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Curso online de Agentes de IA con n8n Automatización sin programar bonificado

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Al terminar recibes tu diploma con tu nombre, el curso y sus 50 horas.

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i ¿Quiénes somos? ¿Es este curso homologado?
Nota informativa de CiberAula

¿Es este curso homologado?

Cuidado con algunas marcas de formación
Ana González, CEO de CiberAula
Ana GonzálezCEO de CiberAula

No, y si una marca de formación te ofrece un curso homologado en esta materia, pregúntale cuál es el organismo homologador y en qué boletín oficial (el BOE, el de una comunidad autónoma u otro de igual rango) se publicó la norma que lo homologa. Si no logras despejar las dudas, escríbenos y te ayudamos a aclararlo.

Si lo que buscas es una formación seria en esta materia, la de CiberAula lo es: una formación regulada y supervisada, que cumple la normativa estatal (Ley 30/2015, de 9 de septiembre, y Real Decreto 694/2017, de 3 de julio, publicados en el Boletín Oficial del Estado), está sujeta al control de FUNDAE y termina con un diploma acreditativo. Y si trabajas por cuenta ajena en una empresa privada, este curso se puede bonificar al 100 % de su coste.

Qué significa que un curso esté «homologado»: la explicación completa →

Ana González, CEO de CiberAula

Cursos bonificados Calendario: Flexible.

FUNDAE cursos Fecha disponible: Inmediata.

Cursos bonificados seguridad social Porcentaje de Bonificación: 100%

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Cursos online bonificados Formación regulada y supervisada: cumple la normativa estatal y está sujeta al control de FUNDAE.

cursos virtuales bonificados Temario Personalizado.

FUNDAE cursos Modalidades: teleformación, aula virtual y MIXTA

Curso online de Agentes de IA con n8n Automatización sin programar

El 37,9 % de las personas de 16 a 74 años en España usó herramientas de IA generativa en los tres últimos meses: el curso enseña a crear agentes de IA y automatizaciones con n8n

9,1 %
empresas españolas de 10 o más empleados que no usan inteligencia artificial por falta de conocimientos especializados (% de empresas; Eurostat, isoc_eb_ai, 2025)
21,2 %
empresas españolas de 10 o más empleados que impartieron formación a su personal para desarrollar competencias TIC (% de empresas; Eurostat, isoc_ske_ittn2, 2024)

El curso

📊 ¿Por qué este curso?
21,1%
de las empresas españolas ya usa inteligencia artificial (INE, 2025), 8,7 puntos más en un año; dominar la IA y el análisis de datos es competencia central de esa transformación
Fuente: INE, Encuesta TIC empresas 2024
Duración
La duración del curso de Agentes de IA con n8n Automatización sin programar es de 50 horas, acreditadas en el Diploma del mismo.PLAZO DE REALIZACIÓN:El plazo se puede establecer según las necesidades del alumno o del plan de formación de la empresa.
Plazo extendido gratuito Sin coste

Al terminar el curso conservas el acceso a la plataforma durante hasta un año más, sin ningún coste adicional, para volver a consultar los vídeos y los materiales siempre que quieras.

Por qué formarte con Ciberaula · 1 min

Objetivos

  • Construir agentes de IA que perciben datos, toman decisiones y ejecutan tareas automaticamente
  • Configurar flujos inteligentes con n8n que simplifican tareas repetitivas en trabajo y empresa
  • Disenar asistentes virtuales para WhatsApp, Telegram o Slack que interactuan con usuarios segun sus necesidades
  • Aplicar automatizacion de procesos para mejorar eficiencia operativa y reducir tiempos de respuesta


Bonificación Curso bonificable al 100%
Bonificacion

Bonificación

Este curso puede ser bonificado al 100% para la empresa receptora, incluso aunque esta tenga un porcentaje de copago en razón de su número de empleados en plantilla. El coste de la formación se recuperará mediante descuento en el pago de los seguros sociales.
Este descuento será aplicable libremente en cualquier mes del año posterior a la fecha en que haya finalizado la formación. Podrán bonificarse las matrículas de aquellos alumnos que realicen al menos el 75% del curso con éxito.
Modalidades Teleformación · Aula virtual · Mixta · Presencial
Modalidades

Modalidades

EN CURSOS ONLINE
Teleformación: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses. No hay actividades como clases a las que el alumno deba asistir en horarios y fechas programados.
Aula virtual: En esta modalidad la formación se imparte mediante clases en directo a través de internet, es decir clases tele-presenciales, que se llevarán a cabo a través de ZOOM, Skype u otra herramienta a convenir.
Modalidad MIXTA: Combinación de las dos modalidades anteriores. Los trabajadores asisten a clases en directo (por ejemplo una a la semana) y entre clases disponen de material para avanzar en el curso en la plataforma. Es la más completa para grupos de trabajadores que realizan un mismo curso.

