Google Sheets: AppendRegistra fecha, remitente, asunto, tema, urgencia, tono, resumen y si hubo borrador.
  9. IF: urgencia alta → Telegram: Send MessageAvisa de inmediato con remitente, asunto y resumen. Slack o WhatsApp sirven igual.
Prompt del paso de IA
Eres quien atiende el buzón de [organización]. Recibes un correo y una lista de respuestas aprobadas (pregunta frecuente → respuesta). Devuelve SOLO un JSON:
{"tema": "pedido | queja | precio | admision | otro", "urgencia": "alta | media | baja", "tono": "neutral | molesto | urgente", "resumen": "una frase", "borrador": "respuesta lista para enviar o null"}
Reglas del borrador: solo si el correo coincide con una respuesta aprobada; adapta el saludo y el nombre, no cambies precios, plazos ni políticas; de usted, máximo 6 líneas; si hay queja, reconoce el problema en una frase antes de responder. Si no coincide con ninguna respuesta aprobada, borrador = null. Urgencia alta: amenazas de cancelar, plazos de hoy, menores en riesgo, dinero cobrado de más.
Guardarraíles y lo que suele fallar

El flujo nunca envía: deja borradores. Las respuestas salen solo de la hoja aprobada, así que si una respuesta cambia, se cambia en un solo lugar. Los correos con datos de salud o de menores se etiquetan y no se mandan al modelo si tu política lo prohíbe.

Empieza con 10 respuestas aprobadas, no con 50; revisa una semana de borradores antes de ampliar. Con Sonnet 5.5 el nodo de Anthropic devuelve primero un bloque de razonamiento: toma el bloque de tipo text y deja el límite de salida en 4.000 tokens. Y excluye los borradores en la búsqueda del disparador, o el flujo clasificará sus propias respuestas.

Descargar JSON para n8n Ahorro típico: 1 a 2 horas al día por persona
Flujo 4 medio Esfuerzo: 2 tardesProbado en n8n 2.41.6 · octubre 2026

Extracción de facturas y recibos a la hoja o al ERP

Las facturas de proveedores llegan por correo en PDF y alguien las digita a mano en Excel o en el sistema contable. Se cuelan errores de monto y fecha, y el cierre se atrasa.

Qué hace. Detecta correos con PDF adjunto en el buzón de facturación, extrae proveedor, NIT o RUT, número, fecha, subtotal, impuestos y total, valida que las sumas cuadren y agrega una fila a Sheets o al ERP. Lo que no cuadra va a una carpeta de revisión.

Para quién: Administración y contabilidad de pymes con más de 50 facturas al mes.

Gmail (correo con adjunto PDF) → PDF de la factura → Claude (lee el PDF) → Google Sheets o ERP, y Telegram si hay que revisar
Diagrama del flujo
Gmail Trigger Code: tomar el PDF IF: es PDF válido Claude: leer la factura Code: validar Sheets: registrar factura IF: revisar Telegram: avisar revisión Gmail: etiquetar procesada
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Pasos: los nodos en orden
  1. Gmail TriggerCorreos nuevos con adjunto PDF (has:attachment filename:pdf), con descarga de adjuntos y excluyendo la etiqueta de procesadas.
  2. Code: tomar el PDFToma el primer adjunto PDF menor de 5 MB y lo deja en la propiedad binaria data; lo demás se marca para revisión manual.
  3. Anthropic: Analyze Document (binario)Envía el PDF al modelo con el prompt de abajo; devuelve el JSON con los campos.
  4. Code: validarSubtotal + impuestos = total con tolerancia de 1; fecha válida; proveedor; confianza alta. Si algo falla, estado revisar con el motivo.
  5. Google Sheets: Append (facturas) o ERP: CreateUna fila por factura. En el ERP, solo las que pasan la validación.
  6. IF: revisar → Telegram: Send MessageAvisa qué factura y por qué; la persona la revisa contra el PDF.
  7. Gmail: Add LabelEtiqueta el correo como procesado para no volver a leerlo.
Prompt del paso de IA
Eres el auxiliar contable de [organización]. Recibes una factura en PDF. Extrae y devuelve SOLO un JSON:
{"proveedor": "razón social", "identificacion": "NIT, RUT o RFC tal como aparece", "numero": "número de factura", "fecha": "AAAA-MM-DD", "vencimiento": "AAAA-MM-DD o null", "moneda": "COP | MXN | USD | ...", "subtotal": 0, "impuestos": 0, "total": 0, "concepto": "una línea", "confianza": "alta | media | baja"}
Reglas: copia los números tal como están, sin redondear ni convertir moneda; si un campo no aparece, usa null y baja la confianza; si hay varias facturas en el PDF, devuelve solo la primera y pon confianza baja; nada fuera del JSON.
Guardarraíles y lo que suele fallar

