IA para MARKETING Y NEGOCIOS: domina la automatización de la IA y los agentes de IA con n8n

1. INTRODUCCIÓN: Gracias y enhorabuena por tomar esta clase. Automatización de IA e IA Agentica. Si alguna vez ha querido automatizar tareas repetitivas, agilizar su trabajo o aprender a usar agentes de IA para manejar las partes complejas y que consumen mucho tiempo de su negocio por usted, está en el lugar correcto Este curso te mostrará cómo construir flujos de trabajo de IA inteligentes y agentes autónomos que puedan administrar procesos del mundo real, ayudándote a ahorrar tiempo, reducir errores y enfocarte en el trabajo que más importa. En este curso, te vamos a llevar paso a paso a través del proceso de diseño, construcción e implementación flujos de trabajo de automatización de IA que puedan pensar, planificar y actuar en tu nombre. Al final, podrás crear sistemas de IA que ahorren tiempo, aumenten la eficiencia y te hagan ganar dinero en tu carrera o negocio. Rápido, comencemos con un ejemplo del mundo real. Imagina que estás administrando las operaciones diarias de un nuevo lanzamiento de producto o servicio para cualquier compañía u organización en la que hayas trabajado. Tomemos como ejemplo una marca de comercio electrónico. Hay tantas partes móviles, el envío de correos electrónicos, la creación de campañas de marketing, el diseño de imágenes, la gestión de proyectos, seguimiento de las finanzas, la respuesta a las consultas de los clientes, análisis del rendimiento y la planificación de los próximos pasos. Es abrumador, cierto. Ahora imagina tener agentes de IA que se hagan cargo de cada una de estas tareas por ti, automatizando inteligentemente correos electrónicos, campañas, generación de imágenes, planes de proyectos, atención al cliente, previsiones financieras y análisis de ventas, todo mientras coordinan entre sí sin problemas Un agente maneja el diseño y la creación de contenido, otro administra la planificación y las operaciones de proyectos. Un agente de marketing lanza campañas. Un agente de experiencia del cliente responde a las consultas al instante y un agente financiero predice las tendencias de ingresos. Todos estos agentes trabajan juntos para crear un sistema totalmente integrado que funcione de forma autónoma, y eso es exactamente lo que estás a punto de aprender Comenzaremos con los fundamentos de la automatización de IA, incluyendo cómo crear su primera automatización de flujo de trabajo en NAN y configurar su entorno También cubren qué son los agentes de IA y cómo han transformado todo, desde el trabajo administrativo hasta la toma de decisiones y la gestión. A partir de ahí, te sumergirás en demostraciones prácticas, construyendo tu primer flujo de trabajo automatizado y luego combinando flujos de trabajo en sistemas potentes que pueden tomar una idea simple y convertirla en una solución orquestada de extremo a extremo para casi cualquier producto o servicio Aprenderás a crear flujos de trabajo para casi cualquier cosa que quieras. Un formulario a automatización de correo electrónico que maneja correos electrónicos internos repetitivos a un agente de diseño de productos que genera automáticamente diseños basados en las pautas de su marca, a un agente de planificación de proyectos que crea planes de proyectos y los envía directamente a herramientas como Jira o Microsoft Project, todo desde unas pocas frases También aprende a construir un agente de campañas en redes sociales que genere automáticamente publicaciones y campañas en redes sociales y las publique en plataformas como LinkedIn e Instagram, ya sea desde un simple aviso o en un horario automatizado Y verá cómo crear un agente de atención al cliente o experiencia del cliente que responda a un agente de atención al cliente o experiencia del cliente que las preguntas de los clientes con confianza y precisión utilizando sus conocimientos internos, y eso es solo el comienzo A lo largo del camino, explorará arquitecturas, patrones y principios clave como Model Context Protocol, MCP, recuperación, generación aumentada, RAG e ingeniería rápida, aprendiendo a diseñar agentes de IA que puedan razonar, colaborar y A lo largo del curso, trabajarás en proyectos que reflejen desafíos reales del negocio. Al final, construirá con confianza tuberías de automatización y sistemas de IA Agentic que pueden administrar tareas, tomar decisiones e impulsar un impacto real en el negocio, ahorrándole horas de trabajo manual al tiempo aumenta la precisión y la eficiencia La automatización de IA agéntica no se trata solo de conectar herramientas. Se trata de crear sistemas inteligentes que puedan pensar, actuar y optimizarse continuamente. Entonces, quédate conmigo, experimenta en el camino. Y al final de este curso, sabrás exactamente cómo usar automatización de IA y la IA Agentic para ahorrar tiempo, aumentar el apalancamiento y ganar más dinero mientras automatizas tu trabajo Así que comencemos. 2. Cómo crear tu cuenta en N8N: El sitio web n8n, y estamos a punto de comenzar y configurar n8n para que podamos comenzar a Entonces, antes que nada, vamos a ir, podemos hacer clic aquí arriba con Get Started o podemos hacer clic aquí, Comenzar gratis. Voy a hacer clic en Comenzar gratis. Después a continuación, te pide que llenes alguna información. Y haz clic en Iniciar prueba gratuita de 14 días. Y así ahora nos hace algunas preguntas sobre nuestra empresa solo para comenzar. Voy a decir equipo de producto y diseño porque estamos construyendo un producto, pesar de que hay algo de ingeniería involucrada y muchas de estas áreas involucradas. Vamos a decir empresa de comercio electrónico porque estamos vendiendo diversos productos que vienen bajo el ecommerce. A pesar de que este ejemplo es para alguien que es bastante poco técnico, vamos a ir con decir, de todas estas tecnologías, las que más nos sentimos cómodos es escribir funciones de JavaScript. Personalmente soy bastante técnico, pero voy a construir todos mis ejemplos alrededor de alguien que no es tan técnico. Entonces vamos a ir con esto. A continuación, te pregunta si quieres invitar a miembros del equipo a tu espacio de trabajo. Esto es algo que podríamos hacer en realidad por el resto del equipo. Pero para empezar, sólo voy a saltarme eso. Y ahora ya estamos listos para irnos. Obtendremos este video de introducción, pero como voy a estar haciendo la introducción por ti, solo podemos comenzar a automatizar. Y estamos dentro. 3. Descripción general del lienzo y los menús: Estamos firmados, lo que vemos frente nosotros es que estas áreas aquí nos dan una pequeña bienvenida. Dice, crea tu primer flujo de trabajo. Podemos comenzar desde cero o probar un flujo de trabajo de IA. Vamos a hacer clic en empezar desde cero. Ahí vas. Ahora estamos en la lona. Repasemos rápidamente lo que está involucrado en el lienzo y lo que tiene frente a nosotros. Lo primero que puedes ver aquí es agregar tu primer paso. Ahora, lo que tenemos en el lienzo es la capacidad de crear nuestro flujo de trabajo. Nuestro flujo de trabajo irá de izquierda a derecha por aquí. El flujo de trabajo es el conjunto de pasos que nos llevarán desde nuestro punto de inicio, nuestro detonante hacia nuestro objetivo. Esto nos permite sumar nuestro primer paso. Pero antes de meternos en eso, rápidamente voy a repasar lo que implica el lienzo, lo que vemos aquí, cómo lo usaríamos. En la parte superior, lo tenemos dice, Mi flujo de trabajo, que es el nombre del flujo de trabajo. Podemos darle un nombre aquí, como por ejemplo el flujo de trabajo de deportes de pasión. Y luego continuando por la parte superior, podemos publicar. Se guarda automáticamente. Aquí, lo que tenemos es la historia. Si hacemos clic en eso. A medida que hacemos cambios en nuestro flujo de trabajo, podemos ver el historial de versiones que nos permite retroceder o avanzar. Aquí estamos otra vez. Entonces en este desplegable, podemos duplicar el flujo de trabajo, descargar, compartir, cambiar propietario, renombrar, ingresar desde una URR, ingresar desde un archivo, luego podemos acceder a nuestra configuración para el flujo de trabajo aquí también Esas son cosas que podemos repasar en una fecha posterior. Por aquí, tenemos la capacidad de abrir el panel de nodos. Eso es lo mismo que vamos aquí y creamos nuestro primer paso, se abre el panel de nodos. Si vamos aquí, también abrimos el panel de nodos. Hace lo mismo. Ahora, el conjunto de componentes, piezas, aplicaciones que encadenamos para crear lo que queramos crear en nuestro flujo de trabajo se denominan nodos. Cuando hacemos clic aquí, por eso nos da una lista de nodos, pero nos da algunos encabezamientos para ayudarnos a encontrar esos nodos Lo primero que hacemos es activar nuestro flujo de trabajo. Por eso está diciendo, ¿qué desencadena este flujo de trabajo? Un disparador es un paso que inicia tu flujo de trabajo. Ahora, puedes ir por estos elementos del menú. Por ejemplo, si quieres activar tu flujo de trabajo, comenzarás cada vez que alguien te envíe un mensaje de chat, quieres hacer algo, luego harías clic en mensaje de chat. Si quieres que sea siempre que alguien escriba alguna información en un formulario, entonces elegiría al enviar el formulario, etcétera Si quieres hacer clic en un botón, activarlo tú mismo, elegirías Trigger manualmente. Estos son la lista de todos los diferentes disparadores. Ahora, una vez que eliges un disparador, puedes hacer otras cosas, realizar otros eventos. Se pueden encontrar después de que hayas elegido tu gatillo. Digamos que activamos manualmente. Después hacemos clic en este botón más. Nosotros elegiríamos lo que queremos hacer a continuación. Luego los agrupa en lo que sucede después. Los agrupa en nodos que están relacionados por ciertos temas, nodo de IA, acción en aplicaciones. Eso significa hacer algo en una aplicación o servicio como Google Sheets, telegrama, o noción, una transformación de datos, un flujo, lo que significa fusionar o hacer un bucle en el flujo. Si tienes algo que ya has construido un flujo de trabajo, posible que quieras repetirlo una cierta cantidad de veces o tal vez quieras en cierto momento apagarte o hacer otras cosas. Usted elegiría este flujo aquí. Te da una serie de agrupaciones. Pero lo que me gusta hacer una vez que sepa lo que quiero hacer, puedes buscarlo aquí, buscar nodos. Digamos que quiero enviar un correo electrónico a través de Outlook, me gustaría escribir. Perspectivas. Entonces dentro de Outlook, podré elegir una serie de acciones diferentes. Si sé que quería enviar un correo por Gmail, voy a escribir Gmail. Para que encuentres lo que quieras. Cualquiera que sea el nodo al que quieras conectarte, puedes encontrar simplemente por búsqueda también Profundizaremos un poco más en las exactas usaremos dentro de este entrenamiento. Eso es lo que hace el plus. Abre nodos, el panel de nodos donde puedes elegir un nodo. La búsqueda permite realizar búsquedas. Ahí vas. Todavía puedes encontrar tus nodos de esta manera también y buscar otras cosas, también. Se trata de notas. A veces quieres alguna información sobre tu flujo de trabajo. Harías clic aquí, arrastrarías tu nota a donde quieras, y luego puedes agregar algunas notas al respecto y más sobre eso posiblemente en una fecha posterior. Y esto realmente controla el menú lateral. Haga clic en eso. Se abre un poco ahí, el menú lateral, y eso cierra el menú lateral en función de lo que quieras hacer. Si haces clic aquí, esto es IA. Dondequiera que veas este símbolo, representa la IA. Y esto es lo que puedes usar para hacer preguntas. Por ejemplo, si tengo un problema en mi flujo de trabajo y no sé cómo solucionarlo, voy a preguntar aquí si solo quiero saber cómo empezar, podría preguntarle cómo construir un flujo de trabajo que envíe un correo electrónico. Ahí vas. Es como pensar. Se pone algunos nodos en el lienzo, y aquí dice, cómo configurarlo en el nodo de configuración del flujo de trabajo, reemplazar los marcadores de posición con su dirección de correo electrónico, haga clic en Ejecutar flujo Avísame si quieres ajustar algo. Nos ha dado los primeros avances en la creación de un flujo de trabajo que enviaremos un correo electrónico Por supuesto, no sabe específicamente qué correo electrónico queremos enviar necesitaríamos para rellenar los espacios en blanco. Pero muy rápido, no solo nos dice cómo configurarlo y cómo hacerlo, sino que en realidad lo ha hecho por nosotros, es una especie de hecho para ti. Si alguna vez tienes dudas sobre algo o quieres comenzar muy rápido, puedes hacer clic en el botón de IA. Y eso es prácticamente todo. Voy a cerrar el menú aquí. En el lado izquierdo, nuevamente, podemos expandirnos. Tenemos una visión general, que es, si guardo esto rápidamente, una visión general de todos los diferentes flujos de trabajo que hemos creado, flujos de trabajo personales que están dentro de nuestro espacio personal. Podemos crear otros proyectos. Este es nuestro espacio de proyecto personal, pero también podríamos crear otros proyectos y crear otros flujos de trabajo. Por lo tanto, los divide en personales, y luego podremos más. También te permite dentro de aquí, crear un nuevo flujo de trabajo aquí. Si tuviera que acertar eso, crearía otro flujo de trabajo más dentro de nuestro espacio personal. Si volvemos al flujo de trabajo ahora, en el lado izquierdo, también tenemos un panel de administración donde podemos configurar varias cosas a las que podemos llegar en una fecha posterior. Tenemos las plantillas, que esencialmente se deben a ti, formas de comenzar a construir flujos de trabajo muy rápidamente. Por ejemplo, tenemos Track Google Trends, busca datos localmente con datos brillantes, MCP y análisis de IA Tenemos la generación de descripciones de productos optimizadas para optimización de motores de búsqueda para Shopper fi y plantillas listas para ti aquí También tenemos insights, que son varias estadísticas, que tendrán mucho más sentido una vez que empieces a hacer tu flujo de trabajo, estadísticas diarias sobre tus flujos de trabajo. Puedes acceder a la ayuda aquí. A pesar de que gran parte de ella es accesible a través de la opción de IA que te mostré, puedes acceder a la documentación directamente aquí. Y si hay cosas específicas que sabes que quieres encontrar, sabes que están en este menú, puedes ir directo aquí. Entonces el resto son configuraciones para cada una de las diferentes áreas, usuarios personales, roles de proyecto, entornos, etcétera, cosas a las que podemos llegar en una fecha posterior Siempre es bueno para empezar realmente simplemente para empezar. Pero al menos conoces tu entorno. Si volvemos a subir y luego entramos en el flujo de trabajo de los deportes de pasión, lo principal que quieres saber es que generalmente se guarda de forma automática, y lo que quieres hacer es poder ejecutar un flujo de trabajo en su totalidad haciendo clic en este botón. Pero lo que queremos hacer es querer si hacemos doble clic aquí, ejecutamos un paso. Cada uno de estos nodos cuenta como un paso. Y si quiero ejecutar simplemente este paso, puedo hacer doble clic en entrar y hacer clic en Ejecutar paso. Y la belleza de eso es la forma en que funciona el flujo es que cada nodo toma información del nodo anterior. Lo que queremos hacer es ejecutar este paso, asegurarnos de que funcione, y veremos la salida de este paso. Puedes ver aquí este es un panel de salida, y vamos a ver qué salida sale de este paso, y por lo tanto sabemos qué entrada va a entrar en este paso. Si haces doble clic aquí, podemos ver que hay un lado de entrada y un lado de salida. Y lo que va a pasar es que una vez que ejecutemos este nodo, veremos la salida. Podemos comprobar lo que entra, y eso nos dice lo que podemos hacer antes de entrar en el siguiente paso, y todo esto va a quedar mucho más claro. Pero si queremos ejecutar todo el flujo de trabajo, entonces podemos hacer clic en Ejecutar flujo de trabajo. Aquí abajo, tenemos la capacidad de acercar y alejar. Si haces clic en esto, se ampliará para que se ajuste. Se asegura de que si tienes un flujo de trabajo enorme, todo encajará en tu lienzo. Y aquí podemos hacer un poco de orden. Si hay cosas que no necesitamos o cosas que no están conectadas, entonces queremos ordenarlas. Esto nos ayudará a hacerlo. También tenemos registros aquí abajo, que nos dice si hemos tenido errores y advertencias en el camino, los enumerará aquí abajo, y nos ayuda a hacer un seguimiento de cualquier problema, advertencia o cosas así aquí. Ese es tu lienzo. Y lo que debemos recordar que hacemos el objetivo del juego es construir un flujo de trabajo para pasar de algún disparador a producto final o punto final. Y entonces de esa manera podemos automatizar cualquier cosa que queramos hacer. Esto es incluso antes de involucrar a los agentes de IA, podemos automatizar nuestros flujos de trabajo dentro nuestra organización y ayudarnos a ser más productivos y mucho más eficientes. Ahora el siguiente paso es comenzar a crear nuestro primer flujo de trabajo, y lo haremos en las próximas lecciones. 4. Cómo automatizar correos electrónicos a partir de un formulario sencillo: Bien, entonces en esta lección, vamos a construir una automatización simple pero extremadamente poderosa que va a dar inicio a todo nuestro flujo de trabajo con una sola acción. Vamos a crear un flujo de trabajo que tome una nueva idea de producto y envíe automáticamente un correo electrónico estructurado claro a todos los gerentes que todos sepan exactamente qué hacer a continuación sin reuniones, pings holgados o seguimiento manual Este es el tipo de automatización que ahorra horas cada semana y crea una alineación instantánea en todo el equipo. Entonces vamos a estar usando lo siguiente. Entonces el flujo de trabajo es que vamos de una nueva idea de producto a un correo electrónico a todos los gerentes. ¿Por qué lo usamos? Lo usamos para notificar instantáneamente a las personas adecuadas y desencadenar trabajos posteriores sin reuniones. Y si hay reuniones, entonces son necesarias. No son los que son sólo para comunicar información. Por lo tanto, los usos comunes para este tipo de flujo de trabajo son para comunicar ideas de productos , lanzamientos de campañas, solicitudes internas , aprobaciones, traspasos o cualquier cosa que se aplique a varias personas de su equipo u organización que puedan enviarse y hacer que las personas comiencen su equipo u organización que puedan enviarse y hacer que a trabajar a la vez desde una sola Por lo que el flujo de trabajo actúa como un detonante inicial para todo lo que sigue, diseño , planificación, marketing, operaciones, finanzas y cualquier otra cosa que deba hacerse en una empresa. Entonces lo que puedes ver aquí es la forma que vamos a construir. Esto se llama un formulario de idea de nuevo producto de Passion sports, y es un formulario para enviar una nueva idea de producto al equipo de gestión deportiva de Passion. Entonces lo que tenemos aquí básicamente es cualquiera que presente esto, ya ha tenido reuniones Han averiguado que quieren crear una nueva idea de producto o quieren crear una prueba de concepto muy, muy rápidamente utilizando el rápido desarrollo del producto. Y entonces lo que quieren hacer es enviar a todas las personas clave, todos los gerentes clave involucraron el nombre de la idea, una descripción de lo que es esta nueva idea, la categoría. Por lo que esta empresa sólo hace chándal o camisetas. Queremos que vaya a un público objetivo específico ya sea de empresa o consumidor, la prioridad, ya sea bajo, medio o alto para que sepan con qué necesitan llevarse bien y qué tan para que sepan con qué necesitan rápido. A notas clave al respecto, y luego archivos adjuntos, generalmente algunos ejemplos del tipo de producto que se va a hacer o cualquier esquema o cosas que van a ayudar al equipo Y esto ahora se enviará automáticamente a todos los directivos o a todos los equipos o personas interesadas y mantendrá a todos informados. Así que vamos a subir y construir un flujo de trabajo que va a tomar lo que hay en este formulario y enviarlo en un correo electrónico. Entonces aquí estamos en la sección de visión general. Entonces lo primero que vamos a hacer es crear un flujo de trabajo. Así que pulsa Crear flujo de trabajo ahí en la parte superior. Y así el primer paso va a ser lo que realmente desencadena este flujo de trabajo. Y lo que queremos es hacer clic en primer paso, y luego queremos el envío de formularios porque esto genera los formularios web en NN y luego podemos pasar las respuestas al flujo de trabajo o al paso de correo electrónico Entonces, antes que nada, da clic en el envío del formulario. Y así no vamos a tener ninguna autenticación. En este caso, vamos a llamarlo la pasión deportiva nueva forma de idea de producto. Y luego le vamos a dar una pequeña descripción solo para decir qué hace exactamente esta forma. Así que hemos dicho, vamos a permitir que cualquier miembro del equipo presente una nueva idea de producto que pueda convertirse rápidamente en una prueba de concepto o producto real. Y así ahora agregamos los elementos del formulario. Vamos a agregar cada uno de los elementos que necesitamos para transmitir la información que los gerentes necesitan para iniciar el proceso de creación de una prueba de concepto o crear rápidamente un producto real. Entonces antes que nada, vamos a darle un título. Vamos a darle un título de texto, y queremos que se requiera. Entonces queremos una descripción de lo que es el producto. Va a ser un poco más grande, así que vamos a convertirlo en un área de texto. Y eso se requiere. Entonces queremos una categoría para el producto. Y en lugar de texto, éste va a ser un desplegable. Entonces va a ser una lista de diferentes valores solo tenemos productos en ciertas categorías. El valor predeterminado, vamos a hacerla camiseta, y las opciones que puedes tener son ya sea camiseta o chándal Y de hecho, hagamos el chándal predeterminado porque eso es lo que más probablemente vamos a usar, así que hagamos la vida más fácil para nosotros mismos. Ese es un campo requerido dos. A continuación, quieres agregar un target, y esa también va a ser una lista desplegable. Y un público objetivo, vamos a darle un valor predeterminado de consumidor. Y las opciones serán consumidores. Puedes ser consumidor o negocio, y ese es un campo obligatorio. Entonces decidirás si este producto es para consumidores o para negocios. A continuación, queremos darle prioridad al producto, una prioridad, y esa volverá a ser una lista desplegable. Sólo vamos a escoger entre ciertos valores de alto, medio o bajo. Eso también se requiere. Entonces va a por defecto a medio. Entonces tendremos otro campo para algunas notas clave. Este es un texto en caso de que quien esté enviando esta idea de producto quiera agregar algunas notas sobre el producto, cosas que debemos recordar. Lo he convertido en un área de texto, podría tomar un poco más de texto que un simple libro de texto, y no habrá valores predeterminados o marcadores Entonces solo va a ser rellenado por quien envíe, y es un campo obligatorio Y entonces lo último que necesitamos es que vamos a necesitar algunos archivos adjuntos, y estas serán imágenes que expliquen cuál es la idea para el producto. Y para eso, vamos a elegir archivo. Va a permitir múltiples archivos en caso de que haya muchas imágenes de una camiseta o chándal que quien esté enviando quiera mostrar, y vamos a hacer de eso un campo obligatorio, también. Entonces, pensar en keynotes es lo único que no queremos que se requiera. Entonces voy a desmarcar eso porque puede que no haya nada más que decir al respecto. Y eso es todo. Entonces, una vez que hayas hecho eso, hay otras cosas que podríamos establecer. Entonces aquí hay ajustes. Pero aquí no hay nada que debamos establecer para el propósito de este flujo de trabajo, así que lo dejaré y podremos cubrirlo en una fecha posterior. La otra cosa a notar está en la parte superior, hay una URL de prueba y una URL de producción. Entonces estos son los enlaces por donde iremos para probar realmente nuestro formulario. Mientras estamos en modo de prueba y solo nos aseguramos de que el flujo de trabajo funcione, usaremos la URL de prueba. Y cuando nos vayamos a vivir y todos en la empresa quieran usarlo, usaremos esta URL de producción, y eso nos permite probar de forma aislada antes de irnos a vivir. Entonces ahora lo único que hay que hacer es hacerlo y cuando hagamos eso, nos mostrará el formulario donde realmente podemos comenzar a ejecutar nuestra prueba. Así que vamos. Ahí vas. Entonces eso parece haber iniciado con nuestros errores. Y esta es nuestra forma. Los deportes de pasión, nueva idea de producto, permiten a cualquier miembro del equipo presentar una nueva idea de producto que puede convertirse rápidamente en prueba de concepto o producto real. Entonces voy a hacer esta prueba ahora. Entonces antes que nada, vamos a darle un título. Ahora, vamos a crear un chándal especial aquí. Entonces voy a llamarlo. Entonces vamos a llamarlo el chándal AI, 2026, la descripción Por lo que es un chándal desarrollado utilizando IA generativa y las recomendaciones que recopilamos de nuestros clientes leales La categoría es el chándal, ya escogido para nosotros. El público objetivo es el consumidor, no los negocios ya escogidos. Prioridad, digamos que es alto, queremos que eso se haga lo antes posible y las notas clave Así que aquí solo estamos dando dos criterios de que el chándal debe basarse en la investigación de la audiencia y en la marca. Aparte de eso, nada más. Y luego vamos a dar un ejemplo del chándal. Sucede que tiene uno aquí, y ahí está. Eso se adjunta. Entonces, enviemos esta nueva idea de producto. Y ahí tienes, para que podamos ver que obtuvimos la respuesta. Se envía el formulario, su respuesta ha sido registrada. Entonces, si ahora volvemos. Entonces, si ahora volvemos a Night N, ahora que hemos enviado el formulario, podemos ver que hay alguna salida en el lado de salida. Entonces, si recuerdas, hay entrada y salida. La entrada en realidad vino del formulario cuando lo ejecutamos y envié, y la salida está aquí. Entonces si miramos, podemos ver que hay varias pestañas diferentes. Actualmente estamos en la pestaña binaria, y esto demuestra que tenemos archivos adjuntos, y ese es el archivo del maniquí. Yo subí. Y luego también obtuviste estos esquemas, que esencialmente de la misma manera que en una base de datos, normalmente tendrías diferentes columnas o diferentes campos o diferentes bits de información. Puedes ver todos los diferentes bits de información que se han enviado, categoría de descripción del título, público objetivo, notas clave prioritarias, y puedes ver sus detalles al lado aquí en gris Y luego los archivos adjuntos es una lista de todos los archivos adjuntos que colocamos, y puedes ver que hay uno Maniquí de traje de pista Passion Ahí, nos dice el tamaño, cuando se presentó. Tan buena información. Ver en forma de esquema en forma de tabla, la misma información exacta en forma JSON. Y si eres desarrollador, estás familiarizado con el formulario JSON. Entonces esto está estructurado en forma JSON, y esa es una forma ligera enviar información a través de Internet, que podemos cubrir en una fecha posterior. Y luego, como dije antes, la forma binaria, lo que básicamente significa que hemos adjuntado un archivo de datos que consiste en datos, y esa es esta pista de pasión sutmniin Por lo que hemos adjuntado un archivo de imagen, y solo está mostrando que este se adjuntó como datos. La primera parte de nuestro flujo de trabajo está funcionando. La siguiente parte es enviar realmente esta información vía correo electrónico a todos los gerentes. Entonces hagámoslo. Entonces si hacemos clic fuera de esta ventana y volvemos volvemos al Canvas. Lo que ahora queremos hacer es lo que hemos hecho ejecutando es decir , hemos probado que podemos capturar toda la información de un formulario. Y esta línea es un conector que nos llevará al siguiente nodo. Entonces, lo que ahora tenemos que decidir es qué queremos hacer con esa información y esos datos, así recortaremos plus. Y podemos pasar por aquí y encontrar la app que queramos. Entonces, por ejemplo, hacemos clic en la aplicación Action que nos mostrará un montón de aplicaciones que pueden tomar acción sobre los datos que salen de aquí. Pero lo que me gusta hacer porque sé exactamente lo que necesito, siempre me gusta buscarlo. Entonces incluso desde esta etapa, sólo voy a buscar outlook. Así que imagina que tenías una cuenta de Outlook y querías enviarla de esa manera, solo puedes buscar outlook, Elige Microsoft Outlook. Si tienes una cuenta de Gmail y quieres enviarla de esa manera, simplemente escribe Gmail. Entonces me quedaré con Outlook. Ahí está. Y lo que quieres hacer es hacer click en primero de todo, dar click en Outlook, y te mostrará todas las diferentes acciones que puedes hacer con Outlook. Entonces echemos un vistazo a través de estos. Puedes crear un calendario, crear un contacto. Pero lo que queremos es mandar un mensaje. Entonces ahora miramos a través de las acciones del mensaje y hacemos clic en Enviar un mensaje, y eso ahora ha agregado el nodo de mensaje al Canvas. Entonces, si volvemos al Canvas, verás ahora hay un nodo de mensajes ahí, y acaba de abrir la ventana para nosotros. Entonces, si queremos volver a esa ventana, simplemente hacemos doble clic. Y podemos ver ahora a la izquierda es entrada, puede ver que esto tiene el que mostramos. Entonces muestra qué datos van entrando, y esto es lo que les mostré antes. Esta forma, y también tiene un binario ahí. Y a la derecha está la salida, y aún no hay nada ahí porque aún no hemos ejecutado este paso. Entonces ahora lo primero que hay que hacer es que dice credencial con la que conectarse En otras palabras, esto es iniciar sesión en Outlook a la cuenta que vas a usar. Ya tengo una cuenta, pero lo que harás es entrar, crear una credencial y yo elegí AWoth Entonces si eliges eso, entonces eso te permitirá iniciar sesión en puedes ir a conectar mi cuenta. Luego te permitirá iniciar sesión, y podrás cerrar eso, volver y simplemente elegir la cuenta correcta. Entonces ahora se puede ver que aquí tengo dos cuentas, pero sólo voy a seguir con lo que probé y probé. Entonces el recurso que queremos enviar es mensaje. Entonces esa es la llamada lo dejaremos con eso. La operación es enviar, y esta se selecciona automáticamente porque elegimos una acción de enviar mensaje. Entonces ahora aquí en el campo dos, elegiremos a quién queremos enviarlo. Para empezar, probemos solo un correo electrónico, y luego podemos agregar más correos electrónicos después. Entonces esa es nuestra primera dirección de correo electrónico a la que se la vamos a enviar. El tema, llamémoslo así que vamos a encabezar el tema con nueva idea de producto, y luego lo que debemos hacer es usar el título de la nueva idea de producto aquí. Ahora bien, aquí es donde te mostraré cómo podemos traer datos del nodo anterior realmente a este nodo. Y así es como transferimos datos entre nodos. Lo hermoso de NAN es que todo es gota de dragón. Si quiero incluir en la línea de asunto algo de estos datos, solo puedo elegirlo y dejarlo caer aquí. Creo que lo más apropiado es