LIDeSIA · n8n desde cero
1 / 20
Clase práctica · antes del chatbot

n8n: automatizar con piezas visibles

Primero entendemos la idea: qué problema resuelve n8n, cuándo conviene usarlo y por qué se parece a armar un circuito con componentes.

Automatización Componentes IA Chatbot

Idea base

n8n conecta pasos

Un paso recibe información, hace algo y se la pasa al siguiente. En vez de escribir todo el programa, armamos un flujo con bloques.

Algo pasa
→
n8n decide
→
Sale una acción

Ejemplos cotidianos

Automatizaciones simples

Formulario

Alguien completa un formulario y llega un aviso por mail.

Planilla

Se agrega una fila y n8n manda un mensaje a Telegram.

Agenda

Se reserva una entrevista y se crea un recordatorio.

Chatbot

Una persona pregunta y el flujo decide si responde o deriva.

No todo se resuelve igual

Distintas formas de resolver un problema

ManualBueno para empezar, malo cuando se repite mucho.
PythonMuy flexible, pero hay que programar y mantener el código.
n8nRápido para conectar servicios y ver el flujo completo.
Python + IAÚtil cuando hay lógica especial, texto o datos complejos.
n8n + códigoBuena mezcla: flujo visible con pequeñas partes programadas.
Herramienta listaA veces lo mejor es usar algo que ya existe.

Cuándo elegir qué

La pregunta no es “qué está de moda”

La pregunta es: cuánto control necesito, cuánto tiempo tengo y quién va a mantenerlo después.

Más rápidon8n
Más control finoPython
Mejor para probar ideasn8n + IA
Mejor para producto grandeAplicación propia

Analogía

Como un simulador de electrónica

En electrónica llevamos el problema a componentes: fuente, sensor, resistencia, compuerta, salida. En n8n hacemos algo parecido: entrada, decisión, transformación y acción.

Entrada
Decisión
Acción
Resultado

Programar con bloques

Un flujo también es un programa

No escribimos tantas líneas, pero sí decidimos el orden, las condiciones, los datos que entran y lo que sale.

Disparador¿Qué inicia el flujo?
Transformación¿Qué cambiamos de los datos?
Decisión¿Qué camino sigue?
Acción¿Qué hacemos al final?

IA y control

Vibecoding puede ser una caja negra

Cuando pedimos “haceme un programa”, puede funcionar, pero muchas veces no sabemos qué quedó adentro ni dónde tocar si falla.

“Haceme una app”
→
¿Qué hay adentro?

La ventaja de n8n

Con n8n vemos el camino

El flujo queda dibujado. Podemos abrir cada bloque, ver qué recibió, qué respondió y dónde se rompió.

Mensaje
→
Agente
→
Respuesta
↘
Telegram

Cómo lo tengo yo

Mi n8n vive en un servidor

ServidorComputadora prendida en internet.
→
DominioUna dirección pública, por ejemplo n8n.mnsosa.com.
→
Web aparteLa página puede estar en otro servidor y llamar a n8n.

Esto sirve para algo real y público, pero no es ideal para una primera clase: todos dependerían de mi servidor.

Cómo lo van a tener ustedes

Hoy todo queda en cada computadora

Tu computadoraCorre n8n local.
→
Tu navegadorAbre n8n y la web de prueba.
→
Tu flujoPodés romper, probar y volver a empezar.

No necesitamos publicar nada en internet para aprender el concepto.

Ahora sí: el ejercicio

Vamos a construir un chatbot

1Recibe preguntas

Desde una web simple o desde el chat interno de n8n.

2Usa información oficial

Responde sobre la diplomatura sin inventar datos.

3Recuerda la charla

Mantiene una sesión mientras conversamos.

4Avisa por Telegram

Cuando alguien quiere contacto humano.

Mapa del chatbot

Qué piezas vamos a unir

Web de prueba
la ve el usuario
→
Entrada en n8n
recibe la pregunta
→
Agente
piensa la respuesta
Modelo de IA
Memoria
Telegram
Workflow de n8n con el agente LIDeSIA, entrada web, modelo de IA, memoria y Telegram.
Vista real del flujo que vamos a importar.

Primer paso práctico

Levantar n8n local

cd n8n-workshops
docker compose up -d

# abrir en el navegador
http://localhost:5678

Docker nos permite usar n8n sin instalarlo a mano.

Si algo sale mal, podemos apagarlo y volver a levantarlo.

Segundo paso práctico

Importar el flujo base

Chat interno
Entrada web
Agente LIDeSIA
Modelo de IA
Memoria
Telegram

Archivo: workflows/lidesia-chatbot-diplomatura.json.

Pantalla de n8n mostrando cómo copiar o importar el JSON del workflow.
Copiamos el JSON del ejercicio y lo pegamos en un workflow nuevo.

Diseño del comportamiento

El bot no debe inventar

La IA escribe, pero nosotros ponemos reglas. El asistente usa la información oficial de la diplomatura y reconoce cuando falta un dato.

Reglas simples
  • Responder claro y corto.
  • No asumir que la persona sabe programar.
  • No inventar precios ni requisitos.
  • Derivar cuando haga falta una persona.

Contacto humano

Telegram es la salida de emergencia

Si alguien pide hablar con LIDeSIA, el agente puede avisar por Telegram. Antes tiene que pedir datos mínimos: nombre, mail y motivo.

¿Quiere hablar con alguien?
Sí
¿Tenemos nombre y mail?
Sí
Mandar aviso
Mensaje de Telegram generado por el chatbot cuando una persona pide contacto humano.
El flujo avisa por Telegram cuando hay que derivar.

Probar con intención

Preguntas para probar

Dato simple

¿Cuándo empieza y cuánto dura?

Perfil abierto

Soy docente y no programo, ¿me sirve?

Límite

¿Cuánto sale exactamente?

Lo más importante

Automatizar no es desentenderse

El flujo ayuda, pero seguimos siendo responsables de qué responde, a quién deriva y qué datos maneja.

ClaridadQue la persona entienda la respuesta.
LímitesQue el bot diga “no lo sé” cuando corresponde.
ControlQue podamos revisar cada paso del flujo.

Cierre

n8n como puente

n8n no reemplaza aprender a pensar un sistema. Nos da una forma rápida y visible de pasar de una idea a un flujo funcionando.

Entender el problema Elegir la herramienta Armar componentes Probar límites
github.com/Diplomatura/clases-n8n