EN CURSOS PRESENCIALES o SEMI - PRESENCIALES
En esta modalidad los trabajadores realizan el curso asistiendo físicamente a un aula en la que se imparte la formación. Puede ser complementada igualmente con acceso a una plataforma online entre clases. Para esta modalidad se requiere una consulta previa de disponibilidad en la ciudad donde se desee llevar a cabo.

Temario


NOTA:

Trabajamos con la metodologia de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o mas cursos en un plan de formacion a su medida. Si este es su caso consultenos, esta metodologia ofrece un aprovechamiento maximo de la formacion en los cursos bonificados para trabajadores.

El temario predefinido del curso online de Agentes de IA con n8n Automatización sin programar es el siguiente:

1 Introducción a n8n

1.1 Objetivos del Curso

1.2 Instrucciones del Curso

1.3 Sobre Mi

1.4 ¿Qué es n8n?

1.5 ¿Por qué n8n?

2 Instalación y Configuración de n8n

2.1 n8n en Múltiples Entornos

2.2 n8n en Cloud con Infraestructura Gestionada

2.3 Despliegue de n8n en Cloud

2.4 Entorno Local vs Entorno Cloud

2.5 Instalación de n8n en Local

2.6 Despliegue de n8n en Local

3 Empezando con n8n

3.1 Workflows

3.2 Plantillas en n8n

3.3 Credenciales

3.4 Ejecución de Workflows

3.5 Entorno de Desarrollo

3.6 Triggers en n8n

3.7 Acciones en n8n

3.8 Control de Flujo

3.9 Condiciones

3.10 Transformación de Datos

3.11 Ejecución de Código

3.12 Peticiones HTTP

3.13 Core Actions

3.14 Inteligencia Artificial en n8n

3.15 Múltiples Triggers

3.16 Importar y Exportar Workflows

4 Automatización de Procesos en n8n

4.1 Automatización en n8n

4.2 Credenciales API

4.3 Conexión a Gmail

4.4 Trigger de Google Drive

4.5 Notificación de Archivo

4.6 Enviar Archivos Adjuntos

4.7 Datos Estructurados en Formularios

4.8 Diseño de Formularios

4.9 Conexión a Airtable

4.10 Almacenar Datos en Tablas de Airtable

4.11 Ejecución de Workflows en Cadena

4.12 Peticiones al Webhook a Demanda

4.13 Conexión a Modelos de OpenAI

4.14 Extracción de Datos de Documentos

4.15 Automatización con IA en Make o Zapier

5 Agentes de Inteligencia Artificial

5.1 Agentes de IA

5.2 Modelos de IA en el Agente

5.3 Memoria del Agente IA

5.4 Instrucciones del Agente IA

5.5 Herramienta de Conocimiento

5.6 Análisis de Funcionamiento

5.7 Ejecutar Acciones

5.8 Identificar Parámetros con IA

5.9 Rendimiento del Agente

5.10 Archivos Descargables

6 Bases de Datos y Agentes IA

6.1 RAG. Retrieval-Augmented Generation

6.2 Bases de Datos Vectoriales y Embeddings

6.3 Tipos de Bases de Datos Vectoriales

6.4 Almacenamiento en Pinecone

6.5 Agregar Documentación a Pinecone

6.6 Token Splitter

6.7 Almacenamiento en Vectores

6.8 Embeddings y Vectores

6.9 Respuestas del Agente IA

6.10 Archivos Descargables

7 Memoria de los Agentes IA

7.1 Memoria de los Agentes de Inteligencia Artificial

7.2 Almacenamiento de Conversaciones

7.3 Desplegar Postgres

7.4 Historial de Conversación en Postgres

7.5 RAG en Supabase

7.6 Base de Datos Vectorial en Supabase

7.7 Almacenamiento de Documentos

7.8 Analizar Vectores

7.9 Procesamiento de Vectores

7.10 Interacción con el Agente

7.11 RAG Sin Desplegar Memoria

7.12 Archivos Descargables

8 Interacción con los Agentes IA

8.1 Canales de Interacción con los Agentes IA

8.2 Crear Bot y Configurar Credenciales

8.3 Integración de n8n con Telegram

8.4 Configuración del Agente en Telegram