arrastrar el título de la idea de producto que queremos enviar por correo electrónico a todos los gerentes. Así que vamos a agarrar esto, traerlo, ahí tienes. Lo trae como parámetro de JSON. Y así ahora el correo electrónico va a decir nueva idea de producto, y va a tener el título de la idea de producto. Entonces saldrá diciendo Nueva idea de producto, el chándal AI, 2026 Entonces eso es todo. Y ahora para el mensaje, el mensaje aquí es uno que hice antes. Entonces aquí vamos. Entonces esta es una idea para el mensaje del producto que se me ocurrió antes y lo acabo de pegar Entonces dice, Hola equipo. Se ha enviado una nueva idea de producto. Revise los detalles a continuación y comience sus respectivos flujos de trabajo. Entonces voy a actualizar esto un poco para decir, comenzar a crear la prueba de concepto para el producto. Y así los detalles de la idea son el título es que llenaremos todos estos si me alejo ligeramente arrastrando aquí el dato correcto Pero antes de hacer eso, acabaré de completar pasando por el correo electrónico. Entonces dice enviado por tu nombre en lugar de traer eso como una pieza de información. Voy a codificar eso duro. Entonces digamos que todas las ideas pasan por el director gerente. Y así, por favor, tome los siguientes pasos apropiados en su área, gerente de producto perfeccione los conceptos de diseño. Gerente de proyecto, crear plan de proyecto y asignar tareas, gerente de operaciones, revisar los requisitos de material de abastecimiento, gerente de marketing, planificar activos de campaña, gerente de experiencia del cliente, anotar preguntas frecuentes potenciales, gerente de finanzas, estimar costos y para impacto en costos, gerente de ventas, preparar seguimiento de ventas e informes. Gracias. Bien. Entonces ese es nuestro correo electrónico. Entonces todo lo que falta es toda la información sobre la idea. Y como de costumbre, podemos arrastrar eso. Así que vamos a arrastrar cada uno de estos bits de información, y vamos a reemplazar lo que hay entre corchetes con cada bit de información de la izquierda. Bastante sencillo. Normalmente me resulta más rápido eliminarlos todos y luego arrastrarlos a todos después de haberlos eliminado. Ahí vas. Entonces ahora hemos arrastrado toda la información que necesitamos Ahora, dice archivos adjuntos aquí, pero los adjuntos se tratan de manera diferente. Porque el apego no va a estar en Jason, va a ser un binario. lo tratamos de manera diferente. Entonces voy a quitar esto, y eso se guardará auto ahí. Y lo que vamos a hacer es que vamos a agregar un campo para archivos adjuntos. Entonces agrega un campo, archivos adjuntos. Y la forma en que lo agregamos es que hacemos clic en Agregar adjunto, y necesitamos un nombre de campo de datos. Entonces el nombre del campo de datos va a ser el mismo que el nombre aquí, porque ese es el nombre que se le da a este binario que contiene nuestros archivos adjuntos. Entonces todo lo que tenemos que hacer es literalmente poner aquí archivos adjuntos, y eso es todo. Y eso es todo. Ese es nuestro mensaje completo. Entonces si vamos y hacemos clic en Ejecutar Paso, parece que tengo un pequeño problema en mi campo dos. Echemos un vistazo. Parece que a este punto y coma no le gustó Vamos a intentarlo de nuevo. Dice, Nodo ejecutado con éxito, y eso es una buena señal. Entonces, si eso ha funcionado, debería tener un correo electrónico en mi bandeja de entrada que se vea algo así que tomó toda la información de mi formulario y me la envió en un correo electrónico con un archivo adjunto de la idea, la idea de producto para el chándal deportivo de pasión Así que vayamos a mi cuenta de Outlook y echemos un vistazo. Aquí estamos en mi cuenta de Outlook. Se ha enviado a producto, pasión, consultoría, así que echemos un vistazo. Y ahí vamos. Aquí está nuestro correo electrónico. Aquí tenemos el archivo adjunto, dice, Hola equipo, se ha enviado una nueva idea de producto. Por favor revise los detalles a continuación y comience a crear la prueba de concepto para el producto. Detalles de la idea, título el Chándal AI 2026, descripción un chándal desarrollado utilizando IA generativa y las recomendaciones que recopilamos de La categoría es chándal, público objetivo, alta prioridad al consumidor, keynotes y requisitos Por lo que el chándal debe basarse en la investigación de la audiencia. Brand, presentado por Paul Ashun director gerente, por favor tome los siguientes pasos apropiados en su área, y tiene a todos mis diferentes gerentes ahí Gracias de mi parte. Una cosa parece que me parece haber vuelto a agregar el nombre del producto agregar el nombre del producto, así que volvamos y cambiemos eso. Pero aparte de eso, estoy muy feliz de que hayamos recibido nuestro correo electrónico a través. Entonces ahí tienes. Ese es el tema ahí mismo. Si nos deshacemos de eso, estamos bien para irnos. Entonces ahí lo tienes. Ese es nuestro primer flujo de trabajo. Entonces, ¿por qué importa este flujo de trabajo? Bueno, puede parecer un flujo de trabajo muy sencillo, pero demuestra algo crítico. Un disparador puede hacer que varias personas en su empresa se alineen en torno a un mensaje que es realmente importante. Y eso significa que puedes hacerlo sin reuniones, cero seguimientos manuales y una clara titularidad de quién necesita hacer qué por su papel. Y esta es una automatización fundamental, una que vamos a poner en capas los agentes de IA más adelante en esta capacitación. Entonces ahora es tu turno. Elige un reto repetitivo en tu carrera, negocio o proyecto, y uno que necesite enviar un correo electrónico a varias personas Y crea un flujo de trabajo inspirado en lo que has visto. Entonces ejemplos de inspiración son, si eres fundador, puedes pasar de una nueva idea a notificar al liderazgo, como he demostrado Si eres gerente de proyecto, puedes pasar de una nueva solicitud a asignar tareas por correo electrónico o enviar a las personas una serie de tareas por correo electrónico Si eres gerente de marketing, puedes pasar de un resumen de campaña a un correo electrónico de equipo, notificándoles sobre esa campaña Si eres gerente de operaciones, puedes pasar de un problema de proveedor a alertar a las partes interesadas, personal de recursos humanos u operaciones, puedes pasar de un nuevo empleado a un correo electrónico de incorporación, y un freelancer, puedes pasar de la admisión de clientes al inicio del proyecto con un correo electrónico que inicia Así que recuerda construir un flujo de trabajo simple, algo que comience con un formulario o un disparador que envíe un mensaje procesable estructurado y elimine todo el ida y vuelta Y una vez que puedas automatizar la comunicación así, empezarás a ver oportunidades de automatización en todas partes. Y tenemos mucho más que mostrarte, pero este es un ejemplo realmente simple del poder de una automatización. Entonces nos vemos en la siguiente lección. 5. Cómo usar API para la automatización: Entonces, en esta lección, vamos a automatizar la investigación de productos para nuestra nueva idea de chándal. En lugar de necesitar manualmente buscar los trajes de pista más vendidos en Estados Unidos para que podamos investigar un poco sobre ellos, vamos a usar una API para obtener algunos datos relevantes Así que una visión general del flujo de trabajo. Para este flujo de trabajo, vamos de la investigación de productos a un correo electrónico. Por qué lo usamos. Lo utilizamos para automatizar la recopilación de datos del mercado de productos y entregar información estructurada e investigación sobre nuestro producto. Y otros usos comunes para esto no son solo la investigación de productos, sino que también se puede utilizar para el análisis de la competencia, seguimiento de las ventas a través Internet y el seguimiento de las tendencias a través de Internet Entonces el escenario es que estamos automatizando la investigación de productos de chándal Lo que vamos a hacer es dejar que la API haga el trabajo y automatice el proceso de reporte. API significa interfaz de programación de aplicaciones, y es una forma de que una pieza de software se comunique con otra. Entonces, a diferencia de los nodos en NN, las API pueden exponer propiedades que a veces no están en esos nodos Así que vamos a echar un vistazo y vamos a crear un flujo de trabajo. Aquí podemos ver que hay dos flujos de trabajo diferentes. De hecho los he colocado uno al lado del otro solo para que podamos verlos. El primero, una vez que hagamos clic en Ejecutar, va a hacer una búsqueda usando este nodo. Se trata de un nodo Tav Y así lo hemos insertado y luego se va a sacar, pero a partir de eso, va a ejecutar un poco de código solo para formatear los resultados en HTML, y luego va a enviar un mensaje de correo electrónico al equipo de producto o al gerente de producto o propietario del producto para que tengan alguna investigación hecha para ellos en base a esta búsqueda. Entonces echemos un vistazo al tipo de correo electrónico que obtendríamos. Si voy a mi correo, puedes ver un ejemplo del tipo de correo electrónico que obtendríamos dice, Hey, equipo de producto, aquí están tus últimos resultados para los diez mejores trajes de pista más populares en USA dice top ten, pero en realidad está regresando los mejores siete trajes de pista para hombre, según la revista Esquire, y tiene algunas imágenes de diferentes tipos de trajes de pista que diferentes tipos de trajes de pista puedes ver un ejemplo del tipo de correo electrónico que obtendríamos dice, Hey, equipo de producto, aquí están tus últimos resultados para los diez mejores trajes de pista más populares en USA dice top ten, pero en realidad está regresando los mejores siete trajes de pista para hombre, según la revista Esquire, y tiene algunas imágenes de diferentes tipos de trajes de pista que han vuelto a la búsqueda. Y si bien este no es un correo electrónico extenso, esto es solo un primer comienzo realmente en cómo podemos recuperar algún tipo de información que se relaciona con nuestro producto que podemos llamar investigación que luego podemos profundizar más si queremos Entonces este es el tipo de correo electrónico que recuperamos, y ese es un ejemplo de lo que vamos a crear hoy. Entonces, mirando hacia atrás en la lona, hay dos formas de hacerlo. Esto lo hace a través del nodo, el nodo de búsqueda, que es proporcionado por Tavl y esto lo hace a través de la API Y como ya puedes ver, hay una gran diferencia, que es que esto usa lo que se llama una solicitud HTTP para salir y obtener la información, y eso va a ser usando la API. Así que vamos a meternos en ello. Voy a hacerlo de ambas maneras, y luego voy a explicar por qué lo haríamos en cada sentido y cómo se hace. Entonces lo primero que queremos hacer es que vamos a hacer clic en Crear flujo de trabajo. Y aquí, el primer paso es que vamos a hacer esto usando el nodo de Tavi Entonces, si vamos y hacemos clic aquí, en realidad podemos buscar Tav Y aquí dentro, vamos a encontrar la acción que necesitamos. Entonces, la primera acción que necesitamos es la acción de búsqueda, así que haremos clic en esa. Y esto es lo que nos va a permitir buscar en Tav. Ahora, antes de que puedas ejecutar esto, vas a necesitar algún tipo de credenciales. Y la forma en que lo haces está en el sitio web de Tavi. Entonces si repasamos, aquí estoy en tav.com, y lo que quieres hacer es, antes que nada, puedes encontrar toda la información sobre APIs y cosas así en este sitio web Si haces clic en Docs y vas a la referencia de API, aquí está. Pero lo que realmente quieres hacer es querer una vez que estés aquí, quieres poder iniciar sesión como alguien y registrarte como alguien que pueda esta API. Entonces para asegurarte de que tienes el tipo correcto de cuenta, te recomiendo, aunque podrías crear una cuenta en la página de inicio, solo tienes que ir a obtener una clave API, y luego eso te permitirá registrarte aquí. Y eso solo asegura que puedas registrarte. De hecho me inscribí con Google, y eso es todo de verdad. Una vez que hayas hecho eso, quieres ir a apt tave.com, y terminarás en la página de inicio aquí Y luego aquí mismo en la página de inicio, verás aquí dice claves API. Si no tienes uno, simplemente haz clic en el botón más. Y luego darle un nombre. Y es correcto que su desarrollo uno, y haga clic en Crear. Ya lo hice, así que no voy hacer eso ahora, pero una vez que lo hayas hecho, obtendrás una clave API aquí que puedes copiar, y puedes dirigirte entonces a NAN. Y luego cuando vengas aquí, puedes crear tu nueva credencial, y te pedirá que pongas tu clave API aquí Simplemente puedes pegar eso directamente así y hacer clic en Guardar. Y luego una vez que hayas hecho eso, puedes simplemente cerrar la ventana. No voy a salvar el mío. Ya lo hice. Entonces entonces volverás a esta pantalla, y quieres asegurarte de que el recurso es búsqueda, lo cual será porque lo elegimos antes, la operación es query, y no hay nada más que necesites hacer ahí. Entonces en este punto, lo que nos permite hacer es ejecutar un tipo particular de búsqueda. Así que probemos esto y asegurémonos de que podamos realizar una búsqueda. Ahora, uno de los beneficios de usar Tavii es que está optimizado para agentes de IA Está optimizado para el tipo exacto de propósito, para qué lo estamos usando. Y usa IA en segundo plano para hacer búsquedas más potentes de las que podrías obtener de la API de Google. Entonces estoy a punto de poner en una consulta, y me va a dar un resultado muy específico. No me va a dar una lista de páginas ni nada para elegir. Puede que me dé una página, pero me va a dar resultados más específicos. Así que vamos a agarrar mi consulta y pegarla en. Entonces voy a comenzar con una consulta bastante vaga solo para demostrar el punto Entonces esta es una pregunta muy abierta. ¿Cuáles son los trajes de chándal más populares de USA?, y vamos a ejecutar ese paso. Para que veas que hemos recibido alguna salida. Se puede ver como Esquema, que creo que es un poco más claro. Se puede ver como una tabla, o se puede ver como JSON. Pero en cualquier caso, lo que tenemos de vuelta es que tenemos algunos resultados aquí, y los resultados consisten en algunos enlaces a algunos sitios web diversos. Para que veas que tienes adidas.com, el chándal más vendido Tenemos gq.com, los mejores chándales, y tenemos Así que tenemos un montón de enlaces diferentes a diferentes lugares en este formato, que es un formato que luego podríamos poner en un correo electrónico. Entonces a partir de aquí, lo que queremos ver son en realidad algunas imágenes. Y la forma en que lo hacemos es que hay opciones aquí abajo que podemos elegir, incluir imágenes es una de esas, y lo establecemos cierto. Entonces, si ahora ejecutamos el paso, podemos ver aquí que tenemos una serie de imágenes diferentes. Y entonces ahora lo que podemos hacer es que podamos ver imágenes. Si abro esto en una pestaña diferente, imágenes para nuestra investigación que nos muestran cuáles son algunos de los mejores trajes de chándal. Si ahora volvemos podemos preguntarnos, ¿cómo se relaciona esto con las APIs? Entonces, en segundo plano, Tav en realidad está usando una interfaz de programación de aplicaciones De hecho, todos los nodos en NAN están usando interfaces de programación de aplicaciones para hablar con el código. Y lo que hace NAN es envolverlos en un nodo. Pero eso requiere que Tav realmente haga lo que necesitan hacer para permitir que NAN cree sus nodos De hecho, hay algunas empresas que no tienen nodos disponibles en NAN. Ahora bien, en este caso, tenemos un nodo disponible, pero estoy haciendo esto para mostrarte cómo puedes sortearlo si no digamos que no había un nodo para Tav, ¿cómo seguiríamos sortearlo si no digamos que no había un nodo para Tav, obteniendo esta información y la enviaríamos a un Bueno, si cerramos esto y volvemos a la página web de Tavi, todo quedará claro Entonces, si volvemos a la página principal, lo que queremos hacer es que queramos hacer click en la documentación. Ahora, la documentación aquí nos da un enlace a la referencia de API, y la referencia de API nos mostrará realmente lo que NN está haciendo para envolver la API Entonces la interfaz de programación de aplicaciones en realidad está enviando solicitudes de ida y vuelta, generalmente en formato JSON. Lo que puedes ver aquí es que estas son las diferentes APIs. Uno de ellos es buscar, extraer, rastrear el mapa, y todos tienen diferentes propósitos Pero estamos usando la búsqueda, en este caso, solo para demostrar la idea. Y si miras aquí abajo, puedes ver aquí están las diversas propiedades dentro de la búsqueda. Entonces tenemos autorizaciones que nos permiten autorizar, y ahí es donde va nuestra clave API para demostrar que realmente tenemos la autoridad para realmente tenemos la autoridad para solicitar información Entonces, cuando iniciamos sesión, creamos nuestra clave API por esa razón. Tenemos el cuerpo, que tiene en este ejemplo, la cadena de consulta real. Y aquí han metido quien es Leo Messi. Y tiene varias otras cosas como parámetros de auto, tema, profundidad de búsqueda. Y si recuerdas, incluso dijimos, incluimos imágenes, y eso lo hicimos en el nodo. Entonces veamos lado a lado con NAN para poder comparar la API con lo que hicimos en NAN. Entonces, a nuestra izquierda, tenemos nuestra documentación API. Entonces así es como detrás de escena, NAN está hablando con Tavi para obtener la información Y a nuestra derecha, tenemos NAN y tenemos nuestro nodo abierto, nuestro nodo Tav abierto Y si miras de cerca, estamos enviando una consulta y abajo al fondo hay varias opciones. Y la profundidad de búsqueda es una de ellas. Y si tuviéramos que mirar aquí, podemos ver aquí la profundidad de búsqueda también es una opción aquí. Otro ejemplo, como dije antes, buscamos incluir imágenes fue una de las opciones aquí, e incluir imágenes también es De las opciones aquí. Entonces lo que podemos ver muy rápidamente es usar la API, podemos hacer las mismas cosas que están disponibles en el nodo. Ahora bien, ¿por qué usaríamos una API si tenemos un nodo? Bueno, una de las cosas que verás es que si abrimos opciones y revisamos esta lista de opciones que tenemos, y luego volvemos a este lado. Verás que una de las cosas que podemos buscar por aquí es tema, y tema es la categoría de la búsqueda. Las noticias son útiles para recuperar actualizaciones en tiempo real, particularmente sobre política, deportes y eventos importantes de actualidad cubiertos por fuentes de los principales medios General es para búsquedas más amplias y de propósito más general que pueden incluir una amplia gama de fuentes. Entonces, como puedes ver, a veces hay opciones que están disponibles aquí que no están disponibles aquí. Y así, si quieres un mayor control, que no tiene nada que ver con las opciones, sino solo un mayor control sobre lo que estás haciendo, o quieres agarrar opciones específicas que están disponibles dentro de la API que no están expuestas en el nodo, por eso usarías una API. Ahora, hoy podemos o no estar haciendo eso, pero al menos sabemos que si alguna vez quisiéramos hacer más, podríamos usar la llamada a la API para hacerlo. Ahora hagamos exactamente lo que estamos haciendo con el nodo. Pero en lugar de usar un nodo para buscar, usemos una llamada a la API para hacer eso. Entonces ahora estamos de vuelta en la lona. Lo que vamos a hacer es dejar esto en su lugar. Pero en lugar de usar un nodo de búsqueda, ahora vamos a usar el nodo de solicitud HTTP, y este es el nodo que usamos para hacer una solicitud desde una API, y luego recuperamos una respuesta para nuestra búsqueda. Así que antes que nada, como de costumbre, haz clic en el más. Solicitud HTTP, manera muy fácil hacer nuestra configuración es usar este curl. Y al importar el curl, como una URL de línea de comandos, lo que vamos a hacer es realmente vamos a importar todos los ajustes correctos que vamos a usar en nuestras solicitudes HTTP. Entonces, si volvemos a la documentación de la API, entonces lo que queremos hacer es si miras a la derecha, puedes ver que hay varias opciones, Python, JavaScript, y ahí está nuestro auto. Entonces, si hacemos clic en eso, haga clic en Copiar, lo que esto hará es que esencialmente ejecutará un comando dentro de NN que configurará nuestro nodo para nosotros. Y significará que no necesitamos rellenar y hacer toda la configuración para configurar correctamente el nodo para que pueda realizar la solicitud de la búsqueda. Entonces si volvemos a NAN, entonces lo que queremos hacer es hacer clic en Importar y pegar exactamente lo que obtuvimos y dar clic en Inport Entonces ahora podemos ver que eso está completamente configurado. Entonces, lo que esto hace es establecer el método para que lo publiquemos. Se trata de llamar a la API correcta, que es la búsqueda. Es decir que no necesitamos autenticación aquí, al menos. Decía, enviar encabezados, y es decir qué enviar en esos encabezados al código. Y es decir qué campos usar. Entonces, el primer campo que está usando y el único campo que está usando en realidad es el campo de autorización de autorización. Y el portador tendrá nuestra clave API en él, que es lo que lo autoriza y significa que podemos usarlo Entonces ahora si volvemos, queremos ir a buscar nuestra clave API. Así que hemos regresado a nuestra página de inicio y podemos hacer clic en Copiar, volver a NAN. Y donde dice token, solo reemplazamos eso con la clave API. Y ahora esto va a ser autorizado, y sabrá que tenemos una cuenta, y estamos autorizados para obtener la información que queramos. Aquí abajo, dice, manden cuerpo. Esto está en formato JSON, y esto es lo que va a enviar al punto final, al punto final de la API, y todos estos parámetros le indican cómo ejecutar nuestra consulta. Entonces, antes que nada, cambiemos la consulta a exactamente lo mismo que teníamos en nuestro nodo, y no queremos eso ahí, así que desígate eso ya que esto se va a ejecutar por separado Entonces abriremos eso y ¿qué copia? Regrese a nuestra solicitud HTTP. Y por el momento, sólo vamos a codificarlo duro. Es la mejor práctica tener un parámetro y pasarlo, pero solo vamos a codificar eso por ahora Entonces ahí está nuestra pregunta. Eso es prácticamente todo lo que necesitamos. No hay otras opciones que debamos incluir en este punto. Sólo ejecutemos ese paso. Ahí vas. Así que ahora tenemos nuestros resultados igual que antes, y otra vez, sin imágenes. Entonces lo que queremos hacer es, si miramos por aquí, podemos ver que hay varias opciones, y estas son el equivalente de lo que configuramos en nuestro nodo. Si recuerdas, accionamos el interruptor que decía, incluimos imágenes El equivalente a hacer eso en código es obviamente establecer esto de falso a verdadero. Entonces hagámoslo y ejecutemos de nuevo. Y ahora vemos aquí arriba tenemos imágenes devueltas. Y si solo echamos un vistazo, clic derecho, vamos a abrir una nueva ventana, puedes ver que hay un montón de imágenes Tan relacionado con nuestros resultados, tenemos ahora algunas imágenes con fines de investigación de algunos de los trajes de pista más populares, según lo que Tav ha encontrado en Internet 6. Cómo automatizar investigaciones con API: Solo echa un vistazo, haz clic derecho, ve a abrir una nueva ventana Se puede ver que hay un montón de imágenes. Tan relacionado con nuestros resultados, tenemos ahora algunas imágenes con fines de investigación de algunos de los trajes de chándal más populares, según lo que Tav ha encontrado en Internet Entonces en este punto, hemos devuelto la información exactamente de la misma manera que lo hicimos usando el nodo, usando nuestro nodo de búsqueda. Pero como señalé, hay algunas opciones en la API que no están disponibles en el nodo. Y uno de ellos es el tema. Actualmente el tema se establece en general. Regresemos y veamos qué opciones tenemos para nuestro tema. Así que aquí estamos de vuelta en su documentación API bajo búsqueda de Tav Y podemos ver si recapitulamos Tema tenía opciones disponibles General, noticias y finanzas Y si queremos algo que sea bastante actual, probablemente querríamos noticias. Echemos un vistazo y veamos si hay algo más interesante que nos ayude en nuestra búsqueda. Son algunas otras cosas como fechas, pero para los efectos de este ejercicio, solo hagamos un cambio. Cambiemos el tema de general a noticia. Ahora bien, no sé si algún trackis será mencionado en las noticias, pero si los hay, esto definitivamente lo recogerá . Así que vamos a echar un vistazo. Entonces ahora de vuelta en NAN, solo vamos a hacer un simple cambio, cambiar el tema a noticias, y vamos a correr eso y ver qué resultados, si los hay, volvemos. Entonces ahí tienes. Ya tenemos algunos resultados más. Esta vez, la diferencia es que el tema es noticia. Entonces veamos si recuperamos algo de interés periodística. Así podemos ver que tenemos la misma imagen de vuelta. Lo que podemos ver está en resultados. Tenemos un enlace a Augusta Chronicle. Y aquí el título del artículo es ¿quién es el mejor amigo de Georgia? Estos son los estados más populares para las razas de perros. Ahora bien, no parece que esto va a ser de ayuda para nosotros, así que solo podemos cambiar esto de nuevo. No es que realmente no esperaba ver nada de tracix en las noticias, pero sí demuestra que obviamente podemos cambiar estos parámetros en función de lo que queremos Entonces, si estuviéramos haciendo investigaciones que relacionadas con las noticias o fuéramos una organización de noticias o estábamos investigando las noticias como organización, simplemente cambiando este tema, podría ser muy valioso para nosotros asegurarnos de que todos los resultados que regresan sean alrededor de noticias Entonces cambiemos eso de nuevo a general. Volvamos a correr. Y ahora podemos ver que esto se ha vuelto a la revista GQ, que está totalmente en línea con lo que queremos hacer como empresa de comercio electrónico Podemos ver que esto es GQ, tenemos rush.com, tenemos nike.com Entonces las imágenes vienen de lugares en los que nos interesan. Y si miras a través, tiene moda beans.com, sitio de moda relacionado, 12 mejores trajes de chándal para hombre Una de las bellezas de usar Tav es que se asegura de que la información que obtienes sea mucho más probable que esté relacionada con lo que estás buscando Como sabes en Google, solo recuperaríamos cualquier cosa que se relacione con esta frase, cualquier cosa que tenga palabras clave particulares pero cambiando varios parámetros, podemos acercarnos mucho más a lo que buscamos en nuestra investigación. Entonces ahora estoy satisfecho de que hayamos vuelto algunas investigaciones. Siempre podemos modificar lo que hay aquí dentro. Podemos cambiar la profundidad de la búsqueda. Podemos cambiar muchísimo, pero es un buen comienzo. Incluso podemos cambiar el país y localizarlo a Estados Unidos. Pero por ahora, tenemos un buen comienzo. Entonces lo que vamos a hacer ahora es concentrarnos en la siguiente parte de esto, que es enviar la información vía correo electrónico. Entonces, para poder enviar información por correo electrónico, lo que vamos a hacer es que vamos a tomar el resultado de esto. Vamos a cambiarlo a HTML, y vamos a poner ese HTML en el correo electrónico. Entonces, si no eres un codificador, una de las bellezas de ChatGPT es, realidad puedes ir a ChatGPT y pedirle que genere el código para ti, que es exactamente lo que hice Pero lo que vamos a necesitar hacer primero es poner en el nodo correcto que pueda aceptar ese código. Entonces el nodo que acepta eso es sorpresa, sorpresa, llamado nodo de código. Así que vamos a hacer clic en eso. Escriba el código. Pondremos código en JavaScript. Y lo que eso nos permite hacer es que nos permite pegar aquí algún código que será evaluado a lo que queramos. Vamos a conseguir que lo evalúe a HTML. Y entonces ahora lo que me gusta hacer es, me gusta entrar en ChatGPT para hacer eso Entonces decidí usar ChatGPT al final para demostrar cómo puedes conseguirlo para crear código para Ahora bien, aquí está el prompt que uso. Pero fue en la línea de, ¿cómo escribo los resultados e imágenes del nodo Tavl en un correo electrónico Y lo que se le ocurrió fue esto. Entonces, literalmente, simplemente copié el código. Entonces, si ahora volvemos. Entonces este es nuestro nodo de código, y ahora podemos pegar en lo que obtuvimos de TaChPT directamente en Y así, si miras aquí ahora, lo que estamos haciendo es recorrer los resultados y las imágenes Los resultados son los que tienen la información en texto, y las imágenes es lo que tiene imágenes relacionadas con nuestra consulta, que está aquí arriba, que es lo que son los mejores trajes de chándal más populares en USA. Entonces, en esencia, acaba de obtener una constante de resultados e imágenes. Es configurar nuestro HTML para nosotros. Y está recorriendo los resultados, y está construyendo una lista de elementos de la lista HTML ahí dentro Es agregar eso al HTML. Y luego está agregando obviamente un encabezado de imagen y luego recorriendo todas las imágenes, y está creando algo de HTML para las imágenes también Entonces si ejecutamos ese paso, podemos ver que Assal hecho en el tramador, esencialmente se puede ver que HTML está ahí, y eso va a construir nuestra Es el HTML. Se puede ver como una mesa. Sigue siendo HTML. No hay mucho que ver, de verdad. Y en forma JCN, sigue siendo HTML. Lo principal es que se ha creado el HTML que necesitamos para la siguiente etapa. Así que volvamos ahora a nuestro Canvas. Entonces ahora tenemos una solicitud HTTP. Hemos convertido eso en código, y lo siguiente es ponerlo en un correo electrónico que podamos enviar. Entonces, cada vez que ejecutemos este flujo de trabajo, esta automatización obtendrá la información de Tav, convertirá en código HTML y luego la pondrá en un correo electrónico para Entonces como hemos hecho antes, Bit más Outlook queremos enviar un mensaje de nuevo. Haga clic en enviar mensaje. Aquí está. Y así vamos a robar, me voy a quedar con mi cuenta original. Todo esto es correcto, es un mensaje. Lo vas a enviar. Envíalo a la misma dirección. Aquí, voy a llamar a esta investigación de Nuevo Producto. Y el título va a ser la consulta que ejecutamos. Ahora, como puede ver ahora, aquí hay más objetos a la izquierda. Entonces queremos lo que obtuvimos de nuestro HDTPRquest y tomemos la consulta y usemos eso como título Entonces ahora va a decir investigación de nuevos productos. Y entonces puedes ver aquí abajo nos ha dado el resultado de lo que va a correr este código, y dirá, ¿Cuáles son los chándales más populares de USA Entonces ese va a ser nuestro tema. Entonces, en cuanto el equipo obtenga esto, sabrán que esto va a contener investigación de productos para esta pregunta. Deshazte del espacio. Y así ahora el mensaje va a ser la salida de este nodo de código. Así que vamos a arrastrar eso adentro. Por lo que ahora podemos darle un pequeño saludo al equipo. Entonces he dicho equipo de alto producto. Le he dado dos saltos de línea y dije los resultados de la consulta, que es lo mismo que esta consulta, y se puede ver todo aquí también. A continuación se encuentran los resultados de cuáles son las huellas más populares en Estados Unidos. Se le dan dos saltos de línea, y esto es HTML para todos los resultados, y eso va a tener en él enlaces a cualquier artículo y también enlaces a las imágenes, y eso fue todo creado en nuestro nodo de código. Entonces ahora ejecutemos ese paso y veamos qué pasa. Entonces dice éxito, lo que significa que se ha enviado el correo electrónico, y simplemente dice lo mismo en todos estos. Entonces, si ahora repasamos a mi correo electrónico, veremos qué correo electrónico se ha enviado. Antes que lo hagamos, voy a ahorrar, muy importante. De nuevo, en mis artículos enviados porque fue enviado por mi equipo. Entonces ha salido con este aspecto, y sé exactamente por qué ha pasado eso. El motivo es porque lo hemos enviado como texto plano, pero lo hemos hecho en HTML. Así que volvamos a resolver eso. Así que de vuelta en NHN, lo que queríamos hacer era, si hacemos clic en nuestro mensaje HTML, y lo que queremos hacer es elegir el tipo de mensaje y asegurarnos de que eso sea HTML y ejecutarlo de nuevo Sí, entonces el éxito ahí. Volvamos a nuestro correo electrónico. Se puede ver que llegaron nuevos correos electrónicos, y ahí vamos. Entonces aquí vamos. Dice el sujeto, investigación de nuevos productos. ¿Cuáles son los asientos de pista más populares en Estados Unidos? Equipo de alto producto. Los resultados de cuáles son los mejores asientos de pista más populares en Estados Unidos están a continuación. Resultados de búsqueda, 12 mejores chándales para hombre, Ultimate Style Guide en 2025 Los mejores trajes de chándal en general para hombres, y luego tiene algo de información aquí. Tiene un enlace, y tiene varias imágenes que cubren eso. Ahora bien, de nuevo, esto es de muy, muy alto nivel. No hemos entrado en ningún detalle. No tenemos específicos. No hemos dicho si los trajes de chándal para hombre o mujer. No hemos dicho el año ni la ubicación. Pero en esta etapa, ya se puede ver cómo solo a partir de una simple consulta, aquí tenemos resultados muy limpios. Sin desorden, no el tipo de cosas que obtienes de Google, donde obtienes páginas y páginas, algunas de las cuales ni siquiera están relacionadas Y entonces este es un excelente uso de una API, y podemos ser más específicos del tema que estamos buscando también. También podemos ser específicos del país, el año, el marco de tiempo, y todas esas cosas en función de lo que te he mostrado. Así que ojalá puedas ver poderoso que puede ser esto y hayas aprendido exactamente cómo puedes usar una llamada a la API para lograr tu objetivo. Entonces ahora es tu turno. Lo que quiero que hagas es elegir una tarea de investigación repetitiva en tu carrera, tu negocio o tu proyecto, y crear un flujo de trabajo inspirado en esta lección Ejemplos de inspiración son si eres gerente de producto, puedes pasar de la investigación de productos de la competencia a un correo electrónico al equipo, como lo hemos hecho Si eres gerente de marketing, puedes pasar del análisis de tendencias de redes sociales a un resumen semanal. Un gerente de ventas puede pasar de SKU más vendidos a un informe interno gerente de operaciones puede pasar de actualizaciones de precios de proveedores a una alerta por correo electrónico, y un analista puede pasar de datos financieros o un conjunto de información de KPI a un informe formateado Entonces, lo que quiero que hagas es construir un flujo de trabajo que use algún tipo de disparador, extraiga los datos a través de una API, formatee con un nodo de código o en HTML , el formato que desee, y luego envíe un correo electrónico estructurado a las partes interesadas Y una vez que esto está automatizado, este flujo de trabajo puede permitirle a usted y a su equipo enfocarse en la toma de decisiones. Entonces ahí tienes. Espero que hayas disfrutado eso. Nos vemos en la siguiente lección. 