1. Introducción a la automatización sin código con Make.com [1]

Este curso enseña cómo usar la automatización sin código con Make.com para optimizar tareas empresariales y personales, liberando tiempo para desafíos más grandes.

1.1. Descripción general del curso y herramientas [1]

  1. El curso, creado por Ana Kubo, enseña a usar la automatización para optimizar tareas empresariales y personales [1].
  2. Cubre casos de uso como la automatización de correos electrónicos con IA, la gestión de tareas y la gestión de clientes potenciales [2].
  3. Todas las automatizaciones se construirán con Make.com, una herramienta que hizo posible el curso a través de una subvención [3].
  4. El curso está diseñado para todos, sin necesidad de código, lo que lo hace ideal para fundadores, especialistas en marketing, representantes de ventas y expertos en operaciones [5].
  5. Se mostrará cómo crear flujos de automatización desde simples hasta avanzados, utilizando una amplia gama de integraciones de aplicaciones, y también se pueden conectar aplicaciones propias [7].
  6. El curso se centrará en diversas áreas para cubrir múltiples intereses, incluyendo una introducción a Make.com y la automatización de la gestión de clientes potenciales [9].

1.2. Automatización de la gestión de clientes potenciales: de Facebook a Google Sheets [12]

  1. La primera automatización básica consiste en tomar clientes potenciales de anuncios de Facebook y guardarlos en una hoja de cálculo de Google [12].
  2. Una automatización más avanzada recopilará contactos de formularios de sitios web, analizará sus correos electrónicos con Clearbit para obtener información de la empresa, y luego los filtrará y guardará en un sistema CRM como HubSpot [15].
  3. Como extra, se enviará un mensaje a Slack para notificar a los colegas sobre nuevos clientes potenciales [19].
  4. También se abordará la automatización del comercio electrónico, creando descripciones de propiedades con ChatGPT a partir de datos de Google Sheets, incluyendo información sobre puntos de referencia y estaciones de metro cercanas [20].
  5. Otra automatización generará códigos de barras únicos para entradas vendidas en Google Sheets, insertándolos en plantillas de Google Docs para crear entradas personalizadas automáticamente [23].
  6. Se mostrará una automatización interna para crear eventos de Google Calendar a partir de tarjetas de Trello, ayudando con la gestión administrativa interna [24].
  7. Finalmente, se explorará una automatización avanzada con IA que utiliza la API de OpenAI (ChatGPT) para generar respuestas únicas y realistas a correos electrónicos de categorías específicas [28].

1.3. Configuración de Make.com y creación del primer escenario [32]

  1. Para seguir el tutorial, se debe crear una cuenta en Make.com usando el enlace proporcionado, que ofrece un nivel de acceso superior al normal [32].
  2. El proceso de registro en Make.com es gratuito y permite iniciar sesión con Google, Facebook, GitHub o correo electrónico [35].
  3. Al configurar la cuenta, se selecciona el rol (por ejemplo, desarrollo e ingeniería), lo que se desea automatizar (gestión de clientes potenciales), el nivel de experiencia (ninguna) y el tamaño de la empresa (solo yo) [44].
  4. El panel de control de Make.com permite crear y ejecutar escenarios de automatización, con opciones de actualización a planes de pago para más operaciones y escenarios ilimitados, aunque el plan gratuito es suficiente para el curso [49].
  5. Se puede crear un equipo y añadir usuarios en Make.com, pero esto no se cubrirá en el tutorial [59].
  6. El primer escenario se centrará en la automatización de la interacción inicial con clientes potenciales, lo que puede ahorrar muchos recursos a pequeñas y medianas empresas [63].
  7. Por ejemplo, se puede automatizar el envío de mensajes personalizados (incluso generados por ChatGPT) a cientos de clientes potenciales de anuncios de Facebook o LinkedIn en segundos, en lugar de días, y organizar la información en Google Sheets o un CRM [67].

2. Automatización de clientes potenciales de Facebook a Google Sheets [72]

Este apartado detalla cómo configurar una campaña de anuncios de clientes potenciales en Facebook y cómo automatizar la transferencia de esos clientes potenciales a una hoja de cálculo de Google usando Make.com.

2.1. Creación de un formulario de clientes potenciales en Facebook [72]

  1. Los anuncios de clientes potenciales de Facebook son populares porque permiten a las empresas conectar con audiencias y generar clientes potenciales cualificados a través de formularios [72].
  2. Para empezar, se debe crear un formulario en la cuenta de anuncios de Facebook con una campaña activa que dirija a la audiencia a los formularios de clientes potenciales [75].
  3. En el Administrador de anuncios de Facebook, se crea una nueva campaña de clientes potenciales, seleccionando el objetivo de "Generación de clientes potenciales" y el tipo de formulario "Formularios instantáneos" [77].
  4. Es necesario aceptar los términos y condiciones de Meta para anuncios de clientes potenciales y se puede configurar el presupuesto y la programación de la campaña [87].
  5. Se debe seleccionar una página de Instagram para que el anuncio funcione y elegir una plantilla de formulario para recopilar información básica como nombre completo, correo electrónico y número de teléfono [94].
  6. El formulario se puede personalizar, por ejemplo, cambiando el nombre a "Code with Anna Leads", y se debe añadir un enlace a la política de privacidad del sitio web de la empresa [98].
  7. Después de configurar el formulario y el enlace de llamada a la acción, se publica el anuncio, que pasará por un proceso de revisión [109].