Nada entra al ERP sin pasar la validación aritmética, y lo de confianza media o baja va a revisión humana. Guarda siempre el PDF original enlazado a la fila para auditoría. Si las facturas traen datos personales, el plan de IA debe garantizar que no se usan para entrenar.

Prueba primero con 20 facturas viejas ya digitadas para medir aciertos. En la prueba, una factura cuyo total incluía un flete no discriminado salió correctamente a revisión por no cuadrar. Las facturas escaneadas de baja calidad bajan la precisión: pide PDF nativos. Con Sonnet 5.5 deja 2.000 tokens de salida o más.

Descargar JSON para n8n Ahorro típico: 4 a 8 horas a la semana en administración
Flujo 5 medio Esfuerzo: 2 tardesProbado en n8n 2.41.6 · octubre 2026

Calificación de leads entrantes

El formulario del sitio trae de todo: estudiantes pidiendo tesis, proveedores vendiendo y, entre ellos, dos clientes de verdad. Ventas tarda días en responder a los buenos porque atiende en orden de llegada.

Qué hace. Cada lead del formulario se enriquece con el dominio y el sitio de su empresa, se puntúa de 0 a 100 contra tu perfil de cliente ideal con una justificación, se guarda en el CRM o en Sheets y, si supera el umbral, alerta a ventas por WhatsApp o Slack con los tres datos que importan.

Para quién: Equipos comerciales B2B pequeños; colegios con formulario de admisiones.

Webhook del formulario (Netlify, Typeform, WordPress) → Sitio web de la empresa del lead → Claude → CRM (HubSpot, Pipedrive) o Sheets, y Slack o WhatsApp
Diagrama del flujo
Webhook Code: dominio HTTP: sitio de la empresa Code: texto del sitio Claude: puntuar lead Code: leer puntaje Sheets: registrar lead Switch: por puntaje Telegram: alerta a ventas Gmail: borrador cortés
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Pasos: los nodos en orden
  1. WebhookRecibe el envío del formulario (nombre, correo, empresa, mensaje).
  2. Code: dominioExtrae el dominio del correo; marca los gratuitos (gmail, hotmail) como señal, no como descarte.
  3. HTTP Request: sitio de la empresaDescarga la página principal del dominio con tiempo límite y sigue aunque falle.
  4. Code: texto del sitioQuita el HTML y deja hasta 3.000 letras.
  5. Anthropic: Message a ModelPuntúa contra el perfil de cliente ideal que escribes en el prompt (abajo).
  6. Code: leer puntajeParsea el JSON del modelo (quita las marcas ```json```).
  7. Google Sheets: Append (leads) o CRM: CreateRegistra puntaje, justificación y siguiente paso.
  8. Switch: por puntaje≥ 70: alerta inmediata por Telegram, Slack o WhatsApp. 40 a 69: cola semanal. < 40: borrador cortés en Gmail que una persona envía.
Prompt del paso de IA
Eres analista comercial de [organización]. Nuestro cliente ideal: [describe: sector, tamaño, país, problema que resolvemos, presupuesto típico]. Recibes un lead (nombre, correo, empresa, mensaje) y el texto de la página web de su empresa. Devuelve SOLO un JSON:
{"puntaje": 0, "justificacion": "2 frases con los datos que pesaron", "senales": ["..."], "riesgos": ["..."], "siguiente_paso": "llamada hoy | correo con propuesta | respuesta cortés | descartar"}
Reglas: puntúa por encaje con el perfil, no por tamaño de la empresa; un mensaje concreto sobre nuestro problema vale más que un dominio corporativo; si no hay texto del sitio, puntúa solo con el mensaje y dilo en riesgos; nunca inventes datos de la empresa.
Guardarraíles y lo que suele fallar

