Formas de Utilizar IA en n8n
La IA en n8n se utiliza de dos maneras. Como un nodo LLM flexible que razona en tiempo de ejecución, y como un nodo de Código rígido cuya lógica puede ser escrita por IA y luego fijada. Por lo tanto, la única regla principal de IA que realmente importa en n8n es:
-
Nodos LLM = razonamiento flexible
-
Nodos de Código = comportamiento fijo
Si se mezclan, el flujo de trabajo se vuelve inestable. Si se usan en el orden correcto, una persona sin conocimientos de programación puede implementar automatizaciones en producción.
Nodo LLM dentro del flujo de trabajo
n8n puede invocar un modelo como ChatGPT o Gemini directamente desde un flujo de trabajo. El nodo LLM recibe datos de entrada e instrucciones (el prompt) y devuelve una respuesta estructurada. Es ideal para convertir datos de productos en análisis, extraer campos clave o generar textos para clientes. Esto representa lógica flexible: al cambiar las instrucciones, el LLM ajusta su comportamiento al instante sin necesidad de editar código. Un prompt sólido para LLM en n8n debe nombrar claramente la tarea, el contexto y el formato de salida deseado.
- Tarea: qué hacer;
- Fuente de verdad: qué datos utilizar;
- Formato de salida: cómo devolverlo;
- Reglas: solo usar los datos proporcionados, no inventar valores;
- Disparador de aclaración: cuándo solicitar información faltante o poco clara.
La IA escribe la lógica del nodo de Código
n8n incluye un nodo de Código (JavaScript) para realizar transformaciones de datos específicas. Estos nodos no son flexibles: una vez escrito el código, se ejecuta siempre de la misma manera. En lugar de escribir JavaScript manualmente, se puede pedir a la IA que genere el código, lo que agiliza la construcción y el ajuste de la lógica sin necesidad de programación manual.
Ignorar la distinción entre LLM y Código conduce a tres fallos comunes:
- Datos incorrectos silenciosos: la IA adivinó un valor, nadie lo notó y un nodo posterior falló.
- IA como motor de reglas: se indicó a la IA "formatear siempre así", pero no lo hizo.
- Temor al código: no se utilizó ningún nodo de Código, por lo que cada paso recibió una estructura ligeramente diferente.
Los principiantes suelen intentar que el nodo de IA haga todo: obtener, interpretar, reformatear y limpiar. Eso puede funcionar una vez, pero pronto falla. La limpieza y el reestructurado deben gestionarse en nodos de código, incluso si la IA escribió ese código por ti.
- LLM = juicio, redacción, interpretación.
- Código = estructura, forma, consistencia.
Para construir flujos de trabajo confiables y mantenibles con IA en n8n, seguir estos pasos clave:
¡Gracias por tus comentarios!
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Can you explain the difference between LLM nodes and Code nodes in n8n?
How do I write an effective prompt for an LLM node in n8n?
What are some best practices for using AI in n8n workflows?
Awesome!
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La IA en n8n se utiliza de dos maneras. Como un nodo LLM flexible que razona en tiempo de ejecución, y como un nodo de Código rígido cuya lógica puede ser escrita por IA y luego fijada. Por lo tanto, la única regla principal de IA que realmente importa en n8n es:
-
Nodos LLM = razonamiento flexible
-
Nodos de Código = comportamiento fijo
Si se mezclan, el flujo de trabajo se vuelve inestable. Si se usan en el orden correcto, una persona sin conocimientos de programación puede implementar automatizaciones en producción.
Nodo LLM dentro del flujo de trabajo
n8n puede invocar un modelo como ChatGPT o Gemini directamente desde un flujo de trabajo. El nodo LLM recibe datos de entrada e instrucciones (el prompt) y devuelve una respuesta estructurada. Es ideal para convertir datos de productos en análisis, extraer campos clave o generar textos para clientes. Esto representa lógica flexible: al cambiar las instrucciones, el LLM ajusta su comportamiento al instante sin necesidad de editar código. Un prompt sólido para LLM en n8n debe nombrar claramente la tarea, el contexto y el formato de salida deseado.
- Tarea: qué hacer;
- Fuente de verdad: qué datos utilizar;
- Formato de salida: cómo devolverlo;
- Reglas: solo usar los datos proporcionados, no inventar valores;
- Disparador de aclaración: cuándo solicitar información faltante o poco clara.
La IA escribe la lógica del nodo de Código
n8n incluye un nodo de Código (JavaScript) para realizar transformaciones de datos específicas. Estos nodos no son flexibles: una vez escrito el código, se ejecuta siempre de la misma manera. En lugar de escribir JavaScript manualmente, se puede pedir a la IA que genere el código, lo que agiliza la construcción y el ajuste de la lógica sin necesidad de programación manual.
Ignorar la distinción entre LLM y Código conduce a tres fallos comunes:
- Datos incorrectos silenciosos: la IA adivinó un valor, nadie lo notó y un nodo posterior falló.
- IA como motor de reglas: se indicó a la IA "formatear siempre así", pero no lo hizo.
- Temor al código: no se utilizó ningún nodo de Código, por lo que cada paso recibió una estructura ligeramente diferente.
Los principiantes suelen intentar que el nodo de IA haga todo: obtener, interpretar, reformatear y limpiar. Eso puede funcionar una vez, pero pronto falla. La limpieza y el reestructurado deben gestionarse en nodos de código, incluso si la IA escribió ese código por ti.
- LLM = juicio, redacción, interpretación.
- Código = estructura, forma, consistencia.
Para construir flujos de trabajo confiables y mantenibles con IA en n8n, seguir estos pasos clave:
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