7. Cómo automatizar texto en Hojas de cálculo de Google: En esta lección, vamos a tomar la automatización de investigación de productos que construimos en una demostración anterior y la subiremos de nivel. Entonces, en lugar de enviar los resultados de la investigación de productos a un correo electrónico, los vamos a almacenar en Google Sheets para que sean realmente fáciles de revisar, comparar y reutilizar en todo el equipo. Por lo que el flujo de trabajo es desde la investigación de productos hasta Google Sheets. ¿Por qué lo estamos usando? Lo estamos usando para almacenar y estructurar la investigación de productos para que los equipos puedan analizarla, compararla y actuar sobre ella a lo largo del tiempo. ¿Son usos comunes para este tipo de flujo de trabajo para cada rol? Bueno, los gerentes de producto pueden usarlo para comparar competidores, los equipos de marketing pueden usarlo para planificar campañas, los equipos de operaciones pueden usarlo para revisar proveedores, equipos de ventas para rastrear tendencias y fundadores o directores ejecutivos o chairp para validar ideas Entonces el escenario es que queremos pasar de investigar un correo electrónico a un sistema compartido En la lección anterior, investigamos los mejores trajes de chándal en Estados Unidos usando una API y luego enviamos los resultados por correo electrónico, y eso es útil Pero los correos electrónicos son temporales. Entonces lo que realmente queremos es una fuente central de la verdad que crece con el tiempo. Y eso puede ser filtrado y revisado y es accesible para múltiples gerentes. Entonces, en lugar de enviar por correo electrónico los resultados, los vamos a almacenar en Google Sheets Ahora, ya tenemos una configuración de hoja de cálculo llamada Passion Sports Product Research Entonces echemos un vistazo. Entonces esta es nuestra hoja en Google Sheets. Se llama Passion Sports Product Research. Y como podemos ver, ya tenemos la mesa aquí. Está dentro de los artículos de chándal. Pestaña u hoja. Y luego junto a eso, tenemos otra, que es la hoja tracksuimages Para que puedan ver a los dos aquí abajo. Y cada uno tiene una mesa. puedas ver eso en la tabla, tenemos la consulta de búsqueda. ¿Cuáles son los trajes de chándal más populares en USA? Tenemos un título de artículo, por ejemplo, siete mejores trajes de chándal para hombre, Descripción del artículo, nuestros trajes de chándal favoritos para hombre. Y si nos deslizamos un poco, podemos ver que tenemos un enlace al artículo aquí Entonces, si hago clic en eso y lo abro, ahí tienes. Este pasa que está en Esquire, y aquí hay algunas cosas sobre los trajes de chándal o sobre este chándal También tenemos una fecha de investigación, así que podemos saber cuándo se realizó este poco de investigación. Rápidamente sabremos si es irrelevante o no. La siguiente pestaña o hoja, imágenes de chándal, tenemos, nuevamente, la consulta de búsqueda que lo ejecutó, y luego tenemos el enlace de imagen vinculado a una imagen que regresó de esta consulta y la fecha de investigación Entonces es lo mismo si abrimos eso. De hecho, si abrimos algunos de estos en una nueva pestaña, echemos un vistazo a esta última. Entonces ese fue el artículo anterior. Aquí tenemos una imagen de uno de los trajes de chándal que encontramos. Es otra imagen para una de damas, estilo completamente diferente, obviamente, diferentes colores, todo. Aquí tenemos uno completamente diferente. Ese es bastante colorido, ¿eh? Entonces estas son las imágenes y la investigación que regresaron cuando usamos Tav Y entonces lo que queremos hacer es que queremos generar estos documentos automáticamente ahora en lugar de enviar toda la investigación por correo electrónico, y esto puede crecer con el tiempo. Así que vamos a nuestro flujo de trabajo y verás exactamente cómo lo hemos hecho. Y vamos a la API de investigación de productos a Email. Haga clic en eso. Se puede ver que nunca completamos este del todo, pero aquí puede ver que básicamente creamos una solicitud HTTP, creamos un nodo de código para ejecutar algún código para obtener los resultados de esto y cambiarlo a HTML, luego enviarlo en un correo electrónico. Entonces, si ahora volvemos, y voy a mostrarte lo que estamos a punto de crear. Entonces aquí, esto es lo que tenemos que hacer ahora. Entonces ahora vamos a tomar esa misma solicitud HTTP. Vamos a escupir los resultados en varios artículos y ponerlo en una de nuestras hojas, que son los artículos Entonces vamos a anexar eso como una fila en esa hoja. Pero al mismo tiempo, vamos a dividir las imágenes y enviarlas a una hoja completamente diferente. Y esto es lo que necesitamos crear. Así que volvamos y comencemos esto, y te mostraré exactamente cómo llegamos a esto. Entonces si volvemos es comencemos con la investigación del producto al correo electrónico. Lo que podemos hacer es duplicar inmediatamente eso. Y llamémoslo API de investigación de productos a Google Sheets. Entonces es bueno duplicar eso porque ahora tenemos un buen punto de partida. Para que podamos deshacernos de esto, que estaba ahí solo con fines de demostración en una lección anterior. Y si ahora echamos un vistazo a esto, todavía queremos la misma solicitud HTTP. Ya no queremos ir al correo electrónico. De hecho queremos deshacernos de eso. Y lo que sí queremos es que queremos ir ahora a un Google Sheets. Entonces para hacer eso, vamos a dar clic en Plus, si escribo en hoja, podemos ver que hay un Snodde de Google Sheet. Da click en eso y obtenemos una gama de opciones. Ahora, no necesitamos un disparador. Lo que necesitamos es una acción, y vamos a elegir anexar o actualizar hoja adeudada Ahora vas a necesitar elegir tu credencial. Ya me configuré con una cuenta de Google. Pero si no tienes una ya establecida, irás a crear una nueva credencial, guardarás dos y luego iniciarás sesión con Google Y una vez que lo hagas, usarás la cuenta de Google de tu elección donde quieras almacenar tu hoja. Una vez que hayas hecho ese Clicksave, voy a cerrar esto. Ya lo hice. Así que he elegido mi cuenta de Google Sheets. Estamos eligiendo una hoja dentro del documento. Y aquí abajo dice anexar o actualizar fila y queremos anexar una Nos da más flexibilidad más adelante si realmente queremos actualizarlo, y podemos volver a este mismo nodo y simplemente cambiar la configuración. Entonces ahora vamos a elegir el documento de una lista. Si haces clic aquí, va a través de todas las diferentes hojas que tengo, y vamos a elegir la investigación de productos de pasión deportiva en este caso. Entonces querrás haber creado tu hoja con todas las columnas correctas. Entonces si vuelvo, puedes ver que ya he creado esto. Entonces querrás configurar esto. Lo que voy a hacer es deshacerme de las filas que ya tengo. Ahí vamos agradables y limpios. Entonces tal vez quieras tomar nota de estas filas que ya tengo. Debería comenzar agradable y limpio para que podamos ver cuándo escribimos nuevo contenido en. Entonces ahora de vuelta en NAN, estamos eligiendo un documento de una lista, y dentro del documento hay pestañas, y se les conoce como hojas. Entonces vamos a elegir de una lista. Tienes la opción de elegir por URL, una idea o nombre. A mí me gusta simplemente elegir de lista porque ya se nombran bastante bien. Así que podemos elegir de una lista, y el primero que vamos a hacer son los artículos de chándal. Ahora bien, aquí es donde vamos a mapear las columnas de los datos. En estas columnas particulares. Vamos a mapear los datos en las columnas particulares. Pero antes de hacer eso, volvamos y miremos nuestro lienzo. Entonces, por el momento, se está disparando de esto porque no estamos pasando la información adentro Ahora, debido a que tenemos varias filas de información entrando, en realidad necesitamos dividir la información que entra aquí. Entonces no vas a tomar este gatillo. Y tampoco podemos usar el nodo de código que usamos en nuestra lección anterior para convertirlo en HTML porque no lo estamos enviando como HTML. Son filas separadas, así que nos desharemos de esto, pero todavía vamos a tomar la misma solicitud HTTP. Entonces, si ejecutamos esto rápido, veremos los datos que van a salir de él. Entonces estos son los datos en este momento. Una cosa que sé es que por el momento, estamos establecidos en los resultados MX uno, y por eso solo tenemos un resultado aquí. Entonces voy a hacerlo Max resultados diez y ejecutarlo de nuevo. Ahí vas. Entonces ahora tenemos cuatro imágenes que volvieron. Tenemos muchos más resultados. Entonces estos son los artículos que van a atravesar. Entonces lo que queremos hacer es que queremos tomar cada una de estas imágenes y cada uno de estos resultados y ponerlos en esta tabla en la pestaña respectiva. Entonces ahora, ¿cómo hacemos eso? Entonces necesitaremos código. Sin embargo, este es un buen ejemplo de mostrarle cómo podemos usar realmente las funciones de IA integradas dentro de NHN Supongamos que no eres desarrollador y aún quieres poder hacer esto. Ya sabes cómo hacer la solicitud HTTP porque no era de demasiada intensidad. Ya sabes cómo crear un nodo porque eso tampoco es demasiado intensivo. Bastante sencillo para una persona no técnica. Pero no estás seguro de cómo dividir estos resultados para meterlos en esta hoja. Entonces aquí es donde podemos usar IA y simplemente decirle exactamente lo que queremos hacer. Entonces, la forma más rápida de hacerlo es simplemente ir por aquí a la derecha donde dice NH N AI Da click en eso y literalmente haz la pregunta. Entonces esta es la pregunta que hice antes, que fue si hay múltiples resultados, ¿cómo escribo cada resultado en fila en la hoja de cálculo Así que vamos a correr eso. Ahora bien, esto va a pensar, y va a pasar por un proceso de pensamiento para averiguar cómo hacerlo. Y como sabe que ya tenemos estos dos nodos, puede usar la información que ya tiene para averiguar qué debería ir en medio para conectarlos y conseguirnos el resultado que quiero. Esto es mucho de lo que se puede hacer en ChatGPT, pero ahora con el poder de la IA dentro de NN, en realidad hace el trabajo Ahí vamos. La IA está terminada así que veamos qué hizo. Entonces lo pregunté, si hay múltiples resultados, ¿cómo escribo cada resultado en la hoja de cálculo Y dice, puedo ver que tu flujo de trabajo recibe múltiples resultados de la API de Tav, y los resultados son actualmente, solo el primer resultado estaría escrito en la hoja Es necesario agregar un nodo loop over items para procesar cada resultado individualmente. Y para que puedas ver los pasos por los que pasó, obteniendo los sin detalles, buscando nodos, no obteniendo detalles, eliminando una conexión. Agregué código un nodo de código, conecté los nodos. Obtuve un parámetro de nodo, actualicé los parámetros de nodo y luego validé el flujo de trabajo. Y lo que dice cambiado es que agregó un nodo de código que extrae la matriz de resultados de la respuesta APIs. Entonces, básicamente es una colección de todos los resultados que ha extraído, y cada resultado ahora se genera como un elemento separado con una consulta de búsqueda y la fecha actual. nodo de Google Sheets ahora agregará una fila por resultado en lugar de solo el primer resultado, que era el problema exacto que quería resolver Y dice que el flujo de trabajo ahora procesa todos los resultados de la API de Tav y escribe cada uno en una fila separada en su hoja de cálculo El nodo de código transforma la respuesta única de la API que contiene múltiples resultados en múltiples elementos que fluyen hasta el nodo Hojas de cálculo de Google. Avísame si quieres ajustar algo, lo cual es genial, y de hecho podemos ejecutar y refinar. Entonces, antes de hacer eso, volvamos y echemos un vistazo a lo que se ha hecho. Lo que tenemos ahora es que todavía tenemos la solicitud HTTP, y todavía tenemos el ApenRow Pero si hacemos clic dentro, si miramos aquí, tenemos en realidad un nuevo nodo llamado extract results array. Vamos a hacer doble clic en eso. Y aquí está el código. Para que podamos ver la entrada. En la entrada, tenemos la consulta, y lo importante es que tenemos imágenes y resultados. Y las imágenes son un montón de imágenes diferentes, las cuatro imágenes que te mostré antes. Y los resultados son un montón de resultados diferentes. Se puede ver todo hasta diez resultados, vamos a volver porque me puse un límite en diez. Y ahí estamos sucede que tenemos nueve. Y lo que queremos hacer en este caso es querer escoger cada resultado y queremos agregarlo como fila a nuestro Google Doc Entonces, lo que hace este código, no voy a entrar en demasiados detalles, pero esencialmente agarra la entrada, y encuentra los resultados, que es esto, y gira alrededor de esos resultados, sacando varios bits de información que necesitamos, que es el título, la URL del contenido y la fecha de investigación Y esencialmente lo almacenará de alguna manera dentro de este objeto JSON que nos permita sacarlo fila por fila y agregarlo a nuestra Hoja de Google Entonces, si ejecutamos esto, veremos la salida. Aquí. Entonces en el lado derecho, ahora podemos ver que la salida es esencialmente un número de filas, y cada fila es un resultado de la izquierda, está sacando solo los resultados en este momento porque eso es lo que le pedí que hiciera por aquí. Y así ahora tenemos una fila diferente de información, y se puede ver que se divide con las columnas correctas. Eso van a entrar en nuestra hoja de cálculo, lo cual es excelente Entonces ahora la forma de probarlo es si entramos en nuestra hoja de filas anexada, puedes ver que ya tiene toda la información correcta. Se sacó la información correcta. Entonces tenemos una consulta de búsqueda sacada de la izquierda aquí. Entonces eso va a ser lo que son los trajes de chándal más populares. Y tenemos un título de artículo, que se extrae de aquí, y este es solo un resultado, un ejemplo de un resultado. Por lo que dice 11 mejores trajes de chándal. La descripción del artículo, que es la descripción larga en este elemento de contenido aquí, la URL, que es la URL del artículo y la fecha de investigación, que se saca y pone aquí. Así que ahora tenemos toda la información en un formulario que puede ir directamente a nuestra hoja de cálculo Entonces, ejecutemos ese paso y asegurémonos realmente vaya a la hoja correcta que vaya. Entonces, según la salida, se agrega esa fila a nuestra hoja. Ahora, la única manera de ver es ir a nuestra sábana y echar un vistazo, y ahí vas como por arte de magia. Ahí están las filas , nueve filas puestas en nuestra hoja simplemente por nuestra automatización. 8. Cómo automatizar texto en Hojas de cálculo de Google: Volvamos y echemos un vistazo a nuestra automatización. Entonces ahí tienes. Vamos desde la solicitud HTTP, extrayendo los resultados y añadiéndolo como fila en nuestro documento de investigación en una hoja llamada Artículos de chándal Lo siguiente que queremos hacer es sacar las imágenes del chándal y asegurarnos de que entren en las filas relevantes en esta pestaña de esta hoja Así que volvamos y hagamos eso. Esencialmente lo que queremos es exactamente lo mismo. Queremos que provenga de la solicitud HTTP, y queremos que se agregue exactamente de la misma manera, pero esta vez, queremos que se agregue a una hoja diferente. Entonces lo más fácil que podemos hacer nosotros mismos es tomar esto, duplicarlo. Y aquí verás la hoja tracksu artículos. Queremos que entre en las imágenes de las pistas de la hoja. Y no queremos las mismas columnas, así que vamos a eliminar todas las columnas. Y esta vez podemos decir mapa automáticamente. Y entonces lo que queremos hacer es querer algo exactamente como esto, pero para nuestra matriz de imágenes en lugar de la matriz de resultados. Y eso es porque básicamente lo queremos hacer es que queremos obtener la información de aquí, vez de dentro de esta matriz en esta hoja, queremos obtener los resultados de las imágenes en una matriz diferente y ponerlas en esta hoja. Entonces, de nuevo, podemos hacer eso sin escribir ningún código escribiendo algo muy parecido. Entonces lo he actualizado, le puse una nueva pregunta a AI diciendo: Si hay varias imágenes, ¿cómo escribo cada imagen a una fila en el mismo documento en el mismo documento en una hoja diferente llamada la hoja de imágenes de chándal Ejecutemos eso y veamos qué pasa. Ahí tienes, la IA está terminada. Veamos qué decía esta vez. Entonces ahí está mi pregunta. Debajo, pasó por pasos como de costumbre, agregando el código, etcétera, actualizando sin parámetros y validando. ¿Qué ha cambiado? Dice, agregado el nodo de código de matriz de imágenes adicionales que procesa el array de imágenes desde la API, lo conectó a la hoja de imágenes de chándal Cada URL de imagen ahora se escribe como una fila separada con consulta de búsqueda y fecha de investigación. El flujo de trabajo ahora se divide en dos rutas paralelas, una para artículos y otra para imágenes El flujo de trabajo ahora maneja tanto los resultados como las imágenes de la API de Tavl, escribiendo cada una de sus respectivas hojas en el mismo documento de Google Sheets Avísame si quieres ajustar algo. Y está lista para ser ejecutada. Entonces, como es habitual, antes de ejecutar, echemos un vistazo a lo que hizo. Entonces como puedes ver aquí ahora, tenemos otro nivel paralelo. Todavía tenemos la matriz de resultados agrega a la fila en esta hoja, pero ahora tenemos la matriz de imágenes que se agrega en una hoja diferente Entonces hagamos doble clic para abrir eso. Entonces esto está haciendo más o menos lo mismo. Es acaparar los datos. Es tomar las imágenes de esos datos, que es esto, y está recorriendo y agarrando cada una de estas Y cada vez que agarra uno, lo que está haciendo es agregar solo la información que necesitamos a diversas variables Entonces la consulta de búsqueda, la URL de la imagen, y la fecha de investigación, que es exactamente lo que hay en nuestra hoja, en nuestras Hojas de cálculo de Google. Entonces es solo escoger lo que necesitamos aquí. Y si ejecuto este paso, podemos ver que aquí se le agregan las filas, así que una, dos, tres, cuatro, cinco filas para la una, dos, tres, cuatro, cinco imágenes. Y tiene lo que es la consulta, que es la misma consulta cada vez y los resultados que salieron de esa consulta, que son las diferentes imágenes. Entonces esto es exactamente lo que queremos. Así que vamos a cerrar eso. Todo eso se hizo por nosotros vía IA. No es necesario codificar. Esos cinco elementos que ahora han pasado han llegado a este nodo. Y entonces esta es la parte que antes no hacíamos. Se ha cambiado esto para mapear cada columna manualmente. Entonces eso es lo primero, y se agrega cada una de las columnas que necesitamos en la hoja de Google, la consulta de búsqueda, que se escogió de aquí y la puso en el enlace de la imagen, que se escogió de aquí, URL de la imagen, y la puso y la fecha de investigación en la que se escogió de aquí y la puso ahí. Y ahora cuando ejecutemos este paso, tomará esta información por cada fila y la pondrá en nuestro Google Doc. Y ahí tienes. Aquí está la información que estará en nuestro Google Doc, y vamos a comprobarlo. Y ahí vas como por arte de magia, de nuevo, tenemos la jornada de investigación en el lado derecho para ayudar a los investigadores a saber qué tan relevante es. Pero lo que es más importante, para esta consulta en particular, tenemos cinco imágenes en las que podemos dar click sobre los trajes de chándal. Entonces eso es excelente. Así que ahora, tenemos las dos pestañas. Tenemos información. Nuestros investigadores pueden usar esta información para hacer cualquier seguimiento o el propietario de nuestro producto puede simplemente revisar y verificar cuáles parecen coincidir con nuestra marca o que estamos interesados en usar para un mayor desarrollo. Y todo se hizo automáticamente sin ningún código, y está en un formato que se puede compartir y continuamente se puede actualizar desde la automatización Entonces ahora es tu turno. Lo que quiero que hagas es elegir un reto en tu carrera, tu negocio o uno de tus proyectos, algo que sea repetitivo que quieras resolver y crear un flujo de trabajo inspirado lo que has visto en esta lección como de costumbre Entonces ejemplos para tu inspiración. Si eres un gerente de producto, entonces podrías usar un flujo de trabajo para almacenar investigaciones de competidores o comparaciones de características en Google Sheets, la forma en que te he mostrado Gerente de marketing, podrías recopilar ideas de campaña, agregar ejemplos o inspiración de marca y almacenarlas. Un gerente de operaciones podría rastrear proveedores, materiales o investigación logística. Un gerente de ventas podría registrar ofertas de precios de la competencia y el posicionamiento Un fundador o un gerente podrían validar ideas de productos y rastrear las señales del mercado a lo largo del tiempo. Comienza realmente simple y usa un disparador a la vez, así que puede ser solo una llamada a la API, o tal vez la actives tú mismo, una API y un destino, como lo he hecho yo. Y una vez que lo has hecho, estás pensando oficialmente como un constructor de automatización, alguien que pueda automatizar cualquier cosa en su compañía, y ahí es exactamente donde quieres estar. Entonces espero que hayan disfrutado de esa lección, nos vemos en la siguiente. 9. Cómo automatizar sugerencias de diseño con el Agente de conceptos de diseño de productos: Esta lección, estamos pasando de la investigación de productos a la ejecución del diseño. Ya tenemos imágenes de investigación para los mejores trajes de pista en Estados Unidos. Ahora queremos convertir estas imágenes de investigación en conceptos de diseño de marca que sigan estrictamente nuestras pautas de marca. Para ello, usaremos un agente de concepto de diseño de producto. Así es. Ahora es el mundo de los agentes de IA. Se trata de un agente de IA cuyo único trabajo es generar imágenes precisas a partir de un prompt basado en las reglas de estilo que obtiene. Y este agente no genera imágenes por sí solo. Yo razona lo suficiente para generar la instrucción correcta que luego se utilizará para editar la imagen y crear nuestro concepto de diseño. Hablemos del flujo de trabajo. El flujo de trabajo es el agente de concepto de diseño de producto. ¿Por qué lo usamos? Lo estamos usando para convertir imágenes de investigación en conceptos de diseño de marca, y queremos hacerlo de manera consistente. Y usos comunes para los roles particulares en los que puedas estar. Los gerentes de producto pueden usarlo para validar ideas, los equipos de marketing para generar imágenes, los fundadores pueden usarlo para explorar diferentes direcciones para ir con los productos y las operaciones pueden usarlo para prepararse para el abastecimiento de productos y asegurarse de que se vean correctos para lo que sea que estén buscando Aquí estamos en nuestra hoja de cálculo de investigación de productos deportivos de pasión hoja de cálculo de investigación de productos deportivos Y si nos acercamos un poco aquí, se puede ver que tenemos la consulta. Entonces esto es lo que corrimos a hacer la investigación. ¿Cuáles son los trajes de pista más populares en Estados Unidos? Tenemos un enlace a una imagen, que es lo que recuperamos de la investigación. He puesto algunos de los míos que vinieron de otros lugares. Pero hemos agregado estas columnas para decir: ¿Es la marca Passion Sports todavía? Porque algunas de estas imágenes, por ejemplo, esta, son el concepto del CEO, y ya tiene aplicada la marca. Entonces echemos un vistazo a éste. Esto ya se ve bastante elegante y ya tiene colores negro y dorado, y esto es lo que quería el CEO o la persona a la que se le ocurrió la idea quería. Entonces ya está hecho con la marca. Creo que lo único que le falta es el logo. Pero en términos de estar en la marca, es hacer eso, y no todo tiene que tener un logotipo, dependiendo del caso. Entonces, si volvemos y miramos algunos de los otros, esta es una pieza de investigación que realizamos a partir de una consulta, veamos con qué vino eso. Así que eso volvió con estos trajes de chándal. Y lo que esto nos dijo como empresa es que estos chándal son lo que actualmente es uno de los más vendidos. Sin embargo, queremos ver un concepto de este tipo de cosas usando nuestra marca. Entonces ahí es a donde vamos con él. Si volvemos y miramos estos, tenemos muchas imágenes diferentes. Esto nos dice cómo estamos usando la hoja de cálculo. La única otra cosa es la fecha de investigación. Esa es la fecha en la que realmente encontramos la información. Y se puede ver algunas de estas imágenes dicen, no, no son de marca. La mayoría de ellos no son de marca porque acabamos de encontrarlos en línea. Los encontramos a través de la investigación, a través de una API, y queremos generar conceptos a partir de ellos, pero aún no tienen ninguna marca. Es difícil imaginar cómo se verán en nuestra marca hasta que lo hayamos hecho. Y algunos de ellos dicen que sí de marca porque ya aplicamos la marca o ya forman parte de nuestra compañía, pero aún los incluimos como investigación de producto. Y ahora repasemos a nuestras pautas de marca. Para el propósito de este ejercicio, he mantenido las pautas de la marca muy simples. Y como puedes ver aquí, tenemos esta hoja de cálculo llamada pasion Sports Product lineamientos de marca Simplemente dice el estilo masculino y el estilo damas, dos columnas lo mantuvieron muy simple. Podemos dividirlos, pero para el propósito de esto, lo hemos mantenido simple. El estilo masculino dice, por ejemplo, negro y dorado, sustituir cualquier logotipo por el logo de Passion Sports, hazlo slim fit, y no hagas otra cosa. Eso es lo que queremos aplicar a las imágenes que hemos visto. El estilo de las damas es exactamente el mismo, pero solo muestra negro y rosa en lugar de negro y dorado. Queremos llegar a es que queremos llegar al punto de que pasemos de una imagen como esta a una imagen como esta, como pueden ver, negro y oro ahora dice deportes de pasión. Y esto lo generamos a partir de esto. Pasemos a nuestro flujo de trabajo y veamos cómo podemos hacerlo. Como puedes ver, esto es muy útil ahora para que el CEO o cualquier persona la compañía pueda imaginar nuestra versión de este tipo de chándal, y eso es lo que buscamos hacer Volvamos a nuestro flujo de trabajo y veamos cómo podemos hacerlo. Este es el flujo de trabajo. Lo que vamos a hacer es por ahora, se activa manualmente. Podríamos programar esto para que suceda todos los días o para que suceda cuando haya algo nuevo en el documento de investigación. Pero lo que hará es que leerá el documento de investigación. Si la imagen necesita ser marcada, entonces le irá a nuestro agente, que hará el trabajo. Ahora, en nuestro agente, nuestro agente consiste en un cerebro que es el modelo de chat, ChatGPT Y eso es lo que va a utilizar para razonar, para pensar y para resolver qué debe hacer a continuación para asegurarse de que puede usar solo lenguaje natural, las instrucciones que le damos en el agente para generar un prompt. Memoria, por lo general tendría algo de memoria. Dependiendo de lo que estemos haciendo, a veces necesitamos adjuntar algo de memoria que pueda recordar por cada carrera, y también puede aprender. Es el concepto de aprendizaje automático, pero en este caso, es bastante sencillo. No hemos adjuntado ningún recuerdo. Herramienta. Una herramienta suele ser lo que utiliza para determinar lo que debe o no debe hacer. Por ejemplo, en este caso, se trata de usar pautas de marca. Es leerlas