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

💻 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.

?️ 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.

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.