El puntaje ordena, no decide: ningún lead se descarta solo; los bajos reciben un borrador cortés que una persona envía. El perfil de cliente ideal está en el prompt y se revisa cada trimestre con ventas. No enriquezcas con datos personales de terceros, solo con el sitio público de la empresa.

Prueba el prompt con 20 leads viejos cuyo resultado ya conoces y ajusta el perfil hasta que el puntaje ordene como lo haría tu mejor vendedor. En la prueba, un lead corporativo con necesidad concreta sacó 82 y uno pidiendo ayuda con su tesis sacó 3. Los sitios con mucho JavaScript devuelven poco texto: el puntaje se apoya entonces en el mensaje, y el modelo lo dice en riesgos.

Descargar JSON para n8n Ahorro típico: Ventas atiende solo lo que vale la pena
Flujo 6 medio Esfuerzo: 2 tardesProbado en n8n 2.41.6 · octubre 2026

Reporte ejecutivo semanal automático

Cada viernes alguien copia números de tres hojas, los pega en un correo y escribe tres párrafos que nadie lee con atención. Si esa persona falta, no hay reporte.

Qué hace. Cada viernes a las 4 recoge las métricas de la semana desde Sheets, Analytics y el CRM, las compara con la semana anterior y el mismo periodo del año pasado, y Claude redacta un reporte narrativo de una página: qué pasó, por qué, qué mirar. Lo envía por correo a dirección.

Para quién: Dirección de pymes y rectoría; quien arma el reporte de los viernes a mano.

Schedule (viernes 16:00) → Google Sheets (métricas semanales) → Analytics y CRM, opcionales → Claude → Google Drive (reporte) y Gmail (borrador a dirección)
Diagrama del flujo
Schedule Trigger Sheets: métricas semanales Code: variaciones Claude: redactar reporte Code: texto del reporte Convert to File Drive: guardar reporte Gmail: borrador a dirección
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Pasos: los nodos en orden
  1. Schedule TriggerViernes 16:00 en tu zona horaria.
  2. Google Sheets: Get Many (metricas)Lee la hoja con una fila por semana: ventas, pedidos, ticket promedio, cartera vencida, tickets de soporte, nuevos clientes, sesiones web. Lo que aplique a tu negocio.
  3. Analytics y CRM (opcional)Google Analytics: Get Report y HubSpot o Pipedrive: Get Many, combinados en la misma fila semanal. No entran en la versión probada.
  4. Code: variacionesToma la última semana con fecha válida, la compara con la anterior y con la misma semana del año pasado si existe. Las cifras salen de la hoja; aquí no se inventa nada.
  5. Anthropic: Message a ModelRedacta el reporte con el prompt de abajo: titular, qué pasó, por qué (solo si los datos lo sostienen) y qué mirar con responsable.
  6. Code: texto del reporte → Convert to File → Google Drive: UploadGuarda el reporte como archivo de texto en la carpeta de reportes. Si prefieres Google Docs, usa el nodo de Docs con su credencial.
  7. Gmail: Create DraftDeja el reporte como borrador para dirección. La primera semana se revisa antes de enviar; cuando confíes en los números, pásalo a Send.
Prompt del paso de IA
Eres el jefe de gabinete de [organización]. Recibes las cifras de la semana con sus variaciones. Escribe un reporte de máximo 350 palabras con esta estructura:
1. Titular: una frase con lo más importante de la semana.
2. Qué pasó: 3 a 5 viñetas con cifra y variación, de mayor a menor impacto.
3. Por qué: hipótesis solo si los datos la sostienen; si no, di que falta información.
4. Qué mirar la próxima semana: 2 o 3 puntos concretos con responsable sugerido.
Reglas: no inventes causas ni cifras; usa los números tal como vienen; sin adjetivos vacíos; lenguaje de dueño de negocio, no de analista.
Guardarraíles y lo que suele fallar

El reporte dice de dónde sale cada cifra y marca lo que no pudo leer. Las hipótesis van como hipótesis. Dirección lo recibe como borrador la primera semana y como definitivo cuando confíe en los números.