para averiguar qué debe hacer a continuación. Y en el interior hay un aviso y vamos a pasar por eso más allá. Y luego una vez hecho eso, hará una solicitud HTTP para obtener la imagen, la imagen correcta de la hoja de cálculo Hay un poco de código que quizás no necesites, pero yo lo necesito porque he guardado algunos de mis archivos en Dropbox y el tipo de mimo cambia en Dropbox por varias razones Más importante aún, pasaremos de esta solicitud HTTP a través del código a este nodo de edición de imagen. Y lo que eso hará es volver a utilizar ChatGPT específicamente para editar nuestros conceptos de diseño y crear un concepto de diseño de marca que coincida con las pautas de la marca Y al final, subiremos a nuestra carpeta de concepto de diseño en Dropbox. Podríamos haber usado Google Drive o cualquier cosa. Simplemente encuentro Dropbox mucho más fácil de configurar, pero tú también puedes usar eso. Pasemos por los pasos de exactamente cómo configuramos esto. Entonces lo primero que hacemos como de costumbre, vamos a crear Workflow. Voy a llamarlo concepto de diseño de producto. Y este es nuestro Agente. Trabajando de izquierda a derecha, lo primero que vamos a hacer es agarrar nuestra Hoja de Google. Y lo que queremos hacer es que queremos sacar una fila de la hoja. Y ya estamos conectados a nuestra cuenta de Google Sheets. Vamos a encontrar la hoja dentro de los documentos. Eso es correcto. En nuestra lista de documentos, vamos a encontrar Passion sports research. Y la pestaña que queremos en imágenes de traje de pista. No vamos a artículos. Vamos a sacar de las imágenes, y eso es todo lo que tenemos que hacer ahí. Vamos a asegurarnos de que funcione. Eso va bien. La información sale. Vamos a mover eso un poco hacia lado para que podamos ver lo que estamos haciendo. Una vez que lo tengamos, podremos activar a nuestro agente, que va a tomar decisiones sobre qué hacer. Entonces si hacemos clic aquí, y queremos AI Agent. Pero agente de IA aquí algunas cosas. Nosotros fuente para un prompt un mensaje de usuario, y también tenemos aquí abajo la capacidad de agregar opciones. Ahora, suele ser necesario un mensaje de usuario cuando la entrada va a cambiar, por lo que el mensaje que metamos aquí va a cambiar con el tiempo, dependiendo del caso. Por ejemplo, a veces podemos decirle que busque trajes de pista en la imagen. A veces podrías pedirle que busque camisetas en la imagen o cosas así. Y podemos cambiar eso dinámicamente usando no realmente va a cambiar nada, así que no necesitamos esto. Entonces vamos a configurarlo para definirlo a continuación, y vamos a cambiar esto porque siempre requiere algo. No lo diré para arreglarlo. Lo pondré a expresión, y luego lo pondremos como vacío. Pero lo que sí necesitamos es que necesitamos un prompt que sea consistente, un mensaje al LLM para chatear GPT que sea Y lo que haremos es agregar lo que se llama un mensaje del sistema. Un mensaje del sistema se usa siempre que solo queremos que consistentemente el mismo mensaje se use consistentemente el mismo mensaje una y otra vez. Entonces en este agente de IA es donde vamos a armar realmente para exactamente qué hacer. Y por ahora, lo dejaré, y volveré a eso. Voy a agregar lo que necesita para hacer su trabajo primero y luego volveremos y escribiremos el prompt y el mensaje del sistema. Voy a hacer clic en Guardar. Ahora, como dije antes, tienes el cerebro, que es el chat Modelo, la memoria en la herramienta. Entonces voy a agregar en el modelo de chat, y vamos a usar ChatGPT, así que eso es IA abierta Haga clic en Modelo de chat. Vamos a usar cuatro, y vamos a usar 4.1 mini. El motivo es porque lo he probado y sé que funciona. Si no está quebrado, no intentes arreglarlo. Eso es exactamente lo que tenemos aquí. Y vamos a dejar todo lo demás igual y salir de eso. Ahora bien, este es el cerebro de la operación, el LLM o esencialmente, es lo que hay detrás de ChatGPT Podrías imaginar esto como la interfaz que normalmente escribirías para entrar en ChatGPT, pero esta es la parte del modelo GPT detrás Memoria, no necesitamos porque no vamos a estar recordando nada entre carreras. Ahora, en términos de herramienta, lo que vamos a hacer es que en realidad vamos a obtener nuestras pautas de marca y usarlas como herramienta para decidir cómo proceder, cómo crear nuestro concepto de diseño. Nuevamente, queremos Google Sheet. Ahora, porque es una herramienta, nos pregunta, ¿queremos establecer automáticamente o queremos establecer manualmente la descripción de lo que hace? Me gusta escoger set manualmente, y luego nos da una bonita descripción de exactamente lo que queremos hacer específico, que es obtener filas en la hoja en Google Sheets, y eso es exactamente lo que queremos. El recurso es una hoja dentro del documento, nuevamente, y estamos obteniendo filas nuevamente de una lista. Esta vez vamos a escoger los lineamientos de la marca. Eso es lo que queremos. Y dentro de ahí, hay varias hojas. Vamos a elegir pautas de chándal. Y eso es todo lo que necesitamos. Ahora tenemos un agente que va a usar un modelo GPT para ser el cerebro de la operación Y como herramienta, va a obtener los lineamientos de la marca desde aquí. Estos dos, hemos comprobado que funcionan, y esto funciona cuando es dirigido por el agente. Asegurémonos de que podamos recuperar nuestra fila. Podemos hacer clic derecho y hacer clic en X Paso agudo. Y podemos ver que eso consigue con éxito la fila si entramos. Podemos ver esa información es el estilo de combate masculino, el estilo de las damas. Excelente. Ahora podemos volver con nuestro agente. Lo clave en el mensaje del sistema es resolver lo que queremos que haga. Y esencialmente, este es el poder del agente. Este es un prompt de lenguaje natural que podemos pegar en que va a decirle exactamente lo que queremos que haga con el cerebro y con las herramientas. Recibiré el prompt que creé antes y luego pasaré exactamente por lo que vamos a hacer. Ahora tenemos nuestro mensaje del sistema. De hecho, podemos abrir esto. Acercar. Y lo que tenemos aquí es un mensaje que le dice al agente exactamente qué tipo de agente es y qué debería estar haciendo. Estás generando una sola fiesta de graduación utilizada para editar una imagen conceptual de diseño de producto. La entrada son los datos de las pautas de marca, que se proporcionan a través de la herramienta Google Sheet conectada. Instrucciones, seleccione el texto correcto de las pautas de la marca usando la columna men style. Emite exactamente una frase en texto plano. Y este es el texto plano. Localiza los trajes de chándal en la imagen, cambia los colores de los trajes de chándal al texto exacto del estilo. Ahora, cada vez que obtienes algo entre estos corchetes en ángulo, el agente es muy bueno saber que es un marcador Va a poner aquí el texto de estilo exacto que encontró de las pautas de la marca. De hecho diremos: Localiza los trajes de chándal en la imagen, cambia los colores de los chándal, a negro y dorado, reemplaza cualquier logotipo por un logo de Passion Sports, hazlo slim fit, no hagas otra cosa. De hecho podría haber sacado el no hacer nada más de aquí y ponerlo en el agente, pero simplemente se quedó adentro. Ahora esto dirá ubicar la pista se sienta en la imagen, cambiar los colores del chándal a negro y dorado, cambiar el logo y todas las cosas que encontró en pautas de la marca. Entonces paso a través. No agregue explicaciones, formateo Jason o texto adicional. Y agregamos que porque estas son cosas que comúnmente suceden con los agentes le dices si no le dices lo contrario. Por ejemplo, si vas a entrar en ChatGPT, probablemente encontrarás que si envías un mensaje pidiéndole que haga algo, a veces incluye otras cosas, agentes están usando GPT en segundo plano, pero tienen el mismo Esto es realmente una barandilla para guiar en contra de eso. Si falta el texto de estilo requerido, emita una cadena vacía. Esto es realmente un manejo de excepciones solo para asegurarse de que puede haber un caso en el que falte el texto de estilo. Y hay mucho más que podríamos poner, pero ha sido probado. Este formato ha sido probado y ¿qué? Sólo voy a mantenerlo sencillo. Lo que esto va a hacer es que va a tomar esta entrada con un enlace de imagen. Esto se ejecutará para cada fila de la hoja de cálculo anterior, y luego va a ejecutar estas instrucciones para generar un prompt, y ese prompt serán las instrucciones para cambiar aspectos de esa imagen como el color, el logotipo, etcétera Fresco. Eso es todo. Ahora, lo que podemos hacer es ejecutar este paso y comprobar qué prompt sale. De hecho, ¿por qué no salimos de esto para que podamos ver el flujo hasta el agente? Después simplemente haremos clic derecho y ejecutaremos el paso. Ahí vas. Ya ves que está funcionando, está hablando con el modelo GPT. Está corriendo para obtener las filas que necesita. Ahora sabe qué hacer, y es platicar con el agente. Y continúa hasta obtener toda la información que necesita. Voy a ir y venir con el modelo de chat para averiguar qué es lo mejor que se puede hacer, obtener las filas que necesita, y ahí tienes. Parece que ha funcionado. A ver qué se le ocurre. Si ahora miro el JSON, se puede ver que tenemos una, dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho piezas de salida. Localiza los trajes de chándal en la imagen, cambia los colores de los chándal a negro y dorado, reemplaza cualquier logotipo con el logo de Passion Sports, hazlo slim fit y no hagas nada más. Y todos dicen más o menos lo mismo la razón es porque en este caso, en esta etapa del agente, lo único que está haciendo es generar un solo prompt, pero está usando las pautas de la marca. Y como las pautas de la marca son las mismas, y he dicho aquí que está usando la columna de estilo men, entonces realmente está creando la misma salida. Se trata de ubicar los trajes de chándal en la imagen y luego cambiar los colores de los trajes de chándal como se dice aquí, así como el logo, que está en las pautas de la marca. Y como hemos dicho, no le ha agregado nada a eso. Esto está funcionando muy bien y se genera el prompt 10. Cómo automatizar imágenes y conceptos con el agente de concepto de diseño de productos: Ahora sabemos que eso está funcionando. El siguiente paso realmente es tomar las imágenes para que podamos entrar y editarlas para eso. Vamos a hacer una solicitud HTTP, y en esa solicitud HTTP, realmente vamos a regresar y tomar la URL de lo que se pasó de la hoja, y ese va a ser el enlace de la imagen. Eso es lo que vamos a agarrar. No necesitamos ninguna autenticación, pero lo que sí necesitamos es establecer que realmente genere un archivo de imagen a partir de este enlace. Y la forma en que lo hacemos es agregando una opción aquí. Y la opción es que necesitamos una respuesta el formato es un archivo y el campo de salida son datos. Lo que está haciendo es que va a tomar este enlace de imagen, que va a ser la URL que va a obtener. Se va a aplicar el método get, y luego va a crear un archivo, y esos archivos van a tener los datos del nombre. Pasemos al siguiente paso. De hecho, ejecutemos este paso, asegurémonos de que funcione. Y ahí tienes. Lo que eso se hace es que ahora tiene ese enlace de imagen y generó estos bits de datos, hay uno de ellos. Lo siguiente que tenemos que hacer, que no necesariamente hay que hacer en todos los casos, pero en este caso, lo hace, es porque tengo algunos archivos de Dropbox, a veces pierden su tipo de mimo, que son básicamente las extensiones de archivo Tienes archivos PNG. Es el tipo de archivo, de verdad. Si tienes archivos PNG, archivos JPEG, diferentes tipos de imágenes, cuando subes un Dropbox, pierde esa extensión por la forma Dropbox genera el enlace y genera el archivo. Lo que voy a hacer es usar código para establecer eso. Vamos a elegir ahí vas, agrega el elemento code. Vamos a escoger JavaScript, agradable y fácil. Y aquí, todo lo que tenemos que hacer es reemplazar esto con el código que creé antes. Esto esencialmente sacaremos un artículo. Esta entrada en dólares simplemente agarra el siguiente artículo, y va a sacar un artículo uno a la vez de aquí Y para cada elemento, va a sacar va a establecer el tipo de datos binarios a imágenes PNG, y va a establecer el nombre del archivo en imagen punto png. De esa manera, esencialmente, es una forma de decir que el archivo es un PNG. Vamos a ejecutar eso. Ahí vas. Entonces para cada binario, podemos aquí. Y no es visible en este momento, pero es algo normal que a veces estas imágenes no sean visibles de esta forma Entonces por el momento, se trata de decir correr de una vez por todos los artículos. Y eso significa que en un momento, va a hacer eso para todos los elementos de la lista, configurarlo para que se ejecute una vez por cada ítem, nos da un poco más de control sobre cada vez que se ejecute. Y ahora voy a ejecutar ese paso. Y ahí tienes. Entonces ahora puedes ver que está hecho para todos los artículos, y aún no es visible Pero ha corrido para cada uno de los artículos. Y eso no es nada de qué preocuparse. Veremos que eso va a funcionar. En realidad puedes descargarlo y simplemente comprobarlo. Se ha descargado el ítem correcto, y tiene. Entonces ahora que hemos hecho esto, podemos estar seguros de que está configurado correctamente el archivo y el tipo MIME en PNG Eso está bien. Entonces, lo siguiente que hay que hacer es editar realmente la imagen. Así que sorpresa, sorpresa, vamos a agarrar un nodo de edición de imagen, y eso es creado por OpenAI Entonces, si haces clic en Abrir IA y luego buscas Editar imagen, ahí tienes. Ahora, en este punto, necesitarás una cuenta de IA abierta. La manera de hacerlo es, como siempre, entrar aquí en las credenciales. Probablemente para la mayoría de los nodos, por defecto será estos créditos de IA abiertos gratuitos de NAN. Y eso puede funcionar para ChatGPT en algunos casos, puede o no funcionar, pero generalmente, eso funciona para Pero para cosas como la edición, porque usa su API y realmente quieren que pagues una pequeña cantidad por eso, puede obligarte a crear una cuenta. Si dice eso, entonces necesitarás probablemente unos 5 dólares, algo así, muy pequeños. Y como de costumbre, solo crea nueva credencial. Tendrás que tomar tu clave API y ponerla aquí y hacer clic en Guardar y cerrar. Si no estás seguro de cómo hacerlo, la forma en que funciona es que te vas también. Puedes ir a ChatGPT y puedes decir, cómo ejecuto el nodo Editar imagen desde NN usando una cuenta de IA abierta Piensa en ello, y debería darte todos los pasos que necesitas para poder hacerlo. Además, si alguna vez quieres configurar una cuenta de IA abierta para usar su API, solo dígale a Track GPT, y te dará los pasos a seguir He dicho, ¿Cómo configuro una cuenta de IA abierta? Necesito usar la API para un nodo Editar imagen. Y luego te guiará a través de los pasos. Básicamente necesitas crear una cuenta, ir a este enlace, registrarte, y solo toma un poco de tiempo darle me gusta de cinco a 15 minutos. Pero una vez que te identifique, y sí, no necesita identificarte, te va a configurar. Pero básicamente, es necesario agregar facturación. Puse 5 dólares en este momento. Esperemos que el precio siga siendo el mismo. Crea una clave API, que es solo un número largo. Copiarás eso, y lo agregarás a NAN, volverás. Y agregarás eso a NAN aquí y haz clic en Guardar. Y luego podrás usar el nodo Editar imagen. Solo ten en cuenta, a veces toma de cinco a 15 minutos porque te necesitan. No estoy seguro de por qué te necesitan, pero IA abierta han decidido que quieren identificarte, asegúrate de que eres quien dices antes de usar la API. Sólo tienes que seguir las instrucciones. ChatGPT es tu mejor apuesta si tienes dudas Entonces configuraste tu cuenta de IA abierta y la elegiste, entonces el recurso es imagen. Necesitas editar imagen, déjalo en GPT Imagen uno. Y esta es la pronta. Esto le va a decir a Edit image exactamente lo que tiene que hacer. Y esto es generado por el agente. Lo que quieres hacer, volver al esquema, verás que la salida ha llegado, y lo que vas a hacer es vas a sacar esa salida. Puede sacar esa salida directamente del agente de IA. Pon eso ahí y podrás ver que el prompt está ahí, localiza los trajes de pista en la imagen, cambia los colores de los trajes de pista a negro y dorado, y reemplaza cualquier logotipo con logo de passion sports, etcétera Se trata de generar una imagen basada en el uso de datos. Ese es el binario que vino a través. Data es el nombre de ese binario. Vamos a dejar eso igual. Dejé todo esto igual. Voy a generar una imagen por imagen que entra. He dejado este oh 24 por uno oh 24. Definitivamente puedes jugar con estos una vez que lo tengas funcionando. Y dejé la calidad como auto, y dejé el formato de salida como PNG porque eso es lo que es. Ejecuta ahora este paso. Esta parte puede tardar un poco. En realidad va a la nube. Va a enviar cada una de estas imágenes, y luego va a generar una nueva imagen basada en este prompt. Bien, el nodo de edición de imagen ha terminado, y decía: Archivo de imagen no válido o modo para la imagen uno. Por favor revise su archivo de imagen si cree que esto es un error. Algo ha salido mal con la edición de imágenes. Veamos de qué se trata. Abrir AI simplemente informó archivo de imagen no válido o modo para la imagen uno. Por favor revise su archivo de imagen. Si crees que esto es un error. Contáctanos en help.open.com, incluye el No estoy seguro de lo que podría ser. Voy a investigar y a partir de ahí. Lo primero que hay que hacer cada vez que esto sucede es mirar hacia atrás a las imágenes que se están encontrando y ver cuál podría ser el problema. Bien, ya he resuelto el problema, y ya estamos bien para irnos. Lo que había pasado es que en nuestro archivo de Google Sheet, metía la URL equivocada y por lo tanto, tuvimos un problema porque la URL no era correcta y no fue capaz de agarrar la imagen, una de las imágenes. Lo probé con uno, y eso ha pasado todo el camino, y podemos ver que eso viene a través. Ahora, lo emocionante aquí es, como pueden ver, que ahora está completamente en negro y dorado. Si nos acercamos un poco, eso es realmente agradable. Podemos ver una visualización de nuestro concepto de diseño ahora. Lo que queremos hacer ahora es que queremos subirlo a Dropbox, y vamos a continuar con nuestro flujo de trabajo ahora y agregar el elemento Dropbox. Para eso, por supuesto, hacemos clic en nuestro signo más, encuentra Dropbox. Y lo que queremos hacer es que quieras subir un archivo. Ya tengo mi cuenta de Dropbox establecida, configura uno de esos o simplemente podrías soltar el archivo en otro lugar. Pero para el propósito de esta demostración, consigue una cuenta de Dropbox. Fuente es archivo como de costumbre, y luego sólo vamos a poner en la ruta a nuestra carpeta, y voy a agarrar eso de Dropbox. Sólo pon eso aquí. He sacado el 20 por ciento, que representan un espacio. Y luego para el nombre del archivo, en realidad voy a crear el nombre del archivo a partir de algunas variables. Entonces, la forma en que lo hago normalmente es que vuelvo al esquema, miro hacia abajo para ver estas variables y elemento de contexto, y tenemos varias cosas. Normalmente me gusta usar el ahora, que es la fecha o la marca de tiempo. Porque es único, cambia cada vez que hago una carrera, y de esa manera, puedo ver dónde hay un nuevo archivo. Volveremos a Esquema, clic en variables y Contexto, y voy a nombrarlo con ahora la marca de tiempo actual, deshacernos de cualquier espacio Y luego pongo la extensión de archivo y un.in entre, claro El nombre del archivo va a ser la marca de tiempo punto PNG, que es excelente Y luego haga clic en este conmutador de archivo binario, y el campo debería ser datos. Sólo va a sacar los datos de aquí. Se va a sacar el objeto de aquí, que se llama data. Ese es el campo binario de entrada, como dice aquí, que contiene el archivo a cargar. Una vez hecho eso, esencialmente, eso tomará el archivo que obtuvimos de nuestro nodo Editar imagen y lo subirá a Dropbox en el lugar correcto. Si ejecutamos ese paso, eso se acaba de subir, y podemos ver la salida aquí. Dice que la ruta del archivo, si nos acercamos un poco, va a ser esta, que es 2025, 12, 1915 37. Si volvemos, ahí está justo ahí. Si hacemos clic en eso, esa es la imagen. Eso se ha transferido justo el camino a Dropbox. Eso es excelente. Eso demuestra que nuestro flujo de trabajo funciona como se esperaba. Si retrocedemos el zoom, este es nuestro flujo de trabajo completo con el agente AI UD trabajando de extremo a extremo. Si guardo eso, en realidad voy a llamarlo creador de concepto de diseño de producto, que es un agente, y eso en realidad le va a dar un mejor nombre porque no es el concepto en sí, es el creador del concepto. Y por lo tanto, puedes ver esto como un miembro de tu equipo que realmente toma una idea de investigación, premia algunas pautas de marca usando un agente prompter Y luego lo convierte en un archivo real, lo edita y lo sube donde quieras Y eso es trabajar de extremo a extremo ahora. Ahí lo tienes. Ahora es tu turno. Lo que quiero que hagas es pensar en dónde tienes una sola o más decisiones basadas en reglas en tu organización donde no necesariamente quieres que sean reglas todo el tiempo, dónde podrías tener un agente o si lo piensas como un compañero de equipo realmente haz el trabajo por ti una y otra vez, y eso eliminaría algo de fricción de donde no necesariamente quieres que sean reglas todo el tiempo, dónde podrías tener un agente o si lo piensas como un compañero de equipo realmente haz el trabajo por ti una y otra vez, y eso eliminaría algo de fricción de tu procesar y tenerlo automatizado. Ejemplos para un gerente de producto, podrías estandarizar la creación visual de conceptos de la forma en que tenemos imágenes conceptuales Desde el gerente de marketing, podrías usarlo para tener consistencia visual de campaña aplicando ciertos conceptos de campaña a cada campaña de marketing. Si eres fundador, podrías crear conceptos muy rápidamente para cualquier cosa, donde sea que estés desarrollando. Un gerente de operaciones podría crear imágenes para proveedores, resúmenes automáticamente que podrían enviarse a los proveedores en función de cualquier producto Y un equipo creativo podría generar ediciones de imágenes no solo para conceptos, sino para las imágenes reales cada vez, exactamente de la misma manera usando marca o las pautas que quieras Empieza poco a poco, empieza con una regla, empieza con un agente, y eso te dará una salida en la que puedas confiar. Y ojalá ahora puedas ver cómo los sistemas gentic son realmente potentes y una forma poderosa, confiable y flexible de hacer lo que quieras y automatizarlo rápidamente 11. Imágenes de productos de marca generadas por el agente de concepto de diseño de productos: Entonces, para entender realmente el poder del agente de concepto de diseño de producto, necesitamos ver qué ha sucedido en términos de tomar nuestras imágenes de investigación y crear nuestros conceptos de diseño de producto con nuestra marca. Entonces esta es nuestra hoja de cálculo con los ítems de investigación. Y lo que he hecho es que he abierto todos los artículos de investigación que tenían la marca no, y vamos a ver cómo nuestro creador de conceptos de producto los ha marcado. Esencialmente hemos pasado de esto a esto. Aquí hay una imagen. Como pueden ver, esta era la imagen original. Ahora puedes ver estos. Tienen el logo. Ahora, hay algo que ver con la ortografía. Cuando usas algo que tenga que ver con LLM, no han perfeccionado mantener el texto igual en este momento, o pueden tener sus razones para cambiarlo para que tenga que ver con los derechos de autor, y piensan que estamos usando la marca de otra persona Pero esta es nuestra marca. No se deletrea pasión igual, pero como puedes ver, buena calidad ahí Es cambiarlo a negro y dorado, igual que nuestras pautas de marca, Logo. Se ve muy bien. A la izquierda, se puede ver cómo era antes, después de llamarme sesgada, pero sé cuál prefiero. Entonces esa es la primera. A continuación, tenemos esto, que es la parte superior e inferior. Veamos cómo terminó el nuestro. Entonces ahí vas de lado. Nuevamente, se aplica al branding. Esta vez, tiene la ortografía correcta. Tiene un bonito logo ahí en lugar de este logo, y se mantiene y mantiene el fondo bastante un poco más suave. Nuevamente, debido a que no establecimos explícitamente el tamaño de la imagen, la recortó un poco, pero estas cosas se remedian fácilmente El siguiente, uno de mis favoritos. Entonces este fue el antes y el después de nuestra marca, este es el después. Entonces lo ha cambiado todo a negro y dorado. Se ha sustituido el logo. Bueno, se le reemplazó un logotipo, pero desgraciadamente se quedó el Nightti Lo he ejecutado antes y se las arregló para reemplazarlo. Entonces, si volvemos, echemos un vistazo a través. Sí, podemos ver aquí que se reemplazó esto antes por una P y reemplaza la garrapata Nike con pasión y luego esta forma, que en realidad sí se ve bastante genial. Incluso ha mejorado la forma en que se ve el modelo, lo que se agrega un bono adicional. A continuación se presenta este anuncio los mejores trajes de pista de fútbol en 2025, estilo Comodidad y rendimiento con un chico pateando un Así que pasamos de esta imagen de investigación al concepto de diseño, de nuevo, se ajusta ligeramente, pero lo importante está aquí, nuevo, la ortografía no es correcta, pero se puede ver, la ha cambiado a negro y dorado, bastante similar ajuste ajustado. Incluso ha cambiado los colores de sus entrenadores para que coincidan, así podemos acercarnos un poco ahí. Nuevamente, incluso es cambiar las cosas para hacer este look and feel, pero todo está muy bien coordinado. Y una vez que arreglamos el tamaño aquí, esto se ve muy bien, y esto parece el tipo de cosas con las que podrías anunciar y atraer a la gente. Así que un bonito concepto de diseño ahí para nuestro chándal. A continuación, tenemos a las damas. Entonces esto estaba usando los colores de los hombres en las imágenes de las damas. Entonces, cuando digo colores de hombre, son los colores que se especificaron específicamente para los hombres, y ya veremos cómo se ve eso. Entonces antes de investigar la imagen, después de esto es nuestro concepto de diseño. Creo que esto se ve muy bien. Ella se ve muy bien en el negro y dorado ahí. Nuevamente, incluso ha cambiado los zapatos para que coincidan. Se ha cambiado cada elemento para que sea negro y dorado. Entonces salvo por alguna razón, este top, no estoy seguro de por qué, tal vez porque estaba un poco fuera de pantalla, pero se puede ver que esta imagen ahora tiene un logo, y es en negro y dorado. Se puede ver que éste ahora se reemplazó el logo. Todo está en negro, pero se mantiene dorado solo por el logo. Y estos son detalles que podríamos cambiar en nuestras pautas de estilo de marca o en nuestro prompt. Se puede ver que también, una cosa a tener en cuenta es el ajuste. Entonces, si miras aquí, dijimos elegante, y así esto es mucho más elegante de un ajuste, y también cambió ligeramente su aspecto para ir con él, lo cual es interesante Y entonces el último es este de aquí a la izquierda, ligeramente fuera de pantalla. Tenemos que cambiar el tamaño de la imagen, pero ha reemplazado por completo el logo, lo hizo negro y dorado, y eso simplemente se ve muy inteligente. Creo que hasta podría comprar uno. Y para esta imagen, eso es todo. Entonces debo decir que estoy muy contento con lo que se ha hecho. Creo que ha hecho un gran trabajo con el mínimo esfuerzo de tomar algunas imágenes de investigación y luego transformarlas en algunos conceptos de diseño de productos con nuestra propia marca, nuestro propio logotipo y los colores que hemos dicho y lo versátil puede ser nuestro agente de IA una vez que hacemos algunos cambios para darle aún más detalle. 