8.5 Funcionamiento del Agente en Telegram

8.6 Archivos Descargables

9 Caso Práctico - Agente para Ecommerce

9.1 Agente de IA para Ecommerce

9.2 Bases del Agente IA

9.3 Información para el Cliente

9.4 Diseño del Agente

9.5 Inventario de Productos

9.6 Instrucciones de Funcionamiento

9.7 Consultas al Agente IA para Ecommerce

9.8 Archivos Descargables

10 Caso Práctico - Asistente Personal

10.1 Agente de IA como Asistente Personal

10.2 Acceso a Información de Contactos

10.3 Comunicación con Contactos

10.4 Agendar Reuniones

10.5 Configuración del Asistente Personal

10.6 Asistente Personal en el Día a Día

10.7 Archivos Descargables

11 Caso Práctico - Agente IA en Coworking

11.1 Agente de IA en Coworking

11.2 Documentación del Coworking

11.3 Sistema RAG

11.4 Estructura de la Base de Datos

11.5 Relaciones Entre Tablas

11.6 Búsqueda de Registros en la Tabla

11.7 Eventos en Airtable

11.8 Obtención de Datos en Airtable

11.9 Agendar Reserva de Evento

11.10 Definición del Agente IA

11.11 Paso de Parámetros y Corrección de Errores

11.12 Comportamiento del Agente IA

11.13 Archivos Descargables

12 Caso Práctico - Asistente en Finanzas Personales

12.1 Agente IA en Finanzas Personales

12.2 Memoria Externa del Agente IA

12.3 Esquema de la Base de Datos

12.4 Ver Gastos Personales

12.5 Análisis de Presupuesto

12.6 Contabilizar Gastos Personales

12.7 Instrucciones del Asistente en Finanzas Personales

12.8 Modelo de Computer Vision para Extraer Datos

12.9 Interacción con el Agente Financiero

12.10 Archivos Descargables

13 Caso Práctico - LinkedIn

13.1 Agente de IA en LinkedIn

13.2 Organización del Agente IA

13.3 Integración de Workflows

13.4 Parsear Parámetros

13.5 Obtención de Datos en LinkedIn

13.6 Configuración de la Búsqueda

13.7 Corrección de Errores con ChatGPT

13.8 Almacenamiento de Datos de LinkedIn

13.9 Funcionamiento del Agente IA

13.10 Archivos Descargables

14 Recursos Adicionales

14.1 Clase Extra


Todo lo que necesitas saber antes de empezar

Información práctica — pulsa cada sección para desplegarla

💻 Software

  • n8n: puedes usar la versión cloud gratuita (n8n.cloud, 5.000 ejecuciones/mes) o instalarlo en local con Node.js 22 LTS. Ambas opciones son suficientes para todo el curso.
  • ChatGPT / OpenAI API: el curso conecta n8n con modelos de OpenAI. Necesitarás una cuenta en platform.openai.com con créditos de pago (estimado 5-15€ para completar el curso). No se usa la web de ChatGPT.
  • Airtable: plan gratuito suficiente para los casos prácticos del curso.
  • Supabase y Postgres: ambos tienen capa gratuita más que suficiente para los ejercicios de bases de datos vectoriales.
  • Pinecone: plan Starter gratuito (1 índice, 100.000 vectores). Suficiente para el módulo RAG.
  • Telegram: app gratuita. Solo necesitas crear un bot con BotFather (gratis).
  • Google Workspace: cuenta Google gratuita (Gmail + Drive) para los módulos de automatización.
⚠️ Aviso: la API de OpenAI no tiene plan gratuito permanente. Necesitarás añadir créditos (mínimo 5€) en platform.openai.com. Es el único coste técnico obligatorio del curso, ya que los ejercicios de agentes conectan directamente con esta API.

?️ Hardware

  • PC o Mac de los últimos 5-6 años con 4 GB de RAM (8 GB recomendado si instalas n8n en local con Docker).
  • Conexión a internet estable. No se requiere GPU ni hardware especial.