El 80% del trabajo es tener las métricas en una hoja con columnas estables: si la hoja cambia de forma, el flujo se rompe. Filtra las filas cuya fecha no tenga formato AAAA-MM-DD: en la prueba una fila repetida del encabezado se coló como "última semana" con todo en cero, y Claude, en vez de inventar causas, reportó una falla de datos. Con Sonnet 5.5 toma el bloque de tipo text y deja 4.000 tokens de salida.

Descargar JSON para n8n Ahorro típico: Medio día cada viernes
Flujo 7 avanzado Esfuerzo: 3 a 4 tardesProbado en n8n 2.41.6 · octubre 2026

Asistente de preguntas internas con fuente citada

"¿Cuál es la política de vacaciones?", "¿dónde está el formato de permisos?", "¿qué dice el manual sobre uniformes?". Las mismas preguntas, cien veces, siempre a la misma persona.

Qué hace. Un canal de Slack o un número de WhatsApp donde cualquiera pregunta; el flujo busca en los documentos de la organización (Notion, Drive) y responde con la cita y el enlace al documento. Si no encuentra, lo dice y avisa a la persona responsable.

Para quién: Operaciones y recursos humanos; colegios con manual de convivencia y procedimientos.

Telegram (mensaje al bot) o Slack (mención) → Notion (página de documentos internos) → Claude → Respuesta en el mismo chat
Diagrama del flujo
Telegram Trigger Code: pregunta Notion: buscar Code: 3 documentos Notion: contenido Code: fragmentos Claude: responder con cita Telegram: responder
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Pasos: los nodos en orden
  1. Telegram TriggerRecibe la pregunta en el chat del bot. En Slack, el trigger de mención.
  2. HTTP Request: Notion searchBusca páginas por las palabras de la pregunta con la credencial de Notion.
  3. Code: 3 documentosSe queda solo con páginas que cuelgan de la página de documentos internos (nunca todo el espacio) y toma las 3 primeras.
  4. HTTP Request: Notion blocksTrae el contenido de cada documento y extrae hasta 4.000 letras de texto.
  5. Anthropic: Message a ModelResponde solo con los fragmentos, con cita textual y enlace; si no está, lo dice y nombra al responsable (prompt de abajo).
  6. Telegram: Send MessageResponde en el mismo chat.
Prompt del paso de IA
Eres el asistente interno de [organización]. Recibes una pregunta y fragmentos de documentos oficiales (cada uno con título y enlace). Responde en máximo 5 líneas usando SOLO esos fragmentos:
- Primero la respuesta directa.
- Luego la cita textual entre comillas y el título del documento con su enlace.
- Si los fragmentos no responden la pregunta, escribe exactamente: "No está en los documentos que puedo consultar. Lo escalo a [responsable]."
Reglas: no completes con conocimiento general; si dos documentos se contradicen, dilo y cita ambos; trato de tú; sin opiniones.
Guardarraíles y lo que suele fallar

El asistente solo lee una base o carpeta definida, nunca todo el Drive. Responde con cita para que cualquiera pueda verificar. Las preguntas sobre personas concretas (salarios, casos disciplinarios) se bloquean con una regla en el prompt y se escalan. Registra las preguntas sin respuesta: son los documentos que faltan.

La búsqueda de Notion es por palabras: 'vacaciones' encuentra la política de vacaciones, pero preguntas con sinónimos pueden no traer nada; registra las preguntas sin respuesta, son los documentos que faltan. En la prueba, la pregunta sobre vacaciones salió con dos citas y enlace, y la del horario de la cafetería se escaló. Para recibir mensajes, el Telegram Trigger necesita WEBHOOK_URL pública.