12. El agente de planificación de proyectos: introducción: Lección, vamos a automatizar la creación un plan de proyecto de alto nivel que esté listo para ser utilizado en una herramienta reconocida mundialmente como Jira para planificar proyectos Entonces, lo que vamos a hacer es usar una hoja de cálculo que contenga detalles de los próximos proyectos e ideas de proyectos, y luego convertiremos cada fila en un plan de producto profesional listo para Jira usando un agente de IA Entonces aquí es donde los agentes de IA realmente brillan al tomar decisiones basadas en el conocimiento del mundo real la misma manera que lo haría un gerente de proyecto. Entonces hablemos de nuestro flujo de trabajo. El flujo de trabajo es el flujo de trabajo del agente del gerente de planeación de proyectos . Y por qué lo usamos, lo usamos para convertir ideas de proyectos planes listos para Jira usando el enfoque de entrega correcto usos comunes para diferentes roles son convertir ideas en epopeyas o fases, elegir la metodología de gestión de proyectos adecuada como ágil o cascada, ahorrar tiempo por adelantado en planificación y reducir los errores de planeación Pasemos por el escenario. Entonces el escenario es que lo que queremos hacer es que queremos terminar con el plan de proyecto correcto basado en el tipo de ideas de proyecto que tenemos. Entonces, si primero que nada, comenzamos con esta hoja de cálculo, que es planes de proyectos de pasión deportiva, aquí hay dos tipos diferentes de planes Para que puedas ver que todo tiene un título de proyecto, un tipo de proyecto, un objetivo del proyecto, las características clave del proyecto, las limitaciones de entrega, así que las cosas que absolutamente debemos hacer, y luego objetivos de rendimiento de calidad. Entonces, por ejemplo, Passion Sports AI Track suit 2026. Ese es el nombre del proyecto. El tipo de proyecto es para ropa. Entonces es un proyecto de ropa. Entonces necesitamos crear algo de ropa. Y la idea es para el objetivo del producto, lo que queremos hacer es crear un elegante chándal para hombre para el mercado británico con la marca Passion sports. Las limitaciones de entrega, debe ser procedente de China con el mejor precio posible, y debe lanzarse lo antes posible y debe ser de alta calidad Entonces, como pueden ver, ahí es un lenguaje bastante flojo. Es el tipo de cosas que si entiendes lo que significa la alta calidad, sabrás qué hacer. Pero aparte de eso, realmente necesitas hacer alguna investigación. Ya sabrás de lo que estás hablando. Objetivo de calidad y rendimiento. Debe tener una sensación premium, costuras duraderas y un tamaño consistente. Nuevamente, el lenguaje es bastante flojo requiere algunos conocimientos del producto para hacerlo bien. Y luego el siguiente proyecto se llama Passion Is Also Passion Sports, y es el sitio web de la Premier League. El proyecto escribe un sitio web y el objetivo es construir un sitio web de fútbol del Reino Unido de primer nivel que cubra la Premier League. Las características clave es que todos los fanáticos del fútbol esperan componentes como partidos, resultados, tablas de liga, reportes de partidos, imágenes y videos destacados deben estar dentro de este sitio web. Y las limitaciones de entrega, debería estar basado en la nube. Debe lanzarse antes del primer día de la FA Cup. Debe tener medios FACAP y ser escalable para el tráfico del día del partido Entonces ese es prácticamente el torneo más grande del Reino Unido. Y así va a haber mucho tráfico. Y nuevamente, esto necesita conocimiento del mundo real para saber qué tipo de tráfico llegaría a saber qué es el FACUP, ese tipo de cosas. No podrías usar solo algunas reglas para averiguar cómo hacer esto. Objetivos de calidad y rendimiento, la carga de la página debe ser menor que igual a 2.5 segundos, y debe ser la mejor experiencia de usuario de su clase. Nuevamente, se necesitaba conocimiento del proyecto. Entonces queremos pasar de esto a una lista esencialmente de cosas que hacer de alto nivel, un plan de proyecto, y todo solo de este texto, que es todo texto en lenguaje natural. Lo que queremos son cosas que se vean así. Entonces esto es una especie de línea de tiempo, pero está en el formato similar a un gráfico de Gan, esencialmente una lista de fases de alto nivel, y luego fechas o una línea de tiempo que indica cuánto tiempo tardaría. Entonces se puede ver eso ahí, bastante familiar. Sin embargo, esto es para un estilo de proyecto, al que voy a llegar, y luego el otro estilo es literalmente una lista de lo que llamamos epopeyas Entonces estas son grandes características, grandes historias. Y así estos aparecen en un formato completamente diferente. Entonces la pregunta es, ¿cómo decidimos qué formato y qué nos está guiando en qué formato? Por lo que esto nos lleva a diferentes estilos de gestión de proyectos. Por lo que hay dos estilos clave y bien conocidos de gestión de proyectos. El primero es ágil, y eso se conoce como un estilo adaptativo. Y tiene sentido cuando el proyecto, por ejemplo, para proyectos digitales, cuando los requisitos pueden cambiar, cuando se quiere aprender y mejorar a medida que avanza. Y un ejemplo identificable es construir una nueva función de comercio electrónico o un nuevo sitio web, incluso o una herramienta interna donde desea comentarios de manera consistente, o desea tomar en cuenta los comentarios manera iteracional y luego cambiar y actualizar su producto en función de esos Y eso podría ser del medio ambiente, podría ser cosas que ver con el mercado, o podría ser retroalimentación de los usuarios. Y luego los planes ágiles suelen convertirse en epopeyas, como te mostré, y luego las epopeyas son grandes características, grandes historias Crea una lista de esos, y forman lo que se llama un backlog de productos, y tú repitas tus ciclos de entrega Así que cada vez, generalmente un periodo de una a cuatro semanas, replanifica y construye de nuevo Y así en esa situación, tendrías algo que se ve así, literalmente una lista. Tiene estimaciones aquí a lo largo del lado lo que se llama story points, números de fibonnaci Y eso es lo rancio para este tipo de gestión de proyectos. Entonces el otro estilo de gestión de proyectos es cascada o predictivo. Y la cascada funciona mejor cuando el proyecto involucra productos físicos, por ejemplo, físicos, no siempre, pero generalmente cosas como productos físicos o manufactura. Y es cuando el trabajo debe suceder en un orden específico y el alcance, por lo que la cantidad de trabajo que estás haciendo, las cosas especificadas como trabajo son en su mayoría fijas desde el principio. Siempre toman más o menos la misma cantidad de tiempo a menos que obtenga un bloqueo importante Lo que estás haciendo es en cuanto a las características se arreglan desde el principio, y por lo general las escalas de tiempo son las mismas cada vez Entonces, un ejemplo identificable es producir una nueva línea de ropa, configurar logística o extender infraestructura donde importan las dependencias, pero generalmente tardan aproximadamente el mismo tiempo si no obtienes ningún Así que los planes de cascada a menudo conducen a fases realmente claras, plazos fijos, a menos que algo cambie, y terminas con algo así como un gráfico de Gant, que son esos cronogramas que Entonces se ve algo así. Aquí están las fases y aquí están las líneas de tiempo que se relacionan con cada una de estas fases bastante sencillas Dependiendo del tipo de proyecto, se necesita tomar una decisión sobre si va a ser un proyecto ágil o un proyecto en cascada, y eso significa que las fases o las epopeyas que se generen seguirán una estructura diferente Algunos tendrán puntos de historia y se formularán así, o podría verse así, y podría tener un estilo diferente, como análisis de requisitos y especificación de diseño Entonces ahí dentro, hay una descripción. Defina especificaciones detalladas del producto, incluida la selección de telas Valour, slim fit, Reino Unido, tallas para hombres Entonces solo da una descripción de lo que es en este punto. Mientras que en el mundo ágil, esto aquí forma un resumen, y luego en la descripción, tienes lo que se llama criterios de aceptación. El usuario debería poder ver los últimos accesorios por fecha. El usuario debería poder ver los resultados y puntuaciones de los partidos en tiempo real y luego algunos casos de borde para tratar si las cosas salen mal. Por lo que hay dos estilos diferentes de gestión de proyectos basados en el estilo que elijas. Y esto es lo que queremos que elija el agente de IA. Ahora, volviendo al propio Agente de IA, este es el agente gerente de planeación de proyectos, y aquí es donde se lleva a cabo toda la diversión. Entonces lo que hacemos es, antes que nada, aquí, lo primero es que estamos usando un disparador manual, que podríamos cambiar para que se programara y se ejecute todos los días o todas las semanas o de vez en cuando. Pero por el momento, es manual cuando hacemos clic en Ejecutar. Lo que va a hacer es obtener filas de nuestra hoja de planeación de proyectos con los detalles de todos los proyectos que necesitan ser planeados. Alto nivel en lenguaje natural, como te mostré, y eso va a ser enviado a nuestro agente de planeación de proyectos. Y el agente va a usar un modelo de lenguaje grande como cerebro, como ChatGPT, en este caso, es ChatGPT o debería decir GPT Entonces no es ChatGPT, sino que es el mismo back-end. Y va a funcionar en base a lo que se lee de la hoja de cálculo, qué tipo de proyecto debería ejecutar Debería ser un proyecto ágil porque es más adaptativo o debería ser un proyecto en cascada porque son escalas de tiempo bastante fijas o fases fijas. eso basado en eso, va a crear una lista de epopeyas o fases dependiendo de qué estilo Entonces este código esencialmente los divide en una lista de epopeyas y la metodología, ya sea que vaya a ser cascada o ágil Y la razón es porque vamos a hacer cosas diferentes dependiendo de cuál sea. Entonces esta declaración si vamos a decidir, ¿va a ser cascada o ágil? Si es cascada, vamos a ir por este camino. Si es ágil, iremos por este camino. Y esencialmente, dependiendo de qué camino escojamos, vamos a terminar con epopeyas Usaremos epopeyas, aunque el lenguaje de la épica es un lenguaje más ágil, pero es una buena manera de terminar con los temas que necesitamos Las fases o las epopeyas que necesitamos en el formato que Jira pueda usar Ahora, si se trata de una fase estilo cascada, entonces vamos a establecer la fecha de inicio y la fecha de finalización para ello. Y si es una epopeya, entonces sólo vamos a establecer la estimación del punto de la historia, y vamos a dejarlo así, de verdad. Todos ellos tendrán una descripción y un resumen, y el agente de IA decidirá qué poner en una descripción de un resumen de cada fase. Entonces, al final, terminaremos con algo que se vea así o algo que se vea más así. Así que eso es lo que el agente de IA necesita hacer, y ese es nuestro flujo de trabajo. No necesitamos memoria porque no hay nada que memorizar en el medio Y no hay ninguna herramienta en particular en este caso, porque todo lo que necesitamos es una hoja de cálculo, y todas las cosas divertidas pasan aquí Así que vamos a seguir adelante y crear 13. Cómo automatizar planes de proyectos con el Agente de planificación de proyectos: Entonces, como de costumbre, comenzaremos por crear nuestro flujo de trabajo. Haga clic en el botón Flujo de trabajo. Y de inmediato voy a nombrarlo como el Gerente de Planeación de Proyectos Agente. Entonces lo primero que vamos a querer hacer es leer nuestra hoja de cálculo, así que voy a dar click aquí Ve a la hoja, y la acción es Get Rose. Ya tengo mi cuenta de Google. Se deja dentro de los documentos, y vamos a conseguir la rosa, y vamos a elegir de una lista. Iremos a la pasión Planes de Proyectos Deportivos. Y la hoja de la que queremos elegir se llama hoja de detalles del Proyecto, y eso es todo. Y ahí es donde enseguida. Podemos ver que ha escogido dos filas para el chándal AI Track suit de Passion Sports y el sitio web de Passion Sports Premier League, dos proyectos diferentes. Aquí vamos. Se le agrega un disparador manual ahí porque automáticamente hace lo que necesita para comenzar de alguna manera. Lo siguiente que vamos a hacer es que vamos a agregar el agente de IA. Es el agente agrega eso y aquí, vamos a escoger definido a continuación porque no vamos cambiar lo que hace en base a ninguna entrada, así se define a continuación. Y vamos a dejar esto como expresión expresión vacía. Entonces está vacío. Y eso nos permite bajar y crear un mensaje del sistema. El mensaje del sistema se ejecutará cada vez. Y eso lo dejaremos por ahora. Volveremos y pegaremos en nuestras puntas. Pero antes de hacerlo, echemos un vistazo a lo que tenemos. Entonces lo que falta es el cerebro de la operación, que es el Open AI GPT. Y ese es el modelo de chat. Y GPT 4.1 mini está absolutamente bien, así que vamos a dejar eso. Estoy acostumbrada. Lo he probado , así que vamos con eso. Así que ahora tenemos los cerebros de la operación establecidos, nuestro aviso, y luego haremos otras cosas río abajo de eso. Entonces hay un prompt que creé antes, así que voy a pegar eso en. Entonces, si ampliamos esto un poco, en nuestro mensaje de sistemas, he usado un formato que funciona muy bien. Se llama la meta, el rol, el contexto, las acciones a tomar, que es todo bajo el contexto, el formato, y luego cualquier regla o qué hacer y qué no hacer. Descompuesto un poco más que eso, pero resuelve a eso. Y este es un patrón bien conocido, patrón rápido para asegurarse de obtener la salida correcta del LLM ChatGPT Entonces voy a pasar por esto, pero voy a darte una visión general de lo que hay ahí dentro Por lo que el objetivo es analizar los detalles del proyecto, elegir la metodología de entrega adecuada como en la cascada de Agila, y generar un plan de proyecto listo para Jira El rol es que eres un agente de planeación de proyectos que aplica juicio profesional de gestión de proyectos. El contexto, los detalles del proyecto se recuperan a través de un Google Sheets conectado. Eso es lo que adjuntamos al frente, y luego la hoja proporciona una serie de filas. Cada fila contiene el título del proyecto, el tipo de proyecto, objetivo del producto, las características y el alcance clave, las restricciones de entrega y los objetivos de rendimiento de calidad. Y estos son los parámetros que en realidad vamos a obtener de la entrada aquí. Ya los tenía porque pegué esto de otro proyecto, así que debería llamarse igual, pero vamos a comprobarlo Y si no, entonces los arrastraremos. Esto tiene que ser una expresión. Y si vuelvo a abrir eso, se puede ver que todos son verdes, lo que significa que han guardado los mismos nombres. Por lo que las reglas de decisión, ágiles eligen ágiles o adaptables cuando el proyecto es digital, requiere requisitos que pueden implicar entrega iterativa y optimizaciones valiosas Es cascada o predictivo cuando el proyecto involucra producción física o manufactura. El trabajo es secuencial con fuertes dependencias. El alcance se fija en gran medida por adelantado. Y luego hay algunos desempates en caso de que sea difícil decidir si la incertidumbre y la iteración dominan la agilidad, si el abastecimiento, la secuenciación o la logística dominan, logística dominan, Después se leen las acciones los detalles del proyecto proporcionados por las Hojas de cálculo de Google, determina si ágil o cascada es la metodología más adecuada, genera una lista de elementos de trabajo de alto nivel adecuados para las epopeyas de Jira Y luego las reglas de descripción. Entonces aquí es donde voy en detalle sobre qué poner en la descripción de cada uno de los elementos de trabajo. Entonces, si es ágil, entonces la descripción debe contener criterios de aceptación y casos de borde con encabezados de casos de Apple en negrita, y entro en algunos detalles sobre lo que debería ser eso. Cascada la descripción debe contener la descripción estándar de la industria como gerente de proyecto PMP Eso es un profesional de gestión de proyectos. Entonces solo le estoy diciendo que use estándares de la industria, reglas de estimación. Para ágil, le he dicho que genere epopeyas con un resumen escrito en el formato como rol, quiero requerimiento, entonces esa razón, y esto es cosa estándar de la industria Y estimar la epopeya usando puntos de historia de Fibonacci. Entonces esa es una forma bien conocida de estimar en ágil. Si es Waterfall, trata cada épica como una fase para cada fase, proporciona la duración, la fecha de inicio, que debe comenzar después de ahora. Lo he arrastrado desde aquí. Entonces ahora significa la fecha actual o la hora actual. Entonces, si tiene fecha de inicio, debe ser después de hoy, no puedo estar en el pasado. Y lo sé porque cuando he hecho esto antes, sigue creando problemas o tareas que comenzaron en el pasado. Entonces por eso lo he puesto ahí. Y debe tener una fecha de finalización, y las fechas deben ser secuenciales y realistas basadas en la dependencia. Entonces, como puedes ver, aquí hay mucho razonamiento, cosas que no necesariamente podrías poner si entonces de otra manera porque realista basado en dependencias necesita razón Necesita algo en lo que pensar, y por eso hemos adjuntado nuestro GPT, nuestro LLM, para que realmente pueda razonar Y este es el poder del agente de IA. El formato de salida de la salida debe ser datos estructurados sólo adecuados para la creación directa de épicas de Jira Y también las cosas para incluir la metodología deben ser ágiles o cascada. Así que en realidad va a crear una estructura que tenga todas estas cosas como salida. Entonces va a la salida. La metodología tendrá valores ya sea ágil o cascada. Dará salida a algunas epopeyas, que es una matriz donde cada ítem incluye un resumen, y he dicho conciso título épico de Jira derivado del alcance del proyecto, descripción, descripción clara del estilo del jurado, estimación, puntos de historia ágiles, fecha de inicio de duración y fecha de finalización para cascada, y cualquier suposición clave Y entonces más reglas no agregan explicaciones narrativas fuera de la salida estructurada. No mezcle estilos de estimación ágil y cascada, use supuestos y rangos estándar de la industria, asegúrese de que los resúmenes y descripciones estén escritos en lenguaje jira profesional Si se requiere datos de entrada. Si faltan los datos de entrada requeridos, salida y el resultado vacío, la salida debe ajustarse exactamente al esquema de salida estructurado. No devuelva JSN como texto. No envuelva la salida en bloques de código o rebajas. Entonces esto esencialmente es suficiente para asegurarse de que conoce el objetivo, conoce el papel, conoce el contexto. Sabe lo que tiene que hacer. Conozco el formato en el que necesita hacerlo. Y hay algunas cosas que hacer y qué no hacer, cosas que hacer y cosas que no hacer en la parte inferior Entonces este es un mensaje muy apretado aquí o un prompt muy apretado a nuestro GPT, así que sabe exactamente qué generar. Entonces lo primero que hay que hacer es ejecutar este paso y asegurarnos de que realmente funcione y nos dé alguna salida y ver cuál es la salida. Entonces hagámoslo. Así podemos ver que los nodos funcionan bien y aquí hay un montón de información. Puedo ver que hay dos resultados. Como puedes ver aquí, dos elementos, y eso es porque tomó en dos elementos, las dos filas de nuestra hoja de cálculo Y puedo ver en la primera, la metodología es cascada. En la segunda, la metodología es ágil. Entonces eso ya se ve bien, y lo sabemos porque aquí el primero es un proyecto de ropa, y el segundo es un sitio web. Así que los sitios web suelen ser ágiles porque con el software, normalmente queremos iterar y seguir cambiando Mientras que para algo como ropa, es bastante arreglado. Por lo general, hay un contrato, y sabemos que para tal proyecto, generalmente, ese sería un proyecto estilo cascada donde todo se define por adelantado y luego se construye en fases Entonces ese es un buen comienzo. Notarás que la estructura JSON, aquí hay bastantes citas. Esto es algo que suele suceder, y tendremos que hacer algo para abordarlo. Pero la primera parte de esto ha funcionado muy bien. Entonces ahora pasemos a después del agente. Por cierto, lo que quiero que recuerdes es que se usa el razonamiento para generar todas estas cosas. Estas son todas las fases que se genera. Y se genera todas las fases y las epopeyas solo basadas en esta información, lenguaje realmente flojo, y ese es el poder de una IA 14. Cómo automatizar los planes de proyectos (predictivos) de Waterfall directamente en Jira: Un. Entonces, mirando hacia atrás aquí, lo siguiente que hay que hacer es averiguar qué hacer. Ahora que tenemos todas estas epopeyas, necesitamos meterlas en Jira, y tenemos que hacer cosas diferentes y crear un tipo de tema diferente Bueno, tal vez no tipo de tema, pero necesitamos crear diferentes temas para proyectos en cascada y diferentes temas para proyectos ágiles. Entonces por el formato de esto, porque hay muchas citas y se escapó de las cosas y lo hizo un poco desordenado, y a veces me cuesta conseguir que el agente de IA haga esto más limpio Lo que suelo hacer es agregar algo de código después que va a limpiar esto. Entonces hagámoslo ahora, y lo que hará es que va a levantar el hecho de que tenemos una metodología seguida de un montón de epopeyas Esto lo hará mucho más claro aquí. Y así, por lo tanto, podemos recorrer todas las epopeyas y enviárselas a Jira También podemos ver muy rápidamente cuál es la metodología, ya sea cascada o ágil y hacer cosas diferentes. Así que hagámoslo sacándolo en una forma un poco más limpia, haciendo que sea más fácil llegar y agarrar lo que queremos. Entonces para hacer eso, vamos a necesitar un nodo de código, y lo haremos en JavaScript. Y yo creé la codola, así que sólo voy a pegar eso y explicar Entonces lo que estamos haciendo está en el lado izquierdo, tenemos el ítem, que es esta estructura de salida. Eso lo conseguiremos y lo obtendremos de la entrada, que en realidad es esta estructura. Y una vez que obtengamos la salida cruda, la vamos a pasar. Y si es una cadena, entonces vamos a sacar el JSON crudo que necesitamos. Vamos a levantar campos pasados hasta el nivel superior, como decía, porque facilita agarrar lo que queremos. Y así la metodología ítem va a ser la metodología pasada. En otras palabras, vamos a escoger eso de esta cadena aquí y vamos a escoger las epopeyas también de eso Y luego vamos a devolver el nuevo artículo, que es mucho más limpio. Entonces esto solo hace que sea mucho más fácil agarrar lo que queremos, la metodología, para que podamos decir si es ágil o cascada y luego las epopeyas para que podamos recorrerlas. Así que vamos a comprobar qué pasa cuando ejecutamos eso. Lo primero que he notado es que me he olvidado de hacer algo. Aquí arriba, solo se puede ver que se ha devuelto un artículo, pesar de que había dos artículos, uno por cada fila en la entrada. Y la razón de eso es porque tengo esto aquí correr una vez para todos los artículos seleccionados. Entonces debería haber puesto correr una vez por cada artículo. Y de esa manera, cada fila de la hoja de cálculo, hará esto por, y eso nos facilita enviar cada fila como salida y procesarlas de manera diferente. Entonces si ejecuto eso, aquí vamos. Y entonces ahora esto es un poco más limpio ahora para que podamos agarrar la salida, y solo hace que sea un poco más fácil llegar y obtener lo que necesitamos, la metodología y las epopeyas También tenemos ahora dos ítems, uno aquí en la estructura de salida, y luego otro más abajo. Entonces puedes ver aquí que en el exterior limpiamente, la metodología es cascada, y es seguida por una serie de epopeyas Y si bajo al siguiente dentro de esta estructura de salida, la metodología es ágil, y luego tenemos una serie de epopeyas, y esta es la información que queremos poder obtener fácilmente Así que eso funcionó. Lo siguiente que vamos a hacer es decidir por cada uno de estos elementos que entran, tenemos que decidir si es ágil o cascada y luego hacer algo diferente cada vez. Entonces para eso, vamos a usar una I. Y esto está fuera si, y por dentro, lo que vamos a hacer es que vamos a escoger la metodología, que está aquí, agradable y fácil de agarrar. Y entonces vamos a hacer esto. Si es igual a cascada, vamos a bajar por la primera pista. Y por cualquier otra razón, vamos a asumir que es ágil y luego ir por la segunda pista. Así que vamos a ejecutar eso. Y si miras aquí, puedes ver que hay una rama verdadera y una rama falsa. Es decir, si es cierto que este artículo que ha entrado es cascada. Dice que la metodología es cascada, luego termina en la verdadera rama. Pero si es falso, entonces termina en la rama falsa. Y eso es porque la primera es metodología cascada, la primera fila, y la segunda fila es metodología ágil. Entonces se ramificó con éxito, así que eso es bueno. Entonces salgamos de esto. Entonces, ¿qué queremos hacer a continuación? Entonces, si se trata de metodología de cascada, queremos crear un tipo diferente de tema en Jira Todavía tendrá el tipo de problema épico, pero vamos a establecer algunos campos diferentes ahí para que podamos mostrarlo como un gráfico de Gan. Y si es ágil, haremos otra cosa. Pero primero hagamos el tema del estilo cascada. Entonces, lo que tenemos que hacer, y esto realmente se aplica a ambos casos, es que tenemos que separar las epopeyas en este punto Entonces sabemos que esta pista es para cascada. Entonces separemos las epopeyas de la cascada, y las epopeyas son las fases en cuanto a cascada que vamos a enviar a Jira en Así que vamos a escoger este nodo dividido, y eso va a sacar las epopeyas que necesitamos Entonces aquí adentro, literalmente vamos a arrastrar epopeyas, y eso es lo que queremos separar. Entonces a partir de este punto, solo queremos una lista de epopeyas, y ahí no hay nada más que hacer Entonces probemos que obtenemos nuestras epopeyas en la salida, y ahí estamos Entonces esta es una lista de epopeyas o fases en cascada, cada una teniendo un resumen, una descripción, estimación con fecha de inicio y finalización, y eso es exactamente lo que queremos para cada fase que se genere Entonces eso es todo. Entonces lo siguiente que queremos hacer es agregar todos estos a Jira Para que puedas ver que salió como un solo artículo. Ahora lo dividimos en cinco, y estas son las cinco epopeyas o fases que vamos a sumar a Jira, por lo que ahora la llamará cinco veces Entonces lo que vamos a hacer es que vamos a hacer clic en Plus sobre eso y luego vamos a encontrar a Jira, y queremos el software Jira Y dentro del software de Jira, lo que vamos a hacer es que vamos a crear un problema Y así ya tengo una cuenta de software de Jira. Si tienes a Jira, entonces deberías tener una cuenta para asegurarte configurarla de la manera correcta para que puedas agregar epopeyas Y lo que hay que escoger es un proyecto de scrum. Y puedes elegir el proyecto scrum tanto para el lado de la cascada el lado ágil cuando configuras Jira Si haces eso siempre y cuando lo hagas, entonces tendrás acceso al tipo de problema correcto. Una vez que te hayas configurado con una cuenta de A Jira, entonces puedes venir aquí y recoger tu cuenta como de costumbre, crear una nueva credencial como de costumbre. Será Cloud. Tendrás que obtener tu token API y ponerlo aquí. Y una vez que hayas hecho eso y tu dirección de correo electrónico aquí, entonces podrás continuar. Entonces ya tenemos las cosas correctas aquí. tema es el recurso, y la operación es crear. Entonces voy a escoger de una lista de todos mis proyectos. Y este es el proyecto de cascada. Entonces si es cascada, sabemos que queremos que vaya a este proyecto, deportes de pasión, AI Tracks. Ahí es donde van nuestros proyectos de cascada porque todos nuestros proyectos de cascada son proyectos de chándal en este momento. Con el tiempo, podríamos cambiar esto. Entonces esto es solo proyectos de ropa, por ejemplo, o podríamos haberlo llamado proyectos de cascada. Pero solo por claridad, lo he llamado así por ahora. Y entonces el tipo de tema que va a crear es uno de épicos por ahora. Entonces ahora lo que queremos hacer es empezar a agregar la información, y esta es la razón por la que creamos cascada separada de temas ágiles. Entonces el resumen habla por sí mismo. Eso vendrá de resumen. Y eso va a ser cosas como el título realmente de esta fase, que es la finalización del diseño del chándal de hombre passion sports Y las otras cosas que queremos agregar son que podríamos agregar literalmente cualquier cosa, pero queremos agregar una descripción, y eso vendrá de aquí. Y eso explica que esta fase implica finalizar el diseño del producto, incluyendo la selección de chándal Valere , etcétera. La otra cosa que es realmente importante agregar es la fecha de inicio. Y ahora la fecha de inicio no aparece en nuestra lista. Eso es porque es un campo personalizado en este momento actual en Jira Entonces agregas Campo personalizado de una lista, fecha de inicio. Eso es lo que queremos. Y luego lo arrastraremos. Y eso es prácticamente todo lo que necesitamos. Podríamos agregar más, pero en aras de ser concisos, voy a dejarlo así. Una cosa a tener en cuenta es que actualmente no podemos obtener la fecha de finalización, que es la fecha de vencimiento. No podemos conseguir eso a través del nodo. Si intentas buscar en el campo personalizado Anuncio, verás que la fecha de vencimiento, que es la versión de Jira de una fecha de finalización no está en la lista En este momento, solo hay un tema en el que no lo saca a través de eso, pero siempre podemos rellenarlo más tarde. Ya es bastante bueno, y podríamos poner eso en otro lugar para que pudiéramos poner la fecha de vencimiento como parte de la descripción y luego solo escogerla y agregarla más tarde. Es un poco engorroso, pero por ahora, esa es una forma de manejarlo Entonces esa es toda la información que necesitamos. Entonces ahora vamos a comprobar que podemos crear con éxito esta epopeya en Jira Ahí vas. Entonces parece que se ha creado una, dos, tres, cuatro, cinco epopeyas en Jira Entonces, si salimos de eso ahora, deberíamos poder ir a Jira y ver que se crea entonces Una forma de verificar es si volvemos y miramos la salida, puedes ver los ID aquí, puedes ver las claves aquí, PSAT 265, PSAT 266 Entonces si vuelvo ahora a Jira, y queremos el chándal AI, si me refresco, ahí tienes Así se puede ver todo desde 65, 66, siete, 68, y 69 ha aparecido aquí. Ahora bien, si borro estos viejos, sólo para evitar confusiones. De hecho, voy a necesitar ir a AW y eliminar todos los antiguos, lo que nos deja con solo estos nuevos que han venido directos, y se puede decir a partir de la fecha. Entonces, si ahora vuelvo a la vista de línea de tiempo, pueden ver que esto es más estilo de gráfico Gan, y muestra esencialmente los tiempos, los tiempos de inicio y finalización de cada una de estas tareas. Entonces eso es excelente. Ya tenemos el primero hecho. Ahora, volvamos. Entonces lo que tenemos es, si es un proyecto de cascada, crea el problema y lo crea. Es importante destacar que lo que se hace es que lo ha creado con una fecha de inicio. Y el hecho de que tenga una fecha de inicio significa que en la vista de línea de tiempo, porque tiene una fecha de inicio, comienza aquí y sigue adelante. A pesar de que no tiene fecha de vencimiento, como pueden ver aquí, sigue adelante creo que hay algún tipo de defecto, pero definitivamente no sigue funcionando más que la siguiente fase. Y luego se detiene ahí, y esta fase sigue adelante, y luego hay otra fase. Entonces por eso, por suerte, aunque no hay fecha de vencimiento, es bastante fácil ver que ha funcionado. Y tenemos una línea de tiempo al estilo Gan casi una gancha. Entonces eso es genial. 