2.2. Configuración del escenario en Make.com para clientes potenciales de Facebook [122]

  1. En Make.com, el primer paso es elegir un disparador que inicie el escenario, que en este caso será un nuevo cliente potencial de Facebook Lead Ads [122].
  2. Se crea un webhook en Make.com, que actuará como un punto de conexión entre Facebook y Make.com, y se autoriza el acceso de Make a la cuenta de Facebook [130].
  3. Se selecciona la página de Facebook ("Code with Anna") y el formulario ("Code with Anna Leads") que se conectarán al webhook, y se eligen los campos del formulario que se desean capturar [140].
  4. Es crucial permitir que Make.com gestione los clientes potenciales en la configuración de Facebook para que la automatización funcione correctamente [145].
  5. Después de ejecutar el escenario en Make.com, se añade un módulo de Google Sheets para guardar los datos de los clientes potenciales [150].
  6. Se establece una conexión con la cuenta de Google, permitiendo a Make.com acceder y editar los archivos de Google Drive y las hojas de cálculo [155].
  7. Se crea una nueva hoja de cálculo en Google Sheets llamada "Facebook Leads" con una hoja llamada "Leads" [162].
  8. En el módulo de Google Sheets de Make.com, se selecciona la hoja de cálculo "Facebook Leads" y la hoja "Leads", y se especifican las columnas donde se guardarán los datos del cliente potencial, como ID del cliente potencial, ID del formulario, nombre completo, correo electrónico, número de teléfono, si es orgánico, nombre del anuncio e ID de la campaña [168].
  9. Al ejecutar el escenario, los datos de los clientes potenciales de Facebook se transfieren automáticamente a la hoja de cálculo de Google, y se recomienda añadir encabezados a las columnas para mayor claridad [183].

3. Automatización de la gestión de clientes potenciales con Clearbit y HubSpot [195]

Esta sección explica cómo automatizar la recopilación de información de clientes potenciales de un sitio web, enriquecer esos datos con Clearbit y gestionarlos en HubSpot, incluyendo la notificación a Slack.

3.1. Configuración del webhook de Wix y Clearbit [195]

  1. Se crea un nuevo escenario en Make.com que utiliza un webhook para escuchar interacciones en un sitio web en vivo, como un formulario de contacto de Wix.com para una empresa inmobiliaria [195].
  2. Cuando un contacto envía un mensaje a través del formulario, el webhook se activa y envía los datos a Clearbit, que analiza el dominio del correo electrónico (por ejemplo, google.com) para obtener información detallada sobre la empresa [203].
  3. Luego, los datos se filtran y se envían a HubSpot, un sistema CRM, para que el personal pueda gestionar el cliente potencial, y opcionalmente se pueden enviar mensajes a un canal de Slack [207].
  4. Para configurar el webhook, se accede al panel de control de Wix, se selecciona el formulario de contacto y se crea una automatización que envía los datos del formulario a una URL de webhook personalizada en Make.com [210].
  5. En Make.com, se crea un webhook personalizado que se activa al recibir datos, se copia su URL y se pega en la configuración de automatización de Wix [237].
  6. Después de activar la automatización en Wix y enviar un formulario de prueba (por ejemplo, con bobby@google.com), se verifica que el webhook en Make.com ha recibido los datos correctamente [249].
  7. El siguiente módulo en Make.com es Clearbit, que se conecta a HubSpot para obtener información de la empresa a partir del correo electrónico del cliente potencial [271].
  8. Para conectar Clearbit, se necesita una cuenta de HubSpot (CRM) y una clave API de Clearbit, que se obtiene del panel de control de Clearbit [279].
  9. En el módulo de Clearbit, se utiliza una función para extraer el dominio (por ejemplo, google.com) del correo electrónico del cliente potencial recibido por el webhook [307].

3.2. Filtrado de clientes potenciales y creación de contactos en HubSpot [315]

  1. Después de enviar un formulario de prueba (por ejemplo, con sandra@google.com), se verifica que Clearbit ha devuelto información detallada sobre la empresa (Google LLC), incluyendo nombre legal, dominio, alias, descripción, año de fundación, ubicación, zona horaria, logo y enlaces a redes sociales [315].
  2. Se añade un módulo de router en Make.com para crear múltiples rutas y filtrar los datos de Clearbit según condiciones específicas [329].
  3. La primera ruta se configura con un filtro llamado "continente igual a América, empleados mayores de 100, categoría software" [336].
  4. Las condiciones del filtro son: la zona horaria de la empresa debe contener "America", el número de empleados debe ser mayor de 100, y la categoría de la industria debe contener "software" (sin distinción entre mayúsculas y minúsculas) [344].
  5. Se prueba el filtro enviando un formulario (por ejemplo, con xavier.zoo@google.com) para asegurar que los datos cumplen las condiciones y se dirigen por la ruta correcta [363].
  6. El siguiente módulo en esta ruta es HubSpot CRM, donde se crea un contacto con la información del cliente potencial [370].
  7. Se establece una conexión con la cuenta de HubSpot, permitiendo a Make.com gestionar y ver los datos del CRM [373].
  8. Se mapean las propiedades del contacto en HubSpot, extrayendo el nombre, apellido y correo electrónico del webhook, y el nombre legal de la empresa y los ingresos anuales de Clearbit [382].
  9. Se añade una propiedad personalizada en HubSpot llamada "clout score" (puntuación de influencia) y se le asigna un valor de 10 para clientes potenciales cualificados [399].
  10. Se ejecuta el escenario con un nuevo cliente potencial (por ejemplo, gar@google.com) y se verifica que el contacto se ha creado correctamente en HubSpot con toda la información mapeada y el "clout score" asignado [402].

3.3. Notificaciones de Slack y rutas de filtrado adicionales [421]

  1. Para notificar al equipo sobre un nuevo