Descargar JSON para n8n Ahorro típico: Decenas de interrupciones a la semana
Flujo 8 medio Esfuerzo: 2 tardesProbado en n8n 2.41.6 · octubre 2026

Dossier antes de cada reunión comercial

Llegas a la reunión con un prospecto sin saber a qué se dedica exactamente, qué anunció el mes pasado ni quién es la persona con la que hablas. Improvisas las primeras diez minutos.

Qué hace. Una hora antes de cada reunión con un externo, el flujo investiga la empresa (sitio, noticias recientes) y arma un one-pager con contexto, temas de conversación y señales de compra, con cada afirmación citada a su fuente para poder verificarla.

Para quién: Equipos de venta consultiva, dirección y admisiones de colegios con visitas de familias.

Schedule (cada 30 minutos) → Google Calendar → Sitio web de la empresa → Búsqueda web desde el nodo de Anthropic → Claude con búsqueda web → Gmail (borrador al organizador) y Google Sheets (registro)
Diagrama del flujo
Schedule Trigger Calendar: próximas 2 horas Sheets: dossiers ya enviados Code: reuniones con externos HTTP: sitio de la empresa Code: texto del sitio Claude: armar dossier (con búsqueda web) Code: texto del dossier Gmail: borrador al organizador Sheets: marcar enviado
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Pasos: los nodos en orden
  1. Schedule TriggerCada 30 minutos.
  2. Google Calendar: Get ManyEventos de las próximas 2 horas, con eventos recurrentes expandidos.
  3. Google Sheets: Get Many (dossiers, Execute Once)Lee los eventos ya procesados para no repetir.
  4. Code: reuniones con externosSe queda con eventos que tengan invitados de otro dominio y extrae la empresa; descarta los ya procesados.
  5. HTTP Request + CodeDescarga la página principal y la limpia a texto; sigue aunque el sitio no responda.
  6. Anthropic: Message a Model (web search, 3 usos)Arma el dossier con el sitio y noticias recientes, cada afirmación con su URL (prompt de abajo).
  7. Gmail: Create DraftBorrador al organizador de la reunión.
  8. Google Sheets: Append (dossiers)Guarda el id del evento para no volver a generarlo.
Prompt del paso de IA
Eres analista de preventa de [organización], que ofrece [qué ofrecemos]. Prepara un dossier de una página para una reunión con [empresa] (sitio web adjunto; busca además noticias de los últimos 6 meses). Estructura:
1. Qué hace la empresa, en 2 frases, con fuente.
2. Tres hechos recientes relevantes (lanzamientos, contrataciones, cambios), cada uno con fecha y fuente.
3. Dónde podríamos ayudar: 2 o 3 hipótesis conectadas a lo que ofrecemos, marcadas como hipótesis.
4. Tres preguntas para abrir la conversación.
5. Señales de alerta: cosas que sugieren que no es buen momento.
Reglas: cada afirmación con su fuente (URL); si no encuentras algo, dilo en vez de rellenar; nada sobre personas que no sea su cargo público; máximo 300 palabras.
Guardarraíles y lo que suele fallar

Solo información pública de la empresa; nada de perfiles personales ni redes sociales de las personas. Todo citado para que el vendedor verifique en dos minutos. El dossier es un insumo, no un guion.

Guarda el id de cada evento procesado; si no, cada corrida vuelve a generar el dossier y gastas llamadas. En la prueba el sitio de la empresa no se dejó leer (bloquea bots), pero la búsqueda web trajo tres noticias de 2026 con fuente y el dossier salió completo. La búsqueda web del nodo de Anthropic se activa en opciones (webSearch) con un máximo de usos.

Descargar JSON para n8n Ahorro típico: 30 a 60 minutos de preparación por reunión
Flujo 9 avanzado Esfuerzo: 4 a 5 tardesProbado en n8n 2.41.6 · octubre 2026

Conciliación de pagos asistida por IA

Los reportes del procesador de pagos o del banco nunca cuadran con el registro interno. Alguien cruza a mano miles de filas en Excel y las diferencias se explican a última hora del cierre.

