Un flujo de n8n de cinco nodos clasifica cada email de soporte, le asigna urgencia, lo resume y propone una respuesta que un humano revisa en Slack.
Qué se hizo
El flujo revisa Gmail en busca de nuevos correos de soporte. Cada mensaje pasa por un modelo compatible con la API de OpenAI (gpt-4o-mini en la plantilla compartida), que devuelve una categoría, una urgencia, un resumen de una frase y un borrador de respuesta de 3 a 5 frases.
Todo se registra en una hoja de Google Sheets y se publica en Slack. El envío es manual a propósito: una persona revisa el borrador y decide.
Resultado
El autor dice que se monta en unos 20 minutos y que los borradores son buenos. No aporta cifras de volumen ni de tiempo ahorrado.
A tener en cuenta
La comunidad encontró fallos: solo procesa un email por ciclo (usa .first()), el remitente aparece como objeto y falta control de errores al parsear el JSON y un filtro de spam. Corrígelo antes de usarlo en producción.
Prompt para probarlo
Crea un flujo de n8n que vigile [bandeja de soporte] y, para cada email nuevo, clasifique el tema, asigne prioridad (baja, media o alta) y escriba un resumen de dos líneas. Que redacte una respuesta basándose en [enlace a FAQ o políticas] y publique resumen y borrador en [canal de Slack] para revisión. Nunca debe enviar la respuesta por sí mismo.
Plantilla orientativa redactada por CasosAgentesIA a partir del caso; no es el prompt original. Sustituye lo que está entre corchetes.
Una agencia muestra en YouTube el sistema n8n de una clínica estética en España: responde, etiqueta leads, llama por voz y agenda en el CRM de la clínica.
Un flujo de n8n recibe la transcripción de cada llamada, extrae nombre, fecha, hora y comensales, crea el evento en Google Calendar y envía la confirmación.