🔑 Cuentas necesarias

  • n8n.cloud (gratuita) o Node.js instalado en local
  • platform.openai.com (con créditos, ver aviso)
  • Cuenta Google, Airtable, Supabase, Pinecone y Telegram (todas gratuitas)

📚 Conocimientos previos

  • No necesitas saber programar. El curso es visual y orientado a flujos.
  • Saber qué es una API y haber usado alguna herramienta web de productividad te ayudará a avanzar más rápido, pero no es obligatorio.

A lo largo del curso construyes agentes y flujos reales que puedes reutilizar directamente en tu trabajo o negocio. Estos son los proyectos principales:

  1. Agente de atención para ecommerce en Telegram: un bot que responde preguntas sobre productos, consulta el inventario en tiempo real y guía al cliente en su compra, sin intervención humana.
  2. Asistente personal con acceso a contactos y calendario: agente que lee tu agenda, agenda reuniones, localiza contactos y envía mensajes, todo desde una conversación en lenguaje natural.
  3. Sistema RAG para coworking: agente con base de datos vectorial que responde preguntas sobre el espacio, consulta disponibilidad de salas en Airtable y gestiona reservas automáticamente.
  4. Asistente de finanzas personales con visión: agente que registra gastos a partir de fotos de tickets (computer vision), analiza tu presupuesto y te da resúmenes periódicos almacenados en Postgres.
  5. Agente de prospección en LinkedIn: flujo que extrae datos de perfiles, los almacena estructurados y genera análisis automáticos para equipos de ventas o RRHH.
  6. Automatización de documentos con Gmail y Drive: workflow que detecta archivos nuevos en Drive, extrae datos con IA y los guarda en Airtable, enviando notificaciones por email.
¿Estás listo para crear agentes de IA con n8n?
Este test de 5 preguntas te ayuda a saber si tienes la base suficiente para aprovechar el curso. No es un examen: es una brújula. Responde con sinceridad y en 2 minutos sabrás dónde estás.
1 ¿Sabes qué es una API y para qué sirve en términos generales?
2 ¿Has usado alguna vez una herramienta de automatización como Zapier, Make o similar?
3 ¿Qué es un webhook?
4 ¿Tienes experiencia usando ChatGPT u otro modelo de IA generativa?
5 ¿Sabes qué significa RAG (Retrieval-Augmented Generation) en el contexto de la IA?

Estos son los errores que cometen casi todos los alumnos al empezar con n8n y agentes de IA. Conocerlos de antemano te ahorra horas de depuración:

  • Usar la clave API de OpenAI directamente en el nodo sin límite de gasto: sin configurar un límite en platform.openai.com, un flujo en bucle puede consumir créditos en minutos. Establece siempre un límite mensual antes de conectar la API.
  • No gestionar errores en los nodos: n8n detiene el workflow completo si un nodo falla y no tiene rama de error. Usa siempre el conector de error (on error) en nodos críticos como llamadas a APIs externas.
  • Confundir el trigger webhook con una petición HTTP normal: el webhook espera una llamada externa; si lo activas manualmente desde el editor, no funciona igual que en producción. Prueba siempre con la URL de producción, no la de test.
  • No activar el workflow después de diseñarlo: un flujo guardado pero inactivo no se ejecuta con triggers automáticos. El botón de activación es independiente del botón de guardar.
  • Dar al agente instrucciones demasiado genéricas: un system prompt vago produce respuestas inconsistentes. Define rol, tono, limitaciones y formato de respuesta esperado desde el primer mensaje.
  • Olvidar que el agente no tiene memoria entre sesiones por defecto: sin configurar un nodo de memoria (Postgres, Supabase), cada conversación empieza desde cero. Esto es especialmente crítico en los bots de Telegram.
  • Subir documentos con datos sensibles a Pinecone o Supabase sin revisar permisos: las bases de datos vectoriales en cloud son accesibles si la API key se filtra. Nunca uses claves de producción en flujos de prueba.
  • No dividir documentos grandes con Token Splitter antes de vectorizarlos: enviar un PDF completo como un solo chunk produce embeddings de baja calidad y respuestas imprecisas del agente RAG.
  • Asumir que el agente entiende el contexto de negocio sin explicárselo: el modelo no sabe nada de tu empresa o producto. Todo conocimiento relevante debe estar en el system prompt o en la base de datos vectorial.
  • No revisar los logs de ejecución cuando algo falla: n8n guarda el historial completo de cada ejecución con los datos de entrada y salida de cada nodo. Es la primera herramienta de diagnóstico y muchos alumnos la ignoran.