Qué hace. Cada día descarga los reportes de pagos (procesador, pasarela o banco), los cruza contra el registro interno (ERP o Sheets), clasifica cada diferencia (desfase de fecha, comisión, contracargo, duplicado, error de captura) con la causa probable, y alerta solo las que requieren acción humana, con la explicación lista.

Para quién: Fintechs, comercios con volumen de pagos, colegios con pagos de matrícula por pasarela.

Schedule (diario 6:00) → SFTP o correo con reportes del procesador → ERP o Google Sheets → Claude (clasifica diferencias) → Google Sheets (conciliación) y Slack
Diagrama del flujo
Schedule Trigger Sheets: reporte del procesador Sheets: registro interno Code: cruce determinista Claude: clasificar diferencias Code: leer clasificación Sheets: hoja de conciliación Code: resumen de alertas Telegram: alertar
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Pasos: los nodos en orden
  1. Schedule TriggerDiario a las 6:00, después de que el procesador publique el reporte.
  2. Lectura de las dos fuentesReporte del procesador (SFTP, correo o API) y registro interno (ERP o Sheets). En la prueba, dos pestañas de Sheets.
  3. Code: cruce deterministaCasa referencia + monto + estado aprobado/pagado. Esto NO lo hace la IA. Salida: casadas y las no casadas de cada lado.
  4. Anthropic: Message a ModelRecibe solo las diferencias y la lista de referencias ya casadas (para detectar duplicados) y clasifica cada una con causa, acción y confianza (prompt de abajo).
  5. Code: leer clasificaciónParsea el array JSON; lo que no requiere acción queda cerrado.
  6. Google Sheets: Append (conciliacion)Hoja de conciliación con cada diferencia y su estado.
  7. Code: resumen → Telegram: Send MessageUna sola alerta con las que requieren acción. En modo HTML, para que los guiones bajos no rompan el mensaje.
Prompt del paso de IA
Eres analista de conciliación de [organización]. Recibes dos listas de transacciones que no casaron: las del procesador de pagos y las del registro interno, con fecha, referencia, monto, comisión y estado. Para cada una devuelve un JSON con: {"referencia": "...", "lado": "procesador | interno", "clasificacion": "desfase_fecha | comision | contracargo | duplicado | error_captura | reembolso | sin_explicacion", "pareja_probable": "referencia del otro lado o null", "causa": "una frase", "accion": "ninguna | revisar | reclamar | corregir", "confianza": "alta | media | baja"}
Reglas: una transacción del procesador por 97.000 y una interna por 100.000 el mismo día con la misma referencia es comisión, no error; dos internas iguales con un solo pago es duplicado; si no encuentras pareja ni patrón, sin_explicacion con confianza baja; nunca modifiques montos; nada fuera del JSON.
Guardarraíles y lo que suele fallar

La IA no concilia: clasifica lo que el cruce determinista no pudo casar. Nunca escribe en el ERP; solo propone en la hoja y una persona cierra. Los datos de tarjeta no entran al flujo: los reportes deben venir enmascarados. Registra cada clasificación para auditar aciertos y ajustar el prompt.

El valor está en el nodo de cruce exacto: dedícale la mitad del tiempo. Dale a la IA la lista de referencias ya casadas: sin ella, un pago duplicado sale como 'sin explicación'. En la prueba, con 9 pagos del procesador y 10 internos, casó 6 y clasificó las 7 diferencias: un error de captura, un contracargo, un duplicado y dos pagos sin pareja. Filtra filas de encabezado repetidas y usa parse_mode HTML en Telegram.

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Flujo 10 medio Esfuerzo: 1 tardeProbado en n8n 2.41.6 · octubre 2026

Cola de aprobación humana para cualquier flujo con IA

Automatizaste un flujo con IA y funciona el 95% de las veces. El 5% restante es un correo con un precio equivocado o una publicación con un error, y nadie lo vio antes de salir.