15. Cómo automatizar planes de proyectos ágiles (adaptativos) directamente en Jira: Ahora lo que queremos hacer es que queremos crear este backlog para ágil Tan ágiles para tareas ágiles, no los va a crear con un día de inicio, lo que significa que si tuvieras que mirar esto en la línea de tiempo, ni siquiera puede mostrar la línea de tiempo en este momento. Pit es interesante. Pero en la línea de tiempo, en realidad no muestra ninguna de esas historias o epopeyas porque el número uno, son historias Ponen historias, no epopeyas, para que no se muestren, y no tienen fecha de inicio, así que no las verás aquí. Entonces así es como sabemos que los ha puesto con éxito como historias de estilo ágil. Entonces lo que voy a hacer es que voy a eliminar estos para que sepamos cuándo han entrado los nuevos. Vaya, eso está totalmente limpio. Y así ahora, cuando volvamos al backlog para el sitio web de fútbol deportivo Passion, Premier League, vamos a ver un conjunto completamente nuevo de artículos una vez que esto haya funcionado Entonces ahora si volvemos entonces lo que queremos hacer ahora es que queremos trabajar en esta segunda pista de la I. La primera pista creó elementos para cualquier cosa que sea un proyecto de cascada. Ahora queremos hacer algo muy parecido, pero cambiar ligeramente los temas. Entonces vamos a duplicar esto, adjuntarlo. Ahora bien, si miramos dentro, esto va a ser exactamente lo mismo. Todavía los va a tomar como epopeyas, y luego simplemente haremos diferentes cosas al otro lado de la misma Entonces ejecutemos ese paso. Asegúrate de que eso funcione, sí, los está escupiendo en epopeyas, como puedes ver aquí con un resumen y una descripción y una estimación en los puntos de la historia, que es la parte importante, como Entonces ahora los ha dividido y tenemos seis artículos, todos ellos en Epic, podemos de nuevo, crear un problema y adjuntamos eso. Entonces abramos esto. Y aquí vamos a hacer algunos cambios. Entonces lo primero es no vamos a pasar de la misma lista. Entonces lo que voy a hacer solo para estar limpio es que voy a borrar estas partes porque las pondremos más adelante. Incluso voy a eliminar el resumen para que estemos empezando completamente frescos. Entonces el proyecto en el que estamos partiendo de esto sigue siendo el mismo, así que es la misma credencial Vamos al mismo lugar. Sigue creando un problema, por lo que es problema de recursos, operación crear. Sin embargo, el proyecto es diferente. Por lo que nuestros proyectos ágiles van a ir a la página web de Passion sports football, Premier League. Entonces estamos asumiendo que si es ágil, debe ser ese proyecto en este momento. Podemos cambiar eso más tarde. El tipo va a ser historia. No lo vamos a poner como una epopeya porque las epopeyas suelen aparecer en la línea de tiempo Las historias aparecen en el Blog, así que lo queremos en el Blog para proyecto de estilo ágil, así que haremos clic en Historia. Y el resto es muy similar. Vamos a agarrar nuestro resumen y ponerlo en resumen. Y eso está escrito en estilo ágil. Como fanático del fútbol, quiero ver los partidos y resultados precisos y actualizados de la Premier League para poder seguir los horarios y resultados de los partidos. Bonito. Los resúmenes ahí dentro Ahora necesitamos agregar la descripción. Y vamos a obtener eso a partir de aquí, desarrollar y mantener un módulo dinámico de accesorios y resultados. Entonces esa es la descripción. Y lo que es diferente de los proyectos ágiles, en lugar de especificar la fecha de inicio y la fecha de finalización por adelantado, pondríamos estimaciones Ahora, por lo general, eso lo haría el equipo, pero solo lo he metido para demostrar cómo se vería. Entonces, si agregamos campo, no es un campo normal. Está en campos personalizados. Haga clic en Agregar campo personalizado, seleccione de la lista y queremos estimación de punto de historia. Y el valor va a venir de aquí. Así que sólo vamos a poner eso directamente. Y esto es a ocho punteros. Entonces eso es todo lo que necesitamos porque no tiene la fecha de inicio, no aparecerá en nuestra línea de tiempo, y no queremos que lo haga. Queremos que sea una lista en una lista llamada lista de Blog. Entonces vamos a ejecutar ese paso, y podemos ver que ahora se genera uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis pisos, comenzando en clave PS PL 65 y terminando con la clave PS PL 70. Entonces deberíamos ver que todos estos aparecen en nuestro backlog, pero no estarán en la línea de tiempo, y solo deberían estar en la y solo deberían estar en página web de fútbol Passion Sports, proyecto de la Premier League como Historias Así que ahora hemos hecho ambas pistas. Pasemos a Jira y veamos nuestro proyecto ágil. Entonces este es nuestro atraso. Si nos refrescamos, ahí tienes. Puedes ver que nuestro backlog tiene todas las historias 65-70. Da clic en cualquiera de ellos. Lo bueno es que no solo tenemos nuestro resumen como fanático del fútbol, etcétera, sino que también tenemos una descripción que es excelente porque tiene criterios de aceptación en casos extremos todos generados por nuestro agente de IA porque le dijimos que hiciera las cosas en un formato particular, y se hace eso por cada historia Así que esto siempre se puede cambiar y refinar y actualizar, pero es un excelente punto de partida. Incluso se pone en algunas estimaciones, y éstas se basarán en conocimientos reales. Nuevamente, este es el tipo de cosas el equipo tendría que mirar para estimar, pero es solo una demostración de lo que es posible, en realidad. Y si volvemos y miramos a nuestro agente de IA. Todo vino de esto. Todo vino de decir, yo ágil, la descripción debe contener criterios de aceptación en casos extremos con encabezamientos en mayúsculas en negrita Eso es todo ahí dentro. Decía, cómo generar las epopeyas con un resumen escrito como papel yo uno, para que esa razón estime los puntos de la historia de Fibonacci Entonces todas esas cosas se han usado para generar historias. Y si lo piensas bien, todo eso acaba de provenir de una hoja de cálculo y principalmente del hecho de que hay un objetivo de producto diciendo, construir un sitio web de fútbol del Reino Unido de primer nivel que cubra la Premier League y con algunas características clave como componentes esperados por fanáticos del fútbol como partidos, resultados, tablas de liga, etcétera Así que es realmente increíble que hayamos pasado de este flujo de trabajo a esto, que es una lista de historias, historias de alto nivel o epopeyas en las que el equipo puede trabajar Entonces ese es nuestro flujo de trabajo. Realmente increíble. Nuestro agente gerente de planeación de proyectos es realmente parte del equipo, y este agente de IA ha hecho un excelente trabajo generar dos pistas diferentes usando el razonamiento y su cerebro, el modelo Open AI GPT para generar planes de proyecto completos para un proyecto en cascada o proyecto ágil todo basado en información realmente mínima aquí, pero planes realmente realistas basados en eso, en realidad. Entonces ahora es tu momento. Lo que quiero que pienses en cuántas veces has tenido que decidir, debería ser una cascada ágil o pensar en cuántas veces has tenido que crear planes de proyectos desde cero, tenido que crear planes de proyectos desde cero, rellenando hojas de cálculo más grandes donde tienes que poner en cada tarea tú mismo, cada fase, cada épica sola tú mismo Así que piensa en eso y quiero que se te ocurra un proyecto que va a ser alimentado a NAN como automatización y te haga la vida más fácil. Y algunos ejemplos son, si tu rol es gerente de proyectos, podrías usarlo para crear automáticamente los planes y enviarlos a Jira o desde resúmenes de proyectos o ideas de alto nivel tal como nosotros gerente de producto, puedes usarlo para convertir tus ideas en epopeyas listas para backlog Si eres fundador, puedes estandarizar la ejecución entre equipos para que cuando se te ocurra una idea, se ejecute de la misma manera para todos los equipos, solo puedan usar este flujo de trabajo para enviar tareas a su herramienta de elección Si eres gerente de operaciones, puedes planificar iniciativas de producción o logística para esto. Y si eres un líder de equipo, puedes eliminar la ambigüedad temprano de la planificación y generar tareas que se generen de manera consistente en todo tu equipo Así que empieza con una hoja de cálculo, un agente y una decisión de planeación Y luego construir a partir de ahí. Así es como los flujos de trabajo agénticos y las automatizaciones reemplazan a las reuniones y no reemplazan juicio porque aún puedes ingresar en ellas Pero como puedes ver, es muy potente para automatizar la planeación de tus proyectos Espero que hayas disfrutado eso. Nos vemos en la siguiente lección. 16. Cómo automatizar publicaciones e imágenes con el agente de campaña de redes sociales: Esta lección, vamos a automatizar una de las partes más repetitivas y que consumen mucho tiempo del funcionamiento de una marca, y eso es crear contenido de redes sociales Vamos a hacerlo usando un agente de IA. ¿Por qué lo usamos? Lo usamos para generar contenido consistente en las redes sociales de la marca, y eso va a compartir algunos activos, pautas de marca e imágenes de marca, usos comunes para diferentes roles, automatizando publicaciones en redes sociales, manteniendo la voz de la marca consistente, que siempre tenga la misma apariencia Dejar que los equipos creen contenido seguro que se adhiera a ciertas pautas o ciertas reglas dentro de la empresa Entonces este es nuestro flujo de trabajo, el agente de campañas de redes sociales. En este caso, lo estamos haciendo usando un mensaje de chat, y la razón principal por la que estamos haciendo eso es porque es muy conveniente chatear aquí abajo para usar nuestro chat para enviar mensajes a nuestro agente. Y hay otras formas de hacerlo. Podemos programarlo, y podemos llegar a eso en una fecha posterior. Pero por ahora, vamos a usar el chat porque es muy conveniente. Lo va a hacer es que va a mandar un mensaje al agente. El agente, como de costumbre, está utilizando como modelo GPT cerebral. Esta vez, vamos a tener memoria porque lo que queremos hacer es que queremos enviar una publicación a las redes sociales cada vez. Y queremos recordar las últimas imágenes que enviamos porque lo que no queremos hacer es reutilizar las mismas imágenes una y otra vez. No quiero mandar un post hoy por la mañana y por la noche, reutilizar la misma imagen. Entonces en este punto, vamos a introducir la memoria. Y antes incluso de enviar el post, vamos a referirnos a los activos de marca. Estas son básicamente nuestras pautas de marca. Y nuestras imágenes de marca para asegurarnos que las pautas nos dirán cosas sobre el color del producto y el estilo, y las imágenes nos mostrarán las imágenes adecuadas para usar en línea con el post. Y aquí dentro, vamos a usar un agente porque un agente de IA nos ayuda a resolver problemas complejos con el razonamiento. Entonces queremos que el agente piense realmente en varios escenarios, cuáles son las pautas y asegurarnos de que estamos enviando las publicaciones correctas en el momento adecuado, usando algún razonamiento para asegurarnos de que lo que publicamos esté en línea con las pautas. Y así, por lo tanto, tiene sentido usar un agente en lugar de si entonces otro conjunto de reglas. Entonces vamos a usar esta solicitud HTTP como lo hemos hecho en el pasado para tomar las imágenes correctas. Y vamos a crear un post. En este caso, vamos a ir a LinkedIn. Es bastante sencillo, y te mostraré cómo hacerlo, pero se puede hacer para cualquier sitio de redes sociales. Se puede hacer para cualquier red social. Se puede hacer para Facebook, Instagram, Tik Tok, y, por supuesto, aquí, como puedes ver LinkedIn y por supuesto, X. Así que en este caso, vamos a publicar en LinkedIn. Y aquí un ejemplo de lo que vamos a publicar. Esta es una representación de nuestra página de deportes de pasión en LinkedIn. Y estamos diciendo a nuestros asociados de negocios así como a nuestros clientes que esto viene, y esas personas son personas que pueden comprar a granel y ponerlo en tiendas, pero algunos de ellos también clientes que acaban de pasar a estar en LinkedIn. Y lo que hemos hecho es que hemos creado un post. Puedes ver que es específico para el lanzamiento del día del boxeo, experimenta la combinación perfecta de estilo y rendimiento con la última colección de Passion Sports diseñada para un ajuste delgado, con el distintivo logotipo de Passion Sports, estilos masculinos en llamativos negro y dorado, damas en atrevido negro y rosa, eleva tu juego de ropa deportiva y haz una declaración este día del boxeo diseño deportivo de pasión para campeones. Todo esto se genera, y luego tenemos esa nuestra imagen ahí para los chándales deportivos de pasión. Ahí tenemos algunos. Tenemos el concepto original que vino del CEO. También tenemos algunas otras imágenes de marca que muestran un diseño elegante. Es un gran uso de las imágenes. Ese es el juego final. Vamos a mostrar cómo llegamos ahí. Para crear esto, vamos a hacerlo paso a paso. En primer lugar, si recuerdas, nos referimos a nuestros activos de marca con un Google Doc. Vamos a mostrar cómo pasamos de un Google Doc a MCP y por qué lo usaríamos Primer paso, como de costumbre, vamos a crear nosotros mismos un flujo de trabajo. Voy a llamarlo el Agente de Campaña en Redes Sociales. Y lo primero que vamos a hacer es que vamos a agregar nuestro nodo de chat. Esto es lo que vamos a usar para activar el post. Ahí está, y no hay nada más que decir sobre eso ahora mismo. Vamos, por supuesto, a tener a nuestro agente de IA. Y lo que vamos a hacer es que ya está conectado al nodo disparador de Chat, lo cual es genial, y ya va a tomar entrada de chat, que también es lo que necesitamos. Lo que vamos a hacer es, como de costumbre, vamos a agregar nuestro mensaje del sistema. Y esto nos va a decir qué debe pasar cada vez, independientemente del mensaje que entre. Pero antes de agarrar nuestro prompt, lo que vamos a hacer es que vamos a pensar qué herramientas primero, vamos a sumar los cerebros de la operación como de costumbre. Y ese es el modelo abierto de Aichat. 4.1 mini está bien como de costumbre. Y en este punto, lo que queremos hacer es cada vez que recibimos un mensaje, queremos referirnos a nuestras pautas de marca y nuestras imágenes de marca para poder crear el post. Las pautas de la marca ayudarán a asegurarnos de que tenemos el texto correcto, y las imágenes de la marca se asegurarán de que podamos usar las imágenes para enviar realmente la publicación. Vamos a ir a Google Sheets. Y vamos a obtener nuestras pautas de marca , pautas de chándal. Me gusta configurar manualmente, pero sabe que estamos obteniendo una fila dentro de la hoja. Ahí vas. Tiene la info, estilo hombre, estilo dama. Y la otra cosa que queremos hacer es que queremos agarrar las imágenes de la marca. Así que todavía vamos a ir a la hoja de investigación del producto. Y vamos a agarrar imágenes de chándal, y ya estamos bien para irnos. Ahí vas. Ahí tenemos los enlaces de imagen para varias imágenes. Eso es agarrar la información correcta. Y con eso, vamos a ejecutar rápidamente ejecutar paso ahí y volver a nuestro agente. Por el momento, no entra nada porque ni siquiera hemos mandado un mensaje. Aquí dentro, podemos mandar un mensaje. Por ejemplo, podemos decirle que cree un post del día del boxeo. Haga clic en Entrar allí. Y eso es para ver entrar algunos datos. Ahora, como de costumbre, puedes ver entradas de chat entrando, crear un daypost de boxeo para nuestro producto muy vago, muy suelto deliberadamente Y eso es para mostrarte que podemos hacer algo podemos comenzar con algo muy suelto y vago y luego terminar con una publicación adecuada en redes sociales basada en este agente Por el momento, no sale nada, y eso es porque solo dice eres un asistente servicial. Ahora voy a agarrar nuestro aviso, y vamos a poner eso aquí y vamos a ver con qué sale eso, y va a tener mucho más sentido. Bien, así que aquí está nuestro aviso. Dice, Eres un asistente responsable del cumplimiento de marca de contenido de redes sociales. Primero, revisa las pautas de la marca usando la herramienta Obtener pautas de marca. Dos, generar textos en redes sociales de LinkedIn según lo solicitado por el chat y asegurarse de que utiliza pautas de marca para describir las imágenes. Tres, encuentra todos los enlaces de imagen en la herramienta Get brand Images donde la marca Passion sports es sí. Cuatro, solo genera un enlace de imagen. Cinco, salida de texto en este formato, no cambiando nada. Y tiene algo de JSON estructurado aquí, que es post text, Postext va aquí, Image link, image link va aquí El prompt es muy sencillo. Básicamente dice: Obtener algunas pautas de marca, obtener algunos enlaces de imagen, generar solo uno de los enlaces de imagen, y luego generar texto en este formato, no cambiar nada. Y en este formato, literalmente tiene el texto que entra y el enlace de la imagen. Así que hagamos esto como prueba y asegurémonos de que se ejecute y veamos cuál es la salida. Entonces aquí podemos ver que el Jason ha sido Output. Tenemos Mensaje de texto. Este día del boxeo, eleva tu juego de ropa deportiva con los deportes de pasión, elegantes y elegantes trajes de pista slim fit negros y dorados diseñados exclusivamente para hombres, elaborados a la perfección con el logotipo de Passion Sports Nuestra indumentaria combina rendimiento y elegancia. No te pierdas abrazar el espíritu de la temporada con nuestra colección premium Hashtag Boxing Day, hashtag deportivo, elegancia de ropa deportiva. Y luego el enlace de la imagen es un enlace directo a Dropbox con la primera imagen ahí dentro. Entonces eso es excelente. Y ten en cuenta que todo eso viene de un mensaje realmente sencillo que diga, crear un post de día de boxeo para nuestro producto. No dijiste nada del color y nada del producto. Pero porque si tuviéramos que mirar hacia abajo, podemos ver que tenemos nuestras pautas de marca y tenemos nuestras imágenes de marca, podemos generar el post. Entonces, si abrimos esto, y solo echa un vistazo rápido a nuestras pautas de marca. Se puede ver que se saca de la sábana. Es negro y dorado, reemplaza cualquier logotipo con logo de Passion Sports, hazlo slim fit, no hagas otra cosa. Y a pesar de que esto es un poco como un aviso, y probablemente cambiaría esto para no decir no hacer nada más y no decir reemplazar logotipos con un logo de passion sports. Todavía era lo suficientemente inteligente como para averiguar qué queremos hacer y pensar que este texto le dice lo suficiente que hay un estilo de hombre o de damas y cuál es el aspecto y la sensación. Ese es un buen comienzo. Ahora tenemos nuestra salida, que es post text. Lo que esencialmente queremos hacer es tomar nuestra imagen, convertirla en una imagen real. Y luego convertir eso en un post. El primer paso es que vamos a usar el nodo HTTP. Y para la URL, vamos a sacar la URR de aquí. La forma de hacerlo es que necesitamos meternos en el JSON y hacer eso tiramos en la salida. Pero dentro de la salida, dentro de la salida, queremos pasar realmente el JSON y sacar el enlace de la imagen, y eso se ve algo así. Esto básicamente dice, dentro del JSON, pasarlo, y luego dentro de él, agarrar el elemento de salida y luego de eso agarrar el enlace de la imagen. Si miras por aquí, vamos a mirar dentro de esta estructura. Vamos a agarrar este elemento de enlace de imagen aquí. Puedes ver debajo aquí un ejemplo. Se puede ver que esto ha sacado esta URL, que es exactamente lo que queremos. Y como de costumbre, vamos a tener que establecer bits y piezas aquí para asegurarnos de que obtenemos nuestros datos brutos. Entonces bajamos a las opciones, escogemos respuesta. El formato va a ser un archivo de datos. Y lo que eso va a hacer es convertir esta URL en una imagen, datos de imagen reales. Vamos a correr eso. Ahí vas. Ahí está. Podemos descargarnos eso. Y ahí está. Esta es la primera imagen que estamos descargando ahora Basado en nuestros enlaces de imagen que obtuvimos de la investigación, los productos de marca. Eso es. Ahora lo siguiente que hay que hacer. Lo más importante es publicar eso en las redes sociales. Si queremos publicar en redes sociales, solo necesitamos un nodo para eso. Voy a usar el ejemplo muy sencillo de LinkedIn de cómo publicar redes sociales. Haz clic en R más, escribe LinkedIn, y queremos Publicar. Y ahí está. Lo primero que vas a querer hacer es crear una credencial Ahora ya he creado el mío, pero si necesitas crear una credencial, hay un par de cosas que vas a necesitar hacer Hay dos formas de hacerlo. La primera forma es si creas una credencial, entonces literalmente te quedarás con el estándar Por lo general, estos estarán fuera apoyo organizacional y el legado puede estar apagado. Los tengo encendidos por una razón, te lo diré. Entonces irás y conectarás tu cuenta. Se abrirá aquí, y luego te registrarás. Y esencialmente, una vez que hayas iniciado sesión , te traerá de vuelta aquí. Ahora, es posible que encuentres que eso no funciona debido a la forma en que tinta a lo que LinkedIn espera para que puedas publicar. Y en realidad puedes abrir estos documentos aquí, haz clic en Abrir Documentos. Y te empezará a decir cuáles son los prerrequisitos para poder publicar Dice, Puedes usar estas credenciales para autenticar LinkedIn Este es el nodo que estamos usando. Y los requisitos previos son que necesitas para crear una cuenta de LinkedIn Necesitas crear una página de empresa en LinkedIn. Y ahora, esas son las dos cosas que tengo. Cierro esto y vuelvo. Tengo una cuenta, obviamente. Por eso estoy conectado , y esta es mi página de empresa para Passions sports. Ya tengo esas dos cosas. Sin embargo, lo que puede necesitar hacer es que necesite crear soporte organizacional y hacer clic en Soporte organizacional, hacer clic en Legado, también. Y luego hay varias formas de conectarse a LinkedIn. Si volvemos a los docs, muestra que había dos métodos, el método de autenticación soportado. Gestión comunitaria con OWL dos. Usa este mensaje. Usa este método si eres un nuevo usuario de LinkedIn o estás creando una nueva aplicación de LinkedIn. Y luego está AOT dos. Usa el mensaje, usa el método para aplicaciones de LinkedIn antiguas y cuentas de usuario. Es un poco vago en cuanto a cuál usar. Te voy a enseñar cómo hacer cada uno. Acabo de mostrarte cómo conectarte literalmente usando OWL two. Pero necesitaba mostrarte cómo hacer las dos cosas si acaso una de ellas no te funciona. Y me cuesta saber eso sin conocer tu configuración. Te voy a enseñar cómo hacer ambas cosas. Una vez hecho eso y hayas probado tu conexión, literalmente puedes hacer clic en Guardar aquí y cerrarla. Y luego asegúrate de haber escogido la conexión correcta aquí. Voy a deshacerme de éste. No lo necesito. Pero elige el correcto aquí. He estado usando la cuenta de LinkedIn tres, y me quedaré con eso. Entonces ahora lo importante aquí es, dependiendo de la configuración que uses, si usas un OOTh normal, es posible que puedas publicar como persona Y si usas la comunidad Ooth, publicarías como organización Estoy usando la comunidad . Voy a publicar como organización. Entonces lo que necesitas es la organización en la que te encuentras. Este es un ID único, un ID único que vas a pegar aquí. Y la mejor manera de conseguirlo es que si vuelves a tu página de LinkedIn, verás aquí arriba que hay un ID único, y puedes simplemente agarrar eso, copiarlo y pegarlo aquí. Y esto le dirá a LinkedIn la página exacta en la que estás publicando. Lo siguiente que queremos hacer es agarrar el texto que en realidad vamos a publicar. Vamos a agarrar ese texto. Podemos tomar eso del JSON o del esquema. Y como antes, tenemos que repartir el texto. Vamos a agarrar la parte exacta de la estructura que necesitamos, que es este texto post, esta parte de la estructura. Eso es lo que necesitamos. Y el JSON para hacer eso es esto, podemos ver ya está agarrando el texto correcto. Y ahora categoría de medios. Lo que queremos es que queremos publicar una imagen, escoger imagen, y el campo binario de entrada son datos, y eso es porque automáticamente encontrará los datos que están aquí que están en la sección binaria. Lo encontrará automáticamente siempre y cuando le demos el nombre correcto para el elemento, y se puede ver el nombre de los datos de los elementos. Una vez que hayamos hecho eso, debería poder recogerlo será capaz de recoger el texto que necesitamos y los datos para crear nuestro post. De hecho, cuando ejecutemos esto, automáticamente se publicará en LinkedIn. Asegurémonos de que eso suceda. La forma de hacerlo es ir a la página. Puedes ver la primera imagen aquí está esta imagen de todos los trajes de pista que he publicado antes, y debería cambiar a nuestra imagen de maniquí porque esa es la primera que se recoge Vamos a probar eso. Aquí se puede ver que nos ha dado. Dije URN LI compartir y luego un número. Ese es un identificador único para este post, y no nos da mucho más. No podemos ver el post porque todo eso se ha ido a LinkedIn. Simplemente muestra lo mismo en diferentes formas. Si ahora volvemos a LinkedIn y actualizamos la página, ahí la tienes. Ahí está nuestro nuevo post. Tiene el texto, este día del boxeo, eleva tu juego de ropa deportiva, y tiene nuestros maniquíes Sabemos que ha funcionado. Eso es genial. Ese es nuestro primer post juego enviado automáticamente a LinkedIn. Y lo importante es que todo vino de un mensaje de chat. Y si miras el mensaje de chat, el mensaje de chat simplemente creará un pase de un día de boxeo para nuestro producto. Puedes ver que no hemos dicho nada sobre la marca, nada de imágenes, y puedes ver que tenemos un post adecuado generado a partir de 17. Cuándo usar el protocolo de contexto de modelo (MCP) y la memoria: Ahí lo tienes. Ahí está nuestro nuevo post. Tiene el texto. Este día del boxeo, eleva tu juego de ropa deportiva, y tiene nuestro Maniquí Sabemos que ha funcionado. Eso es genial. Ese es nuestro primer post juego enviado automáticamente a LinkedIn. Y lo importante es que todo vino de un mensaje de chat. Y si miras el mensaje de chat, el mensaje de chat simplemente creará un pus de día de boxeo para nuestro producto. Se puede ver que no hemos dicho nada de la marca, nada de imágenes, y se puede ver que tenemos un post adecuado generado a partir de eso. Eso está todo bien y bien, contento con eso. Ahora, las cosas cambian ligeramente cuando quieres enviar otro post. Literalmente podríamos simplemente copiar esto y pegarlo, y generaría otro post para nosotros. Hagámoslo, y luego veremos algunas cosas que necesitamos cambiar. Eso va a recorrer todo el proceso generando un nuevo post, y eso va a generar otro post. Si ahora vamos a LinkedIn, refrescar, puedes ver que se genera un nuevo post, pero con exactamente la misma imagen. Sabemos que es una nueva porque dice Este día del boxeo elevan y aquí dice, Celebra el Día del Boxeo con estilo y confianza en deportes de pasión, exclusivos trajes de pista. ¿Por qué ha hecho eso? ¿Por qué ha agarrado la misma primera imagen Bueno, antes que nada, esa imagen es la primera en nuestras imágenes de marca. Si entramos en imagen de marca, y luego abrimos la hoja de cálculo Podemos ver en la hoja de imágenes de chándal que ninguno de estos son de la marca Passion Sports. Y nuestro agente de IA dijo: Busca el de marca Passion Sports. Y se puede ver que el primero de aquí es este maniquí de chándal pasión maniquí Y lo que está pasando es que está escogiendo el primero de aquí que está marcado. Y ese es el del maniquí. Pero lo que queremos que haga es que ahora queremos que rote a través de todos estos. Ahora, podría haber hecho que lo hiciera, pero deliberadamente no quería hacerlo de esa manera. Te puedo mostrar lo siguiente. Volvamos al flujo de trabajo. Y si echamos un vistazo a nuestro agente y abrimos esto un poco, echemos un vistazo a las reglas. Eres un asistente responsable del contenido de redes sociales de coplanta de marca Consulta las pautas de la marca usando la herramienta Obtener pautas de marca, generar enlaces en el texto de las redes sociales según lo solicitado por el chat y asegúrate de que usa pautas de marca para describir la imagen. Encuentre todos los enlaces de imagen en la herramienta de imagen de marca donde la marca de deportes de pasión es sí, salida solo un enlace de imagen. El texto de salida en este formato no cambia nada. Está hecho lo que le hemos dicho que haga. Sin embargo, lo que no le hemos dicho que haga es obtener la siguiente imagen de una larga lista de imágenes. Ahora hay dos cosas para recordar aquí. Una es que cada vez que enviamos este mensaje, realidad va a en realidad va a entrar y realizar las mismas reglas y tomar la imagen. Pero lo que no hace es que no tiene memoria alguna. No recuerda cuál fue el último número uno, y eso lo sabía. No actualicé el prompt para ser más sofisticado. Lo que podríamos haber dicho es obtener la siguiente imagen en la lista. Pero lo que ya sé es porque no hay memoria, no va a recordar cuál es la siguiente imagen. Por eso no lo hice en esta etapa. Otra cosa a tener en cuenta, para que esto sea más avanzado, es que actualmente, estamos usando estas hojas de cálculo en múltiples lugares en este punto porque lo estamos escribiendo estamos escribiendo a esta hoja de cálculo en la investigación en nuestro flujo de trabajo de investigación, donde hacemos algunas investigaciones sobre las imágenes, y luego pegamos en esa hoja de cálculo cualquier imagen que encontramos que pensamos sería bueno para nuestra marca, y luego cambiamos esa imagen. Coincide con nuestra marca. Nosotros hacemos todo eso ahí dentro. Y luego también nos referimos a pautas de marca en otros lugares. Lo que queremos hacer es que queremos hacer este cobertizo y ahí es donde entra MCP Así que en realidad tenemos un par de cosas que hacer. Necesitamos algo de memoria para que podamos recordar el último post que hicimos y luego actualizarlo. Hay otras formas de hacerlo, pero en este punto, me gusta recordar lo último que hicimos para que siempre podamos referirnos de nuevo a él. Y si hay algo que cambie en nuestras pautas de redes sociales y queremos o queremos recordar una publicación que funcionó bien o algo así , quedará en la memoria. Y la otra cosa que queremos hacer es queremos que esto sea fácilmente compartible entre diferentes servicios, diferentes flujos No queremos seguir yendo a esta hoja de cálculo porque en algún momento, puede que no la queramos en una hoja de cálculo Es posible que lo queramos en una base de datos o de alguna otra forma. Aquí es donde dos conceptos, la memoria, que veremos más adelante y los recursos compartidos, los datos compartidos, y los datos compartidos generalmente se manejan usando el Model Context Protocol. Hablemos de eso muy rápido. ¿Qué es Model Context Protocol? Model Context Protocol o MCP es una forma de dar a los agentes de IA datos compartidos, reglas consistentes y pautas centralizadas y acceso controlado a la información también En lugar de incorporar las reglas de la marca directamente en cada agente, cada flujo de trabajo y aviso, MCP nos permite mantener cosas como nuestras pautas de marca, bibliotecas de imágenes, cualquier regla, reglas cumplimiento, cosas así Manténgalos todos en un solo lugar y permita que múltiples agentes accedan a ellos de manera segura. Por qué usamos MCP y cuándo usaríamos MCP y cuándo no lo haríamos Usaríamos MCP cuando múltiples agentes o flujos de trabajo están usando las mismas reglas o datos Cuando queremos algo como el cumplimiento o la marca que necesita ser aplicado de la misma manera en todas partes, quieres una fuente de verdad, realmente, un lugar al que puedas ir al que sabes que siempre tendrás ese lugar es el lugar donde revisas las reglas, y lo compartes y no quieres duplicar la lógica en todos tus flujos de trabajo. ¿Y no usaríamos MCP? No lo usaríamos cuando esta tarea es única o puramente experimental o donde no hay reglas o restricciones compartidas o cuando la velocidad importa más que la gobernanza, siendo la gobernanza realmente asegurarse de que las reglas se apliquen correctamente en todas partes. Las cosas se gobiernan de la manera correcta. Aquí, vamos a usar MCP porque las redes sociales tienen un riesgo bastante alto Es bastante público. Queremos algo de consistencia de marca, y esto va a ser compartido. Las reglas van a ser compartidas entre muchos componentes. Tan genial que es una gran manera de compartirlo. Incluso a través de la web, diferentes componentes, diferentes flujos de trabajo pueden llamar a la misma fuente, las mismas pautas de marca. Y eso sí sucede en las empresas de todas partes. Y queremos hacer cumplir lo mismo, usar la misma voz de marca, controlar qué imágenes y no están permitidas. Y luego también, mantiene las reglas consistentes en todo el equipo. Entonces ahora, en base a eso, vamos a mostrar cómo configuramos MCP. 18. Cómo usar la memoria para publicar contenido nuevo: Entonces, en este punto, tenemos un agente de IA que escupirá una publicación en las redes sociales a partir de un simple mensaje de chat que cualquiera en el equipo puede usar, y seguirá estando en línea con nuestras imágenes de marca, nuestras pautas de marca Entonces, el primer problema que tenemos es que si solo nos concentramos en este agente de IA por un segundo. Entonces digamos alguien otra vez, dice, enviar el día del boxeo Imagen, enviar mensaje del Día del Boxeo. Entonces, por el momento, el agente escupe con bastante razón un enlace de imagen Y si recuerdas esta parte de la imagen, que es el chándal Passion Mannequin, tema que tenemos en este momento es que queremos una nueva imagen Ahora bien, se puede pensar que es bastante fácil hacer eso porque por ejemplo, podría cambiar esto para podría cambiar esto para decir ahora salida solo un enlace de imagen, asegurando que no hemos puesto esta salida, el siguiente enlace de imagen en la siguiente fila, asegurando que no hemos emitido