Estos recursos complementan el curso y te acompañarán mucho más allá de él. Todos son gratuitos salvo que se indique lo contrario.

⚡ Atajos y referencias rápidas

  • Ctrl + Espacio: abre el selector de nodos en n8n.
  • Ctrl + Z: deshace cambios en el canvas del workflow.
  • Ctrl + Shift + K: ejecuta solo el nodo seleccionado con datos de prueba.
  • F2: renombra un nodo seleccionado (mantén nombres descriptivos desde el principio).
  • En los nodos de OpenAI, usa {{ $json.campo }} para inyectar datos del nodo anterior en el prompt.

?️ Herramientas gratuitas esenciales

  • n8n.cloud (plan gratuito): 5.000 ejecuciones/mes, suficiente para aprender y proyectos pequeños.
  • Supabase: base de datos Postgres + vectorial en la nube, capa gratuita generosa para los ejercicios de RAG.
  • Pinecone Starter: índice vectorial gratuito con capacidad suficiente para todos los módulos del curso.
  • Airtable Free: hasta 1.000 registros por base, más que suficiente para los casos prácticos.
  • Google AI Studio (aistudio.google.com): alternativa gratuita para experimentar con embeddings y modelos Gemini si quieres reducir el gasto en la API de OpenAI.

📖 Documentación oficial

  • docs.n8n.io: referencia completa de nodos, expresiones y configuración de agentes. El apartado Advanced AI es especialmente relevante para este curso.
  • platform.openai.com/docs: documentación de la API de OpenAI, modelos disponibles y gestión de créditos.
  • docs.pinecone.io: guía de inicio rápido e integración con n8n para bases de datos vectoriales.
  • supabase.com/docs: referencia de pgvector y almacenamiento de embeddings en Supabase.

👥 Comunidades donde seguir aprendiendo

  • community.n8n.io: foro oficial con miles de workflows compartidos y soluciones a errores frecuentes. Muy activo.
  • r/n8n en Reddit: comunidad en crecimiento, útil para casos de uso reales y dudas rápidas.
  • r/LocalLLaMA: si en algún momento quieres sustituir la API de OpenAI por modelos locales (Ollama) conectados a n8n.

Preguntas frecuentes

📰Blog del curso

Artículos publicados sobre Agentes de IA con n8n Automatización sin programar

29 oct 2026 Qué hay dentro de un agente de IA en n8n, explicado sin código ▼

Qué hay dentro de un agente de IA en n8n, explicado sin código

Por Roberto López

Qué hay dentro de un agente de IA en n8n, explicado sin código

Un agente no es magia: combina un disparador, un modelo de lenguaje, una memoria y unas herramientas. Entender esas piezas permite diseñar automatizaciones mucho más fiables.

Todo flujo de n8n empieza con un disparador: la llegada de un correo, un mensaje en un chat, un formulario enviado o una hora concreta. A partir de ahí, el nodo de agente de IA recibe la información y decide qué hacer con ella.

Ese nodo se apoya en tres piezas que se conectan como si fueran enchufes. El modelo de lenguaje es el cerebro que razona; la memoria le permite recordar lo hablado en la conversación; y las herramientas son las acciones que puede ejecutar, como consultar una hoja de cálculo o crear una cita.

El agente solo puede hacer aquello para lo que le das herramientas, y conviene que no sean más de las necesarias.

La diferencia con una automatización clásica es que el agente elige qué herramienta usar según lo que pide cada mensaje, en lugar de seguir siempre la misma secuencia. Eso le da flexibilidad, pero también exige instrucciones claras sobre lo que puede y no puede hacer.

Por eso las instrucciones del sistema importan tanto como las conexiones: describen el papel del agente, el tono, los límites y qué hacer cuando no sabe la respuesta. Un agente que sabe decir «no lo sé, lo paso a una persona» es mucho más seguro.

Para empezar, prueba con un caso acotado: un agente que lea los correos de un buzón de consultas, los clasifique por tema y prepare un borrador de respuesta que una persona revisa antes de enviarlo. Aprenderás cómo encajan las piezas sin que ninguna respuesta llegue a un cliente sin revisión humana.

Artículo elaborado con apoyo de herramientas de inteligencia artificial y revisado por el equipo editorial de CiberAula.

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