Qué hace. Un patrón reutilizable: toda salida de IA que supere un umbral de riesgo (monto, cliente sensible, publicación externa) se detiene en Slack con un mensaje y dos botones, Aprobar o Rechazar. Lo aprobado sigue; lo rechazado se registra con el motivo para ajustar el prompt.

Para quién: Cualquier organización que automatice con IA y quiera dormir tranquila. Complemento de todos los demás flujos de esta página.

Execute Workflow Trigger (lo llama cualquier flujo con IA) → La salida del modelo → No añade IA: controla la que ya existe → Telegram (aprobar o rechazar) y Google Sheets (registro)
Diagrama del flujo
Execute Workflow Trigger Code: evaluar riesgo IF: requiere aprobación Telegram: enviar y esperar aprobación IF: aprobado Telegram: confirmar ejecución Telegram: confirmar rechazo Sheets: registrar decisión Code: sigue sin aprobación
Descargar el diagrama (SVG)
Pasos: los nodos en orden
  1. Execute Workflow TriggerRecibe de otro flujo la salida de la IA con su contexto: flujo, resumen, salida, monto, destinoExterno, clienteSensible, confianza.
  2. Code: evaluar riesgoReglas simples y editables: monto mayor a X, sale de la organización, cliente sensible, confianza baja. Devuelve si requiere aprobación y por qué.
  3. IF: requiere aprobaciónLo que no supera el umbral sigue sin parar (rama inferior) y vuelve al flujo que llamó con decision = automatico.
  4. Telegram: Send and Wait (approval, dos botones)Envía el resumen, el motivo y la salida propuesta con Aprobar y Rechazar; el flujo queda en espera hasta 4 horas. En Slack es el mismo patrón.
  5. IF: aprobadoEl nodo de espera devuelve { approved: true | false } en la raíz del ítem, no dentro de data.
  6. Telegram: confirmarAprobado: confirma y el flujo original ejecuta la acción. Rechazado: confirma el registro y pide el motivo en el chat.
  7. Google Sheets: Append (aprobaciones)Registra fecha, flujo, resumen, monto, motivo, decisión y quién, leyendo la respuesta desde el nodo de espera, no del último nodo.
  8. Schedule semanal + Anthropic (opcional)Resume los rechazos de la semana y sugiere ajustes al prompt del flujo original (prompt de abajo).
Prompt del paso de IA
(Este flujo no necesita un prompt propio. Para el resumen semanal opcional:) Eres quien mantiene las automatizaciones de [organización]. Recibes la lista de salidas rechazadas esta semana con su motivo. Agrupa los motivos en 3 a 5 patrones, cuenta cuántos casos tiene cada uno y, para cada patrón, propón un cambio concreto en el prompt o en la regla del flujo que lo evitaría. Máximo 200 palabras.
Guardarraíles y lo que suele fallar

Es el guardarraíl. Dos reglas: el umbral se define con quien responde por el proceso, no con quien lo automatiza; y nadie aprueba su propia salida. Revisa el registro cada mes: si rechazas menos del 2%, sube el umbral; si rechazas más del 20%, el flujo no está listo.

La espera tiene vencimiento: define qué pasa si nadie responde en 4 horas (por defecto, no se ejecuta). Telegram rechaza botones con enlaces a localhost ("Wrong HTTP URL"): n8n necesita WEBHOOK_URL pública; en local, un túnel como cloudflared sirve para probar. Y las pestañas nuevas de Sheets necesitan la fila de encabezado antes del primer registro, o el nodo escribe las claves del ítem que le llegue.

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Los flujos se montan mejor en este orden: primero uno que te duela a ti (correo o reuniones), después uno de operación (soporte o facturas), y la cola de aprobación antes de que cualquiera escriba en un sistema. ¿Quieres que lo montemos contigo? Hablemos, o empieza por el diagnóstico gratuito.

De los planos a los flujos corriendo

Montamos estos flujos con tu equipo, con tus datos y con los guardarraíles que tu negocio necesita.

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