esto anteriormente. Entonces eso debería funcionar, bien, porque tenemos todas las filas, y solo estamos diciendo salida el siguiente enlace de imagen en la siguiente fila, asegurando que no hemos emitido esto previamente. Así que vamos a probar que ejecutan el paso, doble clic, y sigue siendo el chándal de pasión, Mannequin. ¿Por qué eso no funciona? Bueno, cuando estás enviando estos mensajes, el chat aquí tiene un ID de sesión, y en realidad está creando un nuevo mensaje cada vez. Basado en esta sesión, pero realmente no puede recordar lo que se envió antes. Entonces no sabe cuándo va y recoge todas estas filas. Debo decir aquí, todas estas filas, ya pueden ver. Puedes ver aquí se enviaron 12 artículos y para las filas que se devolvieron para imágenes de la marca, lo cual es genial. Pero la primera vez que ve este mensaje, y encuentra todos los enlaces de imagen, cada vez que ejecutamos este agente, va a obtener una lista de todos esos enlaces de imagen. Y voy a decir salida del siguiente enlace de imagen en la siguiente fila, asegurando que no hemos emitido esto previamente, pero no hay previamente porque no recuerda la última vez que ejecutamos esto. Y esta es la razón por la que necesitamos la memoria. Entonces lo que vamos a hacer ahora es que vamos a agregar algo de memoria simple, y luego vamos a ver un cambio en este comportamiento. Entonces, si cerramos esto, queremos bajar aquí a donde dice memoria. Y para empezar, solo usaremos memoria simple. Y la longitud de la ventana de contexto es lo que le dice el número de interacciones pasadas que el modelo recibe como contexto. Entonces por ejemplo, si lo ponemos a cinco, recordará las últimas cinco imágenes porque cada vez que le digamos que genere un nuevo post, pasará a la siguiente imagen. Y si ponemos mil aquí, recordará las últimas mil imágenes. Me gusta mantener esto más corto que el número de imágenes que tengo. Entonces, por ejemplo, si sé que tengo cinco imágenes, la guardaré a cinco. Si sé que tengo cuatro imágenes, la guardaré a cuatro. Y de esa manera, siempre recordará el número máximo de imágenes que tenemos. Lo otro importante es el ID de sesión JSON aquí. Este ID de sesión de JCN se recoge y está en línea con el chat Entonces sabemos que esta sesión se relaciona con este chat. Entonces si cierro esto y luego ahora volvemos a nuestro agente de IA y ejecutamos el paso, vamos a acercarnos un poco. Y podemos ver que ahora, si miramos esta dirección, ya no es el maniquí Recordó el último, y ahora se traslada a la siguiente fila. Vamos a ejecutar de nuevo. Entonces, si echas un vistazo aquí, recordemos alguna parte de esto. Entonces esto era un dropbox, TK. Si le echas un vistazo a este bit, TK S 86. Vamos a ejecutar de nuevo. Y ahí puedes ver Dropbox S SCL FI ZOPY Entonces sabemos que esto está cambiando cada vez. Entonces ahora lo que podemos hacer en base memoria lo que veremos es que cada vez que publiquemos, obtendremos un nuevo post de LinkedIn con una nueva imagen. Así que vamos a probar eso ahora mismo. Voy a ahorrar. Y aquí dentro, podemos enviar literalmente el mismo mensaje. Entonces estamos diciendo enviar mensaje del día del boxeo. Ni siquiera dice que sea una publicación. Entonces así de suelto es este texto. Pero por las reglas que ponemos en el agente de IA, sabemos que va a crear un post. Así que vamos a correr eso. Y podemos ver que está pasando por los movimientos, va a la memoria Se trata de obtener las imágenes de marca y los lineamientos de la marca. Se nos ha enviado nuestro post. Entonces si ahora vamos a LinkedIn y actualizamos, ahí tienes. Nuevo post, imagen a estrenar. Y eso es porque estamos usando la memoria para recordar lo que enviamos la última vez y lo que publicamos ahora. Ahora bien, hay muchas otras formas de hacer esto. Una de las mejores prácticas es realmente hacer una nota nosotros mismos en la hoja de cálculo de lo que publicamos Sin embargo, lo que quería demostrar aquí es, una vez que tengas memoria, puedes empezar entonces a recordar lo que has hecho en el pasado y hacer cambios basados en lo que hiciste en el pasado. Y este es un gran ejemplo de ello. Así que volvamos a nuestro flujo de trabajo. Entonces eso es genial. Eso es excelente. Ahora estamos en una situación en la que cada vez publicamos una nueva imagen. Lo que queremos hacer ahora es asegurarnos de que esto y esto se compartan. Por lo que se comparten las imágenes de marca y los lineamientos de la marca. Y la razón es porque en realidad estamos usando esto ahora en múltiples lugares dentro de nuestro conjunto de flujos de trabajo, y lo que queremos hacer es poder referir a las mismas imágenes de marca y las mismas pautas de marca desde cualquier lugar. También queremos poder hacer cumplir ciertas reglas. Entonces, para algunos agentes de IA, a veces, es posible que queramos decir, solo puedes elegir las pautas de la marca, y solo puedes elegir las reglas de la marca, pero queremos que vaya al mismo lugar para ambos porque ambos están relacionados. Ambos son activos de marca. Entonces, qué va a hacer esto, lo que estamos a punto de hacer creando usando el MCP, el Model Context Protocol, y esencialmente poniendo todos estos en un solo lugar, nos permite cambiar si usamos una hoja de cálculo o una base Nos permite tener un lugar centralizado al que vamos por todos nuestros activos de marca y esencialmente compartirlos entre todos nuestros agentes. La forma en que vamos a hacer eso es que vamos a crear un servidor, y vamos a crear un cliente. Así que vamos a hacerlo ahora, y vas a ver exactamente el beneficio de usar MCP 19. Cómo usar el Protocolo de contexto modelo (MCP) para compartir datos y directrices: Lo que queremos hacer es publicar redes sociales y queremos compartir esta información sobre nuestras imágenes de marca y las pautas de marca que estamos destinados a usar para la publicación. Todo esto está funcionando muy bien. Pero queremos compartir esta información para que cualquiera de nuestros flujos de trabajo, cualquiera de nuestros agentes de IA pueda encontrar este número uno. Hay una fuente de verdad, y también queremos la capacidad de si queremos cambiar estos a cualquier cosa que queramos bases de datos o cualquier cosa sin afectar a ninguno de los flujos de trabajo de llamadas que lo llaman. Entonces, la forma de hacerlo es usando el Model Context Protocol y Model Context Protocol, cliente y un servidor para comunicarse entre sí, donde este contendrá un cliente MCP, y el cliente llamará al servidor, y eso nos da un mayor control sobre lo que se puede y no se puede llamar, dónde se asienta y cuán compartible es Entonces demostrémoslo ahora. Lo primero que vamos a hacer es que vamos a apagarnos y crear el servidor MCP Entonces voy a crear un nuevo flujo de trabajo, y lo voy a llamar servidor MCP de activos de marca Y lo que queremos crear un servidor es, en primer lugar, hacer clic como de costumbre, subir a la derecha y escribir MCP Y lo que queremos es el desencadenador del servidor MCP. Y esto es lo que nos permite esencialmente obtener nuestra información de un lugar compartido. Este es el servidor. Aquí hay dos URL, la URL de prueba y la URL de producción La URL de prueba en realidad solo se ejecuta una vez cada vez que la llamas como precaución. La URL de producción es lo que permanece encendido y se ejecuta todo el tiempo. Normalmente solo uso el de producción porque de lo contrario, tengo que seguir reiniciando el servidor de prueba Y esto tiene un camino, y el camino es lo que vamos a usar para llamarlo. Entonces, si cambiamos esto, verás que esto se actualizará. Entonces cambiemos eso ahora. Entonces lo hemos llamado activos de marca, y si hacemos ejecutar paso, verás que dice aquí, escuchando evento de prueba, ir al servidor MCP y crear un evento Si dejo de escuchar y vuelvo y verás que hay una prueba en una URL de producción, si hago clic, si me aseguro de que estoy en la URL de producción, entonces esto, como dije antes, permanecerá encendido. Entonces ahora tenemos un servidor. La pregunta es, ¿qué va a servir? Lo que va a servir es la información que queremos que otros flujos de trabajo puedan usar en cualquier parte del mundo, de hecho. Bajaremos a las herramientas y elegiremos nuestras Hojas de cálculo de Google. Y como de costumbre, me gusta configurarlo manualmente, decir que va a sacar filas de la sábana, y vamos a elegir nuestras pautas de marca y pautas de chándal Ejecuta eso y podemos ver que está recuperando la información correcta, cámbiele el nombre. Y vamos a crear otro para que desde exactamente el mismo lugar, también podamos obtener imágenes de marca. Entonces vamos a hacer clic. Establecer manualmente pasando ahora vaya a nuestra hoja de investigación de productos y obtenga las imágenes de tracksuimages, y asegúrese de que llegue Ahí tienes, hay una lista de imágenes de auditoría en la hoja y renombrarle el nombre. Entonces ahora este servidor, cuando se le solicite, servirá de vuelta a quien lo solicite, las imágenes de marca y los lineamientos de marca que va a solicitar este va a ser nuestro agente. Pero lo bueno es que cualquiera de nuestros agentes ahora puede solicitar esto desde el mismo lugar. Y si hacemos algún cambio en esto, se cambia centralmente todo en un solo lugar y se usa en todas partes. También podemos, como verás, hacer cumplir ciertas reglas sobre lo que puede y no puede ser utilizado por el cliente del otro lado. Entonces, lo único que tenemos que hacer para que esto funcione, en realidad hay dos cosas que tenemos que hacer. Haga clic en producción, asegúrese de que está utilizando el de producción, haga clic en Ejecutar paso. Y lo más importante es asegurarse de que esto esté configurado en activo. Entonces te dirá que el flujo de trabajo está activado. Ahora puedes conectarte a tus clientes NCP a la URL usando SSC o transportes HTTP transmitibles. Así que hago clic en Lo tengo, y ahora esto está activo y se puede usar. Entonces, porque en realidad ya he creado uno de estos y tiene un nombre ligeramente diferente, voy a apagar esto y en realidad vamos a usar el que creé antes aquí, exactamente lo mismo. Tiene Obtener imágenes de marca, Obtener pautas de marca. Lo he llamado servidor NCP de marca porque esencialmente, aunque también obtenga las imágenes, lo principal que queremos hacer es guiar a quien lo llame para que use las imágenes de marca correctas, las pautas de marca correctas y cualquier otra cosa relacionada con la marca Y esto ya se está ejecutando, así que simplemente lo dejaré funcionando, y se puede ver que está activo aquí. Entonces ahora lo que vamos a hacer es volver a nuestro flujo de trabajo de llamadas, que es, en este caso, nuestro Agente de Campañas de Redes Sociales, y vamos a conseguir que use este servidor en lugar de usar estas Hojas de cálculo de Google, y eso nos da más flexibilidad, como he dicho. Entonces, si volvemos ahora, queremos ir a buscar un Agente de Campaña en Redes Sociales. Y aquí dentro, se puede ver que sigue usando Google Sheets. Entonces lo que queremos hacer ahora es llamar a nuestro servidor MCP en su lugar, así que nos desharemos de este , y nos desharemos de ese Y lo estamos haciendo a favor de llamar a Una herramienta ahora. Entonces si tecleamos MCP, podemos ver que dice MCP herramienta cliente Este es el cliente que llamará a nuestro servidor. Entonces como puedes ver aquí, dice, conectar herramientas desde un servidor MCP, y eso es exactamente lo que queremos hacer Entonces si hacemos click en eso, lo queremos hacer es querer pegar aquí un enlace al servidor MCP que vamos a estar usando, el que acabamos de crear Entonces si volvemos, vamos a la URL de producción, copiamos, y luego volvemos y pegamos eso aquí, estamos usando el servidor correcto. Vamos a dejar eso como streamable. Sin autenticación. Y esto es importante de qué herramientas usar. Ahora, en nuestro caso, vamos a utilizar ambas herramientas. Vamos a usar las imágenes. Vamos a querer información sobre imágenes de marca e información sobre pautas de marca. Sin embargo, es posible que otros agentes de IA solo quieran acceder a una de esas cosas. Y así esto nos permite solo darle acceso a las cosas que necesitamos. Entonces, si hacemos clic aquí, podríamos ir a Seleccionado, y luego podemos elegir si queremos solo tener acceso a las pautas de marca o deshacernos de eso y solo darle acceso a imágenes de marca. Por lo que nos da mayor seguridad sobre lo que es lo que podemos usar. La otra cosa que podemos hacer, también, es que podemos decir todos menos. Entonces podríamos decir todas las herramientas. A excepción de las imágenes de marca están disponibles. Y eso funciona bien si tenemos muchas herramientas, podrías tener alrededor de siete u ocho herramientas todas relacionadas con la marca, y queremos usarlas todas excepto una o dos. Y en lugar de enumerarlos todos, podemos simplemente excluir los que no queremos. Ahora bien, da la casualidad de que, en este caso, queremos usar ambos, así que voy a dejar esto para nada, y eso es todo. No hay nada más que hacer. No hay otros ajustes. Así que sólo vamos a asegurarnos de que esto funcione. Así que haga clic en Ejecutar paso y proporcione esto dice proporcionar los datos que normalmente vendrían del agente de IA porque solo estamos ejecutando este paso, vamos a proporcionar qué datos necesitamos sacar. Entonces digamos que solo queremos obtener pautas de marca. Haremos clic en eso. Y nos sale un error. Entonces, por lo general lo que pasaría es algo que vendría a través de nuestro agente de chat a través una sesión a nuestro cliente MCP y lo llamaría Entonces porque eso no está pasando, creo que no sabe muy bien qué hacer en este caso. Voy a intentar ejecutar step, y después voy a probar con imágenes de marca. Y nuevamente, suceden las mismas cosas. Dice, error en sub nodo, memoria simple. Así podremos abrir el nodo de memoria simple que creamos anteriormente. Y como puedes ver, como te estaba explicando, el ID de sesión, no viene nada y eso es porque no hemos enviado un mensaje. Entonces, en otras palabras, tenemos que hacer esto correctamente la manera en que solíamos enviar un mensaje. Entonces, si cerramos esto y abrimos nuestro chat aquí abajo, vamos a decir, enviar mensaje del día del boxeo, y podemos hacerlo simplemente haciendo clic en la flecha. Volveré al mensaje anterior, haga clic en Reproducir y verlo hacer su magia. Para que veas que va al cliente de MCP. Va a usar eso para sacar nuestras pautas de marca y crear un post. Así que eso es lo que con éxito, podemos ir a LinkedIn, hacer una actualización, y se ha vuelto a la vuelta porque sólo estamos haciendo cuatro imágenes, así que se ha vuelto a la vuelta al maniquí Eso es genial. Pero podemos ver todas las obras. Entonces, si volvemos a y tenemos un nuevo mensaje aquí también. Entonces, si volvemos, podemos ver que todo esto está funcionando. Voy a renombrar esto. Voy a cambiar el nombre de esto para obtener activos de marca. Y en realidad, para completar, voy a renombrar lo que hay en el prompt para llamar a la herramienta R. Entonces ahora va a decir, revisa las pautas de la marca usando la herramienta de activos de marca. Y hará todo lo demás de la misma manera generar enlaces en textos de redes sociales, utilizando las pautas de la marca, encuentre todos los enlaces de imagen en la herramienta Obtener activos de marca ahora. Seguirá verificando que la marca de deportes de pasión es sí, da salida al enlace de imagen en la siguiente fila, asegurando que no hemos dado salida a esto previamente, y el texto de salida sigue siendo nada cambia ahí. Así que vamos a ejecutar eso y sólo comprobar que eso funciona. Entonces, volvamos a agarrar nuestro mensaje, hazlo. Asegúrese de que el agente funcione sin problemas. Y voy a ahorrar independientemente. Volveremos a LinkedIn, refrescar. Y ahí tienes. Tenemos nuevo mensaje, nueva imagen, así que eso está funcionando muy bien. Entonces ahora tenemos esto funcionando completamente de extremo a extremo. Podemos escribir en un chat. Lo entiendo utilizará nuestro aviso para verificar los activos de la marca, que son nuestras pautas de marca y nuestras imágenes de marca, asegúrese de que sean correctas. Se referirá a la memoria simple para que conozca la última imagen que publicamos, y se asegurará de que no publique la misma imagen más de una vez. Y pasará por generar una imagen y luego crear un post a partir del texto que generamos y la imagen. Así que eso es increíble. Tenemos un agente de campaña de redes sociales en toda regla. Así que vamos a cambiar el nombre de eso. Y como digo, todavía hay más que podríamos hacer. Quiero decir, podríamos programar esto, lo que implicaría algunos cambios aquí. Por el momento, digamos que nuestra empresa no quiere programarlo. Quieren enviar mensajes a voluntad cuando quieran. Y sobre todo dado que se trata de un concepto de producto, quieren un poco más de control sobre él. Y este chat funciona bien para las personas internamente. Podríamos cambiar esto a algo diferente, correo electrónico, podríamos cambiarlo para que venga de WhatsAP o de cualquier otro cliente, realmente Pero esta es una manera práctica de generar un post muy fácilmente, y podemos expandirlo a cualquier plataforma. Entonces ahora es tu turno. Lo que quiero que hagas es pensar una pieza de contenido que tu equipo crea repetidamente y cómo un agente de IA podría ayudar a manejarlo de manera segura. Así que pasemos por algunos roles diferentes que en realidad podrían usar esto. Por lo que un gerente de marketing podría usarlo para generar LinkedIn o publicaciones sociales para lanzamientos semanales de productos, por ejemplo, similar a lo que acabas de ver crear. Fundador podría anunciar nuevos productos o hitos consistentemente El equipo de comercio electrónico podría usarlo para crear publicaciones que resalten características específicas del producto periódicamente. Una agencia podría usarlo para producir publicaciones de marca para diferentes campañas de clientes que están surgiendo. Y los equipos de operaciones o comunicaciones podrían usarlo para compartir actualizaciones internas o anuncios públicos regularmente. Lo que quiero que hagas es elegir un rol que se aplique a ti o a tu equipo y encuentres algún tipo de publicación recurrente que necesite salir con reglas claras Y así, una vez que hayas hecho eso, estarás seguro de que has aprendido a convertir tu creación de contenido en un sistema confiable y repetible en lugar de una tarea de última hora, algo que puedes haber producido para ti sin tener que pensarlo una y otra vez, especialmente cuando agregas el elemento de programación que atravesaremos en una fecha posterior Y eso es todo. Espero que lo hayas disfrutado. Nos vemos en la siguiente lección. 20. Introducción a la generación aumentada de recuperación (RAG) y a la base de datos de piña: Bien, entonces en esta lección, vamos a automatizar una de las partes más importantes y exigentes de un negocio, la atención al cliente, lo que ahora se llama experiencia del cliente. Mientras nos preparamos para el próximo lanzamiento del producto del chándal Passion Sports AI, nuestros clientes naturalmente tendrán preguntas, especialmente si publicamos en redes sociales Tienen dudas sobre el producto, sobre el dimensionamiento, los materiales, la entrega, sobre el tiempo de lanzamiento o la disponibilidad. Esas preguntas pueden llegar a través de las redes sociales, chat de un sitio web, el correo electrónico, las aplicaciones de mensajería o literalmente en cualquier lugar. En lugar de responder estas preguntas manualmente, vamos a crear un agente de chat de experiencia del cliente que pueda responder de manera precisa, consistente e instantánea, utilizando el mismo conocimiento que nuestro equipo usaría internamente. Así que repasemos el flujo de trabajo. El flujo de trabajo se llama Customer Experience Chat Agent, y le da respuestas y respuestas al cliente, dependiendo de cómo se comunicaron con nosotros. ¿Por qué lo usaríamos? Lo usamos para responder a las preguntas de los clientes automáticamente utilizando conocimientos internos confiables. Y los usos comunes para diferentes roles son manejar preguntas para el lanzamiento, reducir la carga de soporte, dar a los clientes respuestas rápidas y precisas. Entonces este es un ejemplo de recuperación de generación aumentada o lo que llamamos RAG Entonces lo que estamos construyendo aquí es un ejemplo clásico de RAG. Lo que es RAG RAG es un patrón donde la IA recupera información relevante de una fuente de conocimiento externa y luego usa esa información para generar En lugar de adivinar simplemente usando el LLM para salir y descubrir cosas que pueden ser más fundamentales para nuestra información comercial, en realidad sabemos más que Internet, adivinando, la IA se basa en datos reales Entonces, ¿por qué es importante RAG? Bueno, Rags es crítico para atención al cliente porque la información del producto cambia, y queremos asegurarnos de que siempre tengamos las cosas actualizadas. Las respuestas deben ser precisas y las alucinaciones son inaceptables, especialmente cuando se habla con Por lo que RAG asegura que el agente solo responde en base documentación aprobada se puede actualizar cambiando los datos, no el modelo, y se escala a medida que su base de conocimientos crece, por lo que siempre podemos cambiar la documentación En resumen, RAG convierte la IA de un chatbot en un sistema de soporte confiable Entonces, ¿por qué necesitamos ir más allá de las hojas y archivos PDF? Hablemos de eso. Bueno, hasta ahora, hemos usado Google Sheets y en segundo plano, PDFs y documentos Y eso funciona a pequeña escala, pero se descompone rápidamente. Los problemas son, es difícil buscar con precisión. Es difícil mantenerse sincronizado, y no está diseñado para la recuperación semántica Para soportar RAG correctamente, necesitamos una base de datos construida para la recuperación de IA Así que técnicamente ya hemos usado RAG en lecciones anteriores, pero la forma más frecuente de usarlo es usarlo de una manera que vaya a través de una base de datos para obtener la información Entonces la base de datos que estamos usando es Pinecone. Entonces, presentemos a Pinecone y por qué la estamos usando. Entonces, antes que nada, ¿qué es Pinecone? Pinecone es una base de datos vectorial . Entonces, ¿qué es eso? Entonces, en lugar de almacenar filas y columnas como suele hacer una base de datos, almacena el significado, y eso significa que las preguntas no necesitan redacción exacta. Significa que el sistema recupera contenido basado en tu intención porque entiende el significado, y la IA obtiene el contexto más relevante cuando está haciendo cosas usando RAG ¿Qué es una base de datos vectorial? Et lo explican realmente simplemente. Una base de datos vectorial convierte texto en vectores numéricos, valores numéricos, estructuras numéricas y los almacena por similitud semántica Entonces donde tenemos palabras que significan algo similar, las almacena cerca una de la otra. También permite a la IA recuperar las coincidencias de significado más cercanas. Y esto es ideal para cosas como preguntas frecuentes, preguntas frecuentes, documentación de soporte, políticas e información del producto. Pero, ¿por qué estamos incluso usando una base de datos en primer lugar? Y ¿por qué Pinecone específicamente, ya que existen otras bases de datos vectoriales Elegimos una base de datos porque conocimiento del cliente crece constantemente. Necesitamos una recuperación rápida y precisa, y múltiples agentes y sistemas necesitan acceder potencialmente a los datos. Así que podríamos usar esto para muchos otros flujos de trabajo. Y elegimos Pinecone porque está diseñado específicamente para flujos de trabajo RAG Se escala fácilmente, se integra limpiamente con los agentes de IA y proporciona flujos de trabajo de demostración listos para que podemos usar directamente de la caja Empecemos y configuremos esto paso a paso. Entonces lo primero que quiero hacer es mostrarte el flujo de trabajo, el flujo de trabajo agéntico que vamos a crear Entonces, la forma en que empiezan las cosas es que aquí obtenemos algunas entradas de chat. Entonces, repasemos y un vistazo a cómo pudo haber surgido esa entrada de chat. Entonces echemos un vistazo a este post. Digamos que tenemos clientes echando un vistazo a nuestras redes sociales en deportes de pasión, y resulta que ven este mensaje. Necesita más información. Nuestro equipo de experiencia del cliente está aquí para ayudarle. ¿Qué pasa con nosotros en cualquier momento en más 1555, uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis, para un apoyo rápido y amigable, estamos listos para ayudarlo con todas sus necesidades deportivas de pasión, y tiene una buena imagen del próximo chándal Por lo que un cliente puede tener algunas preguntas respecto. Ellos ven el chandal Piensan que se ve bastante bien. Quieren saber algunas otras cosas, qué son los colores cuando se lanza, todas esas cosas buenas. Y solo pueden agregar nuestro número a What's up, agregarnos como contacto y contactarnos. Entonces aquí es donde entra el chat. Entonces, si volvemos a nuestro ejemplo, por el momento, estamos usando NanChat, pero esto puede ser reemplazado por cualquier chat, correo electrónico, o cualquier forma de comunicación Entonces el mensaje viene al preguntar a nuestro agente de IA qué otros colores tenemos, por ejemplo. Y nuestro agente de IA va, como de costumbre, a utilizar el modelo de chat de IA abierta como cerebro de la operación, para que pueda pensar y acceder a una red neuronal. También tenemos algo de memoria simple y eso es para que pueda recordar con el tiempo lo que los clientes estaban preguntando. Entonces, si hay una conversación con el cliente, sabe lo que se le preguntó antes. No se olvida cada vez que se envía un mensaje. Y también, dependiendo de cómo configuremos la memoria, también podría recordar conversaciones con los clientes. Pero por ahora, lo configuraremos solo para recordar conversaciones con el cliente actual. También va a obtener información sobre imágenes de marca. En este caso, solo necesitamos información sobre las imágenes. Eso es suficiente porque tenemos la siguiente herramienta. Esta es la herramienta Imágenes de marca, y la siguiente herramienta es una herramienta de documentación para clientes. Ambos están usando MCP. Este es uno que configuramos anteriormente para usar MCP para obtener información de activos de marca Y este es otro cliente MCP que irá a Pinecone Database para obtener Y entonces lo que esto hace es que nos facilita mucho tomar la documentación y buscar la documentación en la base de datos muy rápidamente. Busque información sobre las imágenes de la marca, si se pregunta algo sobre el aspecto del chándal, envíelo de vuelta al agente y luego envíelo de vuelta a nuestro cliente Entonces esto es lo que vamos a crear. Pero lo primero que vamos a hacer es agregar nuestros datos en la Base de Datos Pinecone Y eso significa que necesitamos configurar la Base de Datos Pinecone. Así que vamos a hacerlo ahora. Entonces aquí estamos en la página principal de Pinecone. Lo que quieres hacer es ir a piñecone dot IO para empezar, y te llevará a esta página de inicio diciendo que esta es la base de datos vectoriales Entonces, si haces clic en Iniciar construcción, te llevará aquí y tendrás una cuenta. Pero sólo para mostrarte cómo se hace, ahora voy a crear otra cuenta. Entonces, una vez que vayas a iniciar sesión, va a hacer lo habitual de asegurarte de que has aprobado cualquier información que le estés dando. Entonces voy a hacer clic en Aceptar ahí. Y te va a hacer algunas preguntas. Así que elige el que tenga más sentido. Entonces voy a decir que estoy construyendo un pequeño proyecto personal. Empieza gratis. Si escogieras esta, comenzarías la prueba estándar. Entonces vamos a empezar gratis. ¿Y qué estás construyendo? Es una lista desplegable. Iremos con agentes de corte RAG. ¿Qué tipo de datos tienes? Archivos RAW, PDFs. Eso es con lo que vamos a cargarlo. ¿Y cómo estás construyendo tu solución? Vamos a ir sin código, código bajo. Usa plataformas de automatización como NA ten sin escribir código completo. Eso suena como nosotros. Cual no code lo code platform estas usando NA ten y empieza. Entonces lo primero que va a pasar es que te dará clave API que se genera automáticamente. Esa es una de las cosas buenas de Pinecone es que te pone en marcha muy rápido en la última versión Entonces voy a copiar eso y guardarlo en algún lugar seguro. Entonces, una vez que estemos contentos de que eso esté copiado y lo hayamos almacenado en algún lugar seguro, podemos hacer clic en Cerrar. Y dice, Bienvenido a Pine Code Assistant. Comience a crear una capacidad precisa de respuesta a preguntas en sus productos de IA. Obtenga respuestas más relevantes, administre sus archivos con estas, control total sobre sus datos. Aceptemos y continuemos. Lo que tenemos aquí es alguna documentación. Este es el desarrollador. Parada rápida. Y si sigues esto, esto te guiará a través del proceso. Lo primero que te pide que hagas, dice, desarrollar un inicio rápido. NAN crea un flujo de trabajo NAN que descarga archivos a HTTP y te permite chatear con ellos usando Pinecone, Assistant e IA abierta Eso es increíble. Pinecone assistant es lo que nos va a permitir conversar directamente con nuestra documentación, esencialmente, nos va a permitir llegar a la documentación que necesitamos vía Pinecone Es bueno que nos dé este inicio rápido. Necesita su clave API Pinecone, simplemente haga clic en más sobre eso y ponga el nombre de su clave API En cuanto a permisos, si haces clic en esto, te dirá más sobre para qué sirven los permisos, seguridad, administración de acceso y todas esas cosas buenas. Por ahora, voy a darle todos los permisos. Y ten en cuenta, lo que estamos haciendo aquí, estamos generando una nueva clave API, y por eso le estamos dando un nombre. La clave API que guardaste anteriormente se llama la clave API predeterminada, pero Pinecone necesita una diferente antes de que podamos comenzar Crear clave. Y ahora hay que apagarse y guardar esto también. lo he copiado. Voy a guardar eso en algún lugar seguro. Una vez que hayas hecho eso y tengas una copia de eso, haz clic en Cerrar. Y luego continuaremos al siguiente paso. Así que crea un asistente en la consola de Pinecone. Nombra a tu asistente asistente de NN. Voy a abrir eso en una nueva pestaña, así siempre podemos volver a esta. Por aquí, voy a antes que nada, duplicar esta pestaña para que podamos volver a la documentación. Y luego voy a dar clic en Crear un asistente. Y si volvemos aquí abajo, en realidad, es bueno recordar que decía nombrar a su asistente de NAN asistente, créelo en la región de Estados Unidos. Hagámoslo ahora. Crear un asistente. Ya está en la región de Estados Unidos, lo cual es genial. Ahí vas. Esto se crea un asistente para nosotros, y el asistente es donde esencialmente podemos interactuar con Pinecone para que podamos hacerle cualquier pregunta como, por ejemplo, si bajamos aquí, como cualquier otro mensajero de chat, podemos decir, ¿para qué sirve Pinecone Dice, No se encontraron archivos. Si se cargan archivos, es posible que aún se estén procesando. No tenemos información ahí en este momento, pero cuando la tenemos, podemos regresar y probar que podemos obtener cosas de la base de datos en ese momento. Ahora volvamos a nuestra documentación. Entonces ya hemos hecho esta parte, revisa. La siguiente parte es, crear un flujo de trabajo de plataforma. Copia la URL de la plantilla de flujo de trabajo, que es esta. Vamos a copiar. Y en tu cuenta NAN, crea un nuevo flujo de trabajo y pega la URL en cualquier parte del editor de flujo de trabajo. Haga clic en Entrada para agregar el flujo de trabajo. Esencialmente, lo que vamos a hacer es crear un flujo de trabajo que Pinecone ya nos ha configurado, que nos permitirá introducir información en la Obtendremos información de prueba y podremos probar que podemos recuperar información de nuestra base de datos. 21. Cómo instalar la base de datos de piña: De vuelta en NAN, voy a regresar, y voy a crear un nuevo flujo de trabajo. Y lo voy a llamar Customer Experience Chat Agent. Y aquí dentro, vamos a hacer exactamente lo que dice. Decía pegar realmente en el flujo de trabajo, ese enlace al flujo de trabajo que acabamos de copiar. Voy a hacer eso usando Apple V, estoy en una Mac o Control V, si estás en una PC de escritorio. Y dice, Workflow se importará desde, y luego el enlace, le decimos que sí al inport. Y ahí está. Este es nuestro flujo de trabajo. Y lo que esencialmente hace, si me acerco un poco. De hecho, primero voy a alejar el zoom. Se puede ver todo el asunto. Este es todo el flujo de trabajo, y aquí hay algunas notas. Pero esencialmente, lo que sucede es que hay varias etapas y están numeradas. Número uno, sube archivos a Pinecone Assistant. Entonces cuando hacemos clic en Ejecutar flujo de trabajo, va a que haya algunas URL de archivos a algunos archivos que nos dio Pinecone Los va a dividir en una lista de archivos y descargarlos y convertirlos a un archivo MD, que básicamente es un archivo de texto. Y entonces si sigues esta ronda, si me alejo un poco, esta línea flexible en realidad vuelve por aquí Y esto dice, si muevo las notas fuera del camino y me acerco un poco. Entonces esto en realidad dice subir a asistente. Entonces el asistente es lo que estábamos viendo donde escribí en una consulta y decía que no hay datos Entonces estamos a punto de poner datos en el asistente. Entonces esto, una vez que tenemos la información agregada a un archivo de texto, entonces lo va a enviar aquí para probar para verificar el estado del archivo. Y si el estado está disponible, esperará. Entonces, esencialmente, lo está enviando a Pinecone para ingresar a la base de datos Y hay algún código para verificar que el archivo lo haya hecho en la parte de base de datos aquí se trata. Se lo envié a Pinecone y luego solo comprobará que está hecho en totalmente subido a la Y si ya está ahí, está disponible, entonces detenemos el flujo de trabajo. Nuestro trabajo está hecho. Ingresamos nuestra información. Si no, entonces solo esperará una cierta cantidad de tiempo, retrocederá y revisará de nuevo. Entonces, esencialmente, es crear un archivo D, un archivo de texto de datos, ponerlo en la base de datos, verificar que esté bien ahí y esperar hasta que eso suceda. Y en cuanto eso haya pasado, terminará con el estatus. Se pondrá fin al flujo de trabajo. La segunda parte es la capacidad de chatear con nuestra base de datos a través del agente de IA. Entonces aquí abajo, lo que tenemos, si me acerco un poco, es la capacidad de platicar con el agente. Entonces ya hemos visto esto antes. Para que podamos hacerle cualquier duda al agente. Va a utilizar como de costumbre el modelo de chat de IA como cerebro de la operación, y va a preguntarle al asistente lo que sea que le pidamos. Pero si miramos dentro del agente, puedes ver si nos acercamos un poco, dice, Eres un asistente útil. Utilice la herramienta asistente Pinecone para recuperar datos sobre versiones de Pinecone usando la Incluya el nombre del archivo y la URL del archivo en las citas donde sea que se haga referencia en la salida Entonces, esencialmente, lo que hicimos es introducir información en la base de datos. Lo sé porque lo he hecho antes sobre los lanzamientos de Pinecone Y entonces lo que está diciendo es, si hacemos alguna pregunta, va a usar la herramienta asistente, que se adjunta al agente, que es esta de aquí para obtener cualquier información que ya se haya ingresado. Y luego podemos personalizar esto para lo que nosotros pero por ahora, vamos a repasar vamos a hacer clic en Ejecutar flujo de trabajo, que va a introducir información en la base de datos, y luego volveremos y la probaremos. Si volvemos a la documentación, dice que lo que tenemos que hacer es agregar la clave API de Pinecone al En el nodo Subir archivo al asistente, seleccione API de Pinecone, cree nueva credencial y pegue su clave de API de Pinecone Entonces voy a buscar la clave API, y ahora voy a seguir lo que dice esto Tenemos que ir a buscar el archivo de subida al nodo asistente y seleccionar la API de Pinecone, crear nueva credencial. Así que vamos a hacer eso. Así que aquí está el archivo de subida al nodo Asistente. Y en ese nodo asistente, necesitamos seleccionar la API de Pinecone, crear nueva credencial y pegar la Entonces aquí, ahora haremos clic en Crear nueva credencial. Ya tengo una cuenta porque hice esto antes. Pero lo que harías es entrar aquí y hacer clic en Crear nueva credencial, pegar tu clave API Haga clic en Guardar. Y así ahora nos desharemos de esto. Y ya ves, tengo una segunda cuenta, así que vamos a hacer esto recién. Entonces, si volvemos a las instrucciones, ahora hemos pegado en la clave API Y luego dice, En el asistente de Pinecone, seleccione credencial para auth portador y luego cree nueva credencial y pegue Entonces, busquemos al asistente de Pinecone. Ahí está. Ayudante de piñas. Auth y lo mismo. Ya tengo una cuenta porque hice esto antes, pero crearías una nueva credencial, pegarías en la misma clave API y harías clic Y ves aquí abajo dice credencial creada con éxito nuevamente dentro de tu espacio personal Entonces vamos a cerrar eso. Lo que esencialmente hemos hecho es darle al asistente de Pinecone, la clave API para que pueda contactar e interactuar con Pinecone Y luego hemos hecho lo mismo para el archivo de subida a asistente. Así que ahora podemos escribir información en la base de datos y podemos leer información de la base de datos usando nuestro cliente aquí. Entonces volvamos a las instrucciones. Entonces ahora, dice, activar el flujo de trabajo. El flujo de trabajo está configurado para descargar notas recientes de la versión de Pinecone y subirlas a su asistente, haga clic en Ejecutar flujo de trabajo para iniciar el flujo Puede agregar sus propios archivos al flujo de trabajo cambiando las URL en el nodo URL de archivos Chatea con tus documentos. Una vez activado el flujo de trabajo, pídele los últimos cambios en la Base de Datos Pinecone Entonces lo que eso quiere decir es si volvemos aquí dentro, recuerden que dije que había un montón de URLs de archivos, y esto es lo que va a subir a la base Lo doloavertiremos a un archivo de texto, y luego lo enviaremos Entonces, si abro esto, acerque un poco. Puedes ver aquí hay una matriz y abrirla un poco. Puedes ver que aquí hay un montón de URLs para diferentes documentos Se puede ver doc punto Pinecone. Entonces, lo que está haciendo es que está cargando todos estos documentos en la base de datos para que solo tengamos algunos datos para comenzar. Entonces lo que voy a hacer es que lo voy a ejecutar primero para que veas qué pasa cuando carguemos estos y luego agregaremos nuestro propio documento a esta lista. Entonces ejecutaremos el flujo de trabajo. Así que tenemos un problema con el nodo, y de hecho ya lo he visto antes. Entonces, si entramos, dice que no se encuentra credencial. Entonces, si entramos en esto, ejecutamos, podemos ver que ha funcionado con éxito, y no estoy seguro de por qué sucede eso, pero me ha pasado antes. Tuve que ejecutarlo yo mismo. Entonces ahora que hemos hecho esto, se comprueba el estado del archivo. Ejecutemos de nuevo el flujo de trabajo. Y se puede ver que dice Flujo de trabajo ejecutado con éxito. Entonces, ahora que eso se ejecuta con éxito, ¿cuál es la diferencia? Lo primero que podemos hacer es volver con nuestro asistente y verificar que ahí haya información. Entonces si volvemos, esta es nuestra IA, nuestra asistente, asistente Pinecone y si recuerdas, decía, error, no se encontraron archivos Bueno, ahora si volvemos a preguntar, copia esto donde dice, ¿para qué sirve Pinecone Y aquí abajo, haz la pregunta, para qué sirve Pinecone Está pensando, y ahora dice Pinecone es una base de datos vectorial diseñada para permitir búsqueda y recuperación de similitud eficientes y escalables y Y la razón por la que se hace eso es porque hemos cargado todos los datos en. No obstante, si te hago una pregunta como, así que la he preguntado, qué colores están disponibles para el chándal Passion Sports Y si corremos eso, puedes ver que dice, Los resultados de búsqueda no contienen ninguna información sobre los colores disponibles para el chándal deportivo Passion Por supuesto, no lo hace porque aún no hemos ingresado ninguna información. Entonces lo que vamos a hacer es volver a nuestro flujo de trabajo. Y lo que tenemos que hacer es actualizar estas URL, como decía la documentación, para que podamos entrar aquí ya que en vez de estos documentos, lo que ahora vamos a ingresar aquí es nuestro documento, que en realidad es un archivo MD que creé anteriormente, y tiene la documentación de nuestros clientes Entonces echemos un vistazo a eso. Entonces aquí ves que tenemos la guía del cliente de chándal Passion Sports Está en dos formatos, PDF y MD. El archivo MD es un archivo de texto, y eso es porque no pudo convertir el PDF cuando lo probé antes. Entonces, si echamos un vistazo al PDF, solo para que veas de qué se trata. Entonces este es el PDF, y esencialmente es la base de conocimientos de atención al cliente de Passion Sports. Habla sobre un soporte de producto de chándal Valere y un documento de preguntas frecuentes, y brinda una descripción general del producto, detalles de lanzamiento donde comprar tallas disponibles, colores y estilos disponibles, todo el tipo de cosas que un cliente podría preguntar También me han hecho preguntas frecuentes como, ¿ cuándo se lanza el chándal Passion Sports , todas esas cosas buenas? Entonces esto es algo que generé antes. Y entonces lo que hice fue convertirlo en un archivo de texto llamado archivo punto d. Y si abres eso, eso es básicamente una versión textual de exactamente lo mismo. Entonces no hay nada loco, sencillo. Entonces, lo que vamos a hacer ahora es que vamos a agregar este archivo de texto a la base de datos usando nuestro flujo de trabajo. Si estás usando Dropbox, solo asegúrate de agregar uno al final porque eso es lo que descarga el archivo. Si dejas el cero, lo va a enviar a Dropbox en lugar de descargarlo. Entonces ahora vamos a volver a nuestro flujo de trabajo. Y lo que vamos a hacer es abrir esto, poner una coma y citar, cerrarlo de nuevo Eso debería ser arreglado, y ahora ejecutaremos el paso. Y ahí tienes. Puedes ver si nos acercamos un poco, puedes ver estas todas las URL que Pine Code nos proporcionó para sus archivos de texto, y hemos agregado las nuestras aquí Por lo que estos se cargarán en la base de datos una vez que ejecutemos el flujo de trabajo. Entonces ahora vamos a ejecutar el flujo de trabajo. 22. Cómo capacitar al agente de chat para la experiencia del cliente: Entonces, después de todo, en realidad tuve que cambiar la URL para usar Google Drive en lugar de Dropbox. Dropbox es muy complicado. No funciona. Así que puedes ver aquí he agregado una URL extra aquí que va a Google Drive, y luego vuelvo a ejecutar el flujo de trabajo, lo ejecuté, y todo está bien subido Entonces ahora cuando vamos a nuestro asistente, y luego ponemos en la pregunta, qué chandal haces nos da alguna información sobre nuestro chándal nos da alguna información sobre nuestro chándal Por lo que nos dice que nuestra información está cargada, nuestros documentos subidos. Entonces ahora si volvemos a nuestro flujo de trabajo, lo que queremos hacer es que queremos probar esta entrada de chat y asegurarnos de que haga exactamente lo mismo. Así que va a hacer es hacer clic en Chat ven aquí abajo. Lo pegaremos exactamente en la misma pregunta. ¿Qué trajes de pista tienes? Para que eso corra. verlo pasando por los movimientos aquí. Fui al agente, usé el modelo de chat y fui a la asistente de Pinecone Y como podemos ver, ha vuelto y dice, tenemos los deportes de pasión completos o trajes de chándal disponibles. Es un chándal premium para hombre diseñado para un estilo cómodo, etcétera, y tiene mucha información ahí dentro Entonces sabemos que nuestro chat funciona. Entonces la belleza de eso es ahora lo que tenemos es una forma de enviar mensajes de chat directamente a una base de datos. Está usando MCP. Pero lo que no tenemos son algunas cosas. Así que queremos incluir las pautas de la marca solo para asegurarnos que nos estamos comunicando sobre marca y estamos sacando los colores adecuados para la marca. Pueden cambiar en cualquier momento, y puede que no estén en la documentación del cliente, pero definitivamente estarán en las pautas de la marca. Entonces, si puedes imaginar que eres un representante de servicio al cliente o experiencia del cliente, querrás estar en la marca, por lo que estás comunicando lo que sea relevante. Entonces, lo que haremos es agregar nuestras pautas de marca. Entonces si hacemos clic en Herramienta, y luego nos dirigimos a la herramienta cliente MCP Y lo que queremos hacer es que no tendremos autenticación, pero queremos poner aquí como punto final nuestro servidor MCP para nuestras pautas de marca Así que vamos a agarrar eso y pegarlo. Entonces vamos a agarrar una URL de producción, hacer clic en esa, y la copia para nosotros como podemos ver. Entonces volveremos. Pega eso aquí, esto es para nuestras pautas de marca. Ahora la diferencia es que hay varias herramientas para incluir aquí. Y si voy a seleccionados, aparte de en vez de todos, se puede ver que ya sea podemos obtener los lineamientos o las imágenes. Ahora bien, en este caso, no necesariamente queremos profundizar en los lineamientos porque muchos de ellos estarán en nuestro documento de atención al cliente, en nuestra base de datos. Pero en este caso, queremos las imágenes de marca porque en caso de que los clientes quieran ver otras imágenes y cosas por el estilo, eso nos permitirá obtenerlo. Entonces este es un buen ejemplo de cómo MCP nos permite tener un servidor que nos puede dar muchas cosas diferentes, muchas cosas diferentes, y luego solo podemos concentrarnos en lo que queremos Si ejecutamos ese paso, y luego dirá proporcionar los datos que normalmente llegarían al agente, vienen del nodo Agente, obtenemos imágenes de marca, ejecutamos el paso. Ellos van, así que ha traído de vuelta algunas cosas más. Por lo que ha traído de vuelta filas para la imagen real. Este es el nombre de la consulta, y este es el enlace de la imagen, así que definitivamente está agarrando eso Para que podamos cerrar esto. Entonces ahora tenemos nuestro cliente MCP, que en realidad son imágenes de marca Entonces llamemos a esto obtener Imágenes. Eso es genial. Así que tenemos nuestra herramienta Obtener imágenes de marca. De hecho, llamemos a esto nuestra herramienta de documentación para clientes. Así que ahora tenemos nuestra herramienta de documentación de clientes yendo a la base de datos, y tenemos imágenes de marca provenientes de nuestro servidor local. Entonces esas son las herramientas que necesitamos. Entonces ahora queremos que nuestro agente de IA haga algo un poco más inteligente que solo decir, use la herramienta asistente Pinecone Entonces, vamos a obtener el prompt que preparamos antes. Entonces ahí está el aviso. Y si nos acercamos un poco, dice: Eres un representante sénior de primera línea con experiencia útil en la experiencia del cliente. Ha estudiado las mejores marcas para la atención al cliente y el diálogo de cómo hablar con los clientes de la mejor manera posible. Utilice la herramienta auxiliar de documentación del cliente para recuperar datos sobre productos de deportes de pasión usando la función Contexto. En realidad ya no necesitamos esto, no lo creo, pero voy a dejar eso solo por completitud. Número dos, saluda al cliente cuando hables por primera vez con él. Número tres, responder a las preguntas cortésmente de la manera más concisa posible, simplemente respondiendo a la pregunta del cliente, nada más Para A, puedes responder a las declaraciones de un cliente cortésmente y muy brevemente, preguntando si hay algo más en lo que puedas ayudar de manera natural sin sonar repetitivo No preguntes si hay algo más en lo que puedas ayudar más de dos veces. Cinco, si dicen que no hay nada más en lo que puedas ayudar, desearles un buen día y agradecerles que se hayan acercado. Seis, si preguntan por imágenes de marca o ejemplos de ellas o ejemplos del look, puedes usar la herramienta Imágenes de marca para responder a la pregunta. Siete, asegúrate de que suenas natural y nunca repetitivo. Ocho, no repita demasiado nombre del producto o la marca para evitar que suene Nueve, solo responde preguntas relacionadas con la marca del producto o cosas que puedas responder en base a la herramienta auxiliar de documentación del cliente o la herramienta de imágenes de marca. Diez, no respondas preguntas fuera de lo que te he dicho que respondas a menos que se relacionen con los productos o cosas de la herramienta auxiliar de documentación de atención al cliente . Puedes responder preguntas que se relacionen con estas cosas, pero es posible que necesites alguna comparación con otros productos. Por ejemplo, ¿por qué lleva más tiempo que Amazon? En este tipo de casos, usa tu experto conocimiento mundano para responder y 11, tener una comprensión cálida, conversacional, pero tono profesional. Por ejemplo, si crees que vas a decepcionar al cliente, di, desafortunadamente, o algo similar en tu respuesta Entonces estas son todas las cosas que encontré al dirigir realmente al asistente. Y cuando hice eso, pude ver que había un cierto tono que estaba regresando que no parecía muy humano. Y así he cambiado esto para sentirme mucho más humano. Si nos alejamos ahora, podemos ver que todavía necesita una entrada de chat. Eso es rojo porque reinicié el chat. Por lo que puede funcionar ejecutando el paso, pero normalmente tengo que simplemente ejecutar el chat y todo va a estar bien ahí. Entonces vamos a darle un genio a eso y a ver cómo nos va. Estamos esperando que el tono cambie porque como puedes ver aquí, dice, tenemos el tonto de los deportes de pasión o el chándal Se le da un desglose completo. Aquí se le dan montones y muchos detalles. Pero lo que deberíamos ver es que cuando empezamos a hacer preguntas, se responde de una manera mucho más humana. Entonces, antes que nada, comenzaré con algo que no es del todo una pregunta. Así que tal como lo hemos preguntado, empieza con alto y entonces ¿cómo puedo asistirte? Entonces estoy preguntando quería saber qué conjuntos de pistas estarán disponibles. Veamos qué dice. Entonces puedes ver que está buscando aquí. Y vuelve con hola. El chándal disponible es el traje de pista de los deportes de pasión por la ley para hombres. Presenta un moderno corte slim y viene en los colores negro, gris marino y ediciones limitadas de temporada. Los tamaños disponibles van desde el exceso hasta el doble Excel. La fecha de lanzamiento está fijada para el 26 de diciembre de 2026, día del boxeo. ¿Hay algo más que te gustaría saber al respecto? Entonces creo que eso es muy bueno, muy profesional, tal como dijimos en nuestro prompt. Entonces, continuemos. Entonces ahora he preguntado, ¿hay una versión para damas? Dice, Hola, actualmente, el chándal delantero passion sports se ofrece como un chándal premium para hombre Sin embargo, las colecciones futuras pueden incluir ajustes y estilos adicionales, incluyendo potencialmente versiones para mujeres. Avísame si te gusta la información. O cualquier otra cosa. Por lo que continuamente te pregunta si te gusta la información o cualquier otra cosa. La documentación que le di esta vez decía que no hay versión para damas, solo la masculina, y es como que solo ayuda al cliente a pensar que puede haber algunas versiones de damas o puede haber algunos otros estilos, pero no es comprometerse con ello Eso me gusta. Creo que eso es genial. Ahora bien, ¿qué pasa cuando exhibo algo de ira? Entonces he dicho, A, estoy muy enfadada por eso. Veamos qué pasa. Entonces dice, lamento escuchar que te sientes así. ¿Cómo puedo atenderte hoy? Parece un poco pivotante, probablemente podríamos haberlo hecho para que pudiera razonar un poco y decir, ya sabes, perdón te sientes así, y dar una razón para qué e ir de ahí. Veamos las reglas tal como están. Entonces sí me saludó, dice, saludar al cliente cuando hables por primera vez con él. Responder a las preguntas cortésmente con la mayor precisión posible, simplemente respondiendo a la pregunta, nada más. Ya se ha hecho eso. Puedes responder cortésmente y brevemente preguntando si hay algo más en lo que puedas ayudar de manera natural Creo que sí suena un poco repetitivo, pero es de una manera natural Y entonces si dicen que no hay nada más en lo que puedas ayudar , deséales un buen día. Agradéceles por llegar. Así que vamos a probar eso. Si preguntan por imágenes de marca o ejemplos del look, puedes usar la herramienta Imágenes de marca. Así que vamos a probar eso. Entonces ahora te vamos a preguntar puedes ver que los dientes están girando. Entonces ahora lo que hemos visto es porque el asistente de Pinecone en realidad tiene información de Pinecone, se devuelven imágenes sobre cosas Entonces ese es un punto importante es que siempre debes eliminar datos de la base de datos que no sean esenciales. Entonces, seamos más específicos. Piensa. Entonces veamos si puede encontrar información sobre las imágenes. Entonces he preguntado, ¿ Hay más imágenes de los trajes de chándal para que pueda ver estilos? Verás que está pasando por los movimientos, y ahí vas Si acercamos el zoom, tenemos el maniquí, y tenemos todas nuestras otras imágenes ahí y tenemos todas nuestras otras imágenes ahí . Alejemos un poco. Arrastramos lista a un lado ligeramente. Podemos ver que se proporciona un montón de imágenes, lo cual es realmente genial para el usuario. Y luego se le da seguimiento con ¿Quieres que te brinde más imágenes o te ayude con otra cosa? Entonces, hagamos otra prueba. Veamos qué más le hemos puesto a nuestro agente y probarlo. Entonces lo hemos dicho, si preguntan imágenes de marca o ejemplos del look, puedes usar la herramienta Imágenes de marca para responder a la pregunta. Ya se ha hecho eso. Por lo que hemos dicho solo responder preguntas relacionadas con la marca del producto o cosas que puedas responder en base a la marca del producto o cosas que puedas la documentación del cliente, asistencia o la herramienta Bandimages No respondas preguntas fuera de lo que te he dicho que respondas a menos que se relacionen los productos de la marca o cosas para la documentación del cliente. Y he dicho, sólo si se relacionan con estas cosas, pero puede que necesiten alguna comparación. Así que volvamos y probemos que en realidad hace eso. Entonces comencemos con una pregunta completamente ajena. Entonces ha vuelto y dijo: Hola, puedo ayudar con preguntas relacionadas con productos y la marca de deportes de pasión. Para preguntas de conocimiento general como esta, la Capital de Francia es París. ¿Hay algo más relacionado con los deportes de pasión en el que pueda asistirte? Entonces no se ha apegado a mi regla. Entonces veamos si podemos hacer eso un poco más apretado. sido mucho más explícito aquí y dijo: Nunca respondas preguntas no relacionadas Por ejemplo, si te preguntan, ¿Cuál es el capitul de Francia?, hágale saber al cliente que puede ayudar con preguntas sobre la marca o los productos. Muy la forma en que dices esto. Entonces digo esto para asegurarme que los agentes no sean demasiado repetitivos, pero aun así estoy despojado de lo que se debe y no se debe hacer. Entonces vamos a ejecutar eso y ya podemos ver aquí podemos ver de este lado, Cuál es la Capital de Francia es la cuestión, entonces va a poner la misma pregunta a través porque la ejecuté. Podemos ver la respuesta ahora es, puedo atenderme con preguntas sobre productos de deportes pasionales o la marca. Si tienes alguna duda relacionada con eso, no dudes en preguntar. Así que no ha sido y han sido malos o negativos. Pero ahora podemos ver que es mucho más apretado, solo por mí poniendo esa regla Así que vamos a probarlo un poco más. Veamos si podemos hacerle algunas preguntas más no relacionadas. Entonces lo he preguntado, ¿cuántos lados tiene un Pentágono? Vamos a correr. Y nuevamente, dice, puedo ayudar con preguntas relacionadas con la marca y productos deportivos de pasión. Si tiene alguna duda al respecto, por favor hágamelo saber. Así que podemos trabajar mucho más en esto, conseguir que sea mucho menos repetitivo, pero, ya sabes, las reglas ahí dentro A continuación, vamos a hacerle algunas preguntas sobre el producto. Entonces se lo he preguntado. ¿Qué tallas tienes? Tallas disponibles para los trajes de chándal de hombre, y luego nos da una buena lista ahí. Avísame si quieres más información. Entonces eso es bastante bueno. La otra cosa a tener en cuenta es que en realidad no hay memoria aquí por el momento. Ahora, me gusta poner ahí un recuerdo sencillo porque de esa manera, empieza a aprender lo que le has pedido, y puedes tener más conversación con él, así que vamos a probar eso. Entonces, si ves al principio, quería saber qué chándal de trajes estarán disponibles. Entonces pregunté, ¿hay una versión para damas? Así que solo puedo verificar directamente con la IA si incluso recuerda de lo que estaba hablando Y sobre todo porque no hay memoria, no esperaría que lo hiciera. Así que vamos a probar eso. Entonces he dicho aquí, ¿recuerdas lo que pedí sobre disponibilidad? Hola. No tengo memoria de interacciones previas en esta sesión. ¿Podría por favor decirme de nuevo qué pidió sobre disponibilidad? Estaré encantado de atenderle. Eso no es muy bueno si un cliente realmente está haciendo preguntas, y la persona de servicio al cliente no lo recuerda. Y entonces esta es la razón por la que necesitamos la memoria. Entonces voy a subir a la cima ahora, y voy a agregar algo de memoria aquí. Memoria sencilla. La longitud de la ventana es el número de interacciones que recibe el modelo, interacciones pasadas que el modelo puede recibir como contexto. Voy a decir 30. Yo estaré mucho más alto. Podría poner 100 podría poner mil, pero sólo para el propósito de este ejemplo, digo 30. Y eso significa que los clientes si hay 30 interacciones con el cliente, entonces esto recordará todas las 30. Pero si hay 31 interacciones con el cliente, 31 preguntas, por ejemplo, entonces no va a estar en la memoria. Y como digo, en la vida real, podríamos hacer esto mucho más grande. Así que vamos a probar eso. Así que voy a hacer una serie de preguntas, y luego volveremos y comprobaremos que se acuerde Entonces he dicho, soy Peter, y decía: Hola, Peter. ¿Cómo puedo asistirte con productos deportivos apasionados o información de marca hoy? Entonces si digo, así he dicho, ¿Qué tallas tienes? Las tallas disponibles son, y me da las tallas. Y luego digo: ¿Cuál es mi nombre? Entonces se acuerda de mi nombre. Decía: Sí, Peter. ¿Cómo puedo asistirte más con los deportes de pasión? Y entonces ahora voy a hacerte una pregunta diferente. Entonces, ¿cuánto tiempo tengo para la entrega? ¿Cuánto tiempo para la entrega? Y tiempos de entrega, Reino Unido, dos a cuatro días hábiles, Europa, tres a seis, Norteamérica, cinco a diez, Asia Pacífico, Medio Oriente y África, etcétera Eso es genial. Y voy a preguntar, ¿cómo se compara esto con Amazon? En comparación con Amazon, la entrega de deportes de pasión puede tardar un poco más, especialmente a nivel internacional porque Amazon suele utilizar extensas redes logísticas. Y múltiples almacenes para lograr tiempos de envío más rápidos. Passion Sports se centra en la calidad y el envío específico de la marca, lo que puede resultar en ventanas de entrega un poco más largas. Avísame si quieres más detalles. Bastante preciso, y tenía que utilizar el conocimiento del mundo real. Ese es un ejemplo de dónde usaría el LM. Vamos a hacerle un par de preguntas más. Le he preguntado qué estilo es el chándal. Un chándal tiene un estilo moderno premium con un ajuste elegante y ajustado a la medida. Está hecho de tela Valor de alta calidad y presenta una sutil marca, lo que lo hace adecuado tanto para casual como para Athlesiawar ¿Te gustaría saber algo más al respecto? Y estoy haciendo una pregunta más. ¿Cuántas preguntas le hemos hecho? Vamos a revisar. Preguntamos, ¿Recuerdas mi nombre? Y esa es una. ¿Cuánto tiempo para la entrega también? ¿Cómo se compara esto? Tiempos y tres, ¿ y qué estilo es un chándal? Cuatro. Pido un par más para asegurarnos de que no hayamos preguntado por mi nombre en las últimas cuatro preguntas. chándal largo para mi gente estadounidense que lo llama pantalón. En Inglaterra, los llamamos pantalones. Desafortunadamente, no hay información específica sobre la longitud exacta de los pantalones de chándal, y proporcionan detalles. Las guías de tamaño estarán disponibles en las páginas de productos de minoristas, las cuales pueden tener más detalles. Las mediciones pueden ayudarte con cualquier otra cosa. Pido uno más. Recuérdame la fecha de lanzamiento. Bash sports full o chándales lanzándose el 26 de diciembre el día del boxeo con un lanzamiento global en línea y en tiendas seleccionadas Avísame si necesitas algo más. A más detalles. Estoy preguntando mi nombre. Sí, tu nombre es Peter. ¿De qué otra manera puedo atenderte hoy? Parece haber recordado mi nombre. Ahora tenemos la capacidad de conversar con nuestro agente de IA. Se acuerda de lo que decimos en simple memoria. Puede recoger nuestras imágenes de marca, y puede trabajar en la documentación de nuestros clientes. Entonces ahora es tu turno. Lo que quiero que hagas es pensar en las preguntas que tus clientes hacen repetidamente. Tienes que pensar desde el punto de vista del papel que tienes en tu empresa. Entonces, si eres de atención al cliente, entonces podrías usarlo para responder preguntas sobre productos y lanzar tal como te mostré. Si estás trabajando en el equipo de comercio electrónico, podrías usarlo para manejar consultas de dimensionamiento y entrega. Si eres el fundador, podrías usarlo para reducir la sobrecarga de la bandeja de entrada durante los lanzamientos de tu equipo. Si estás trabajando en marketing, podrías usarlo para asegurar respuestas consistentes en todas partes sobre el producto. Y si estás trabajando en operaciones, podrías usarlo para mantener una sola fuente de verdad. Así que comience con una fuente de conocimiento, un agente y un canal de clientes, y así es como la atención al cliente se vuelve escalable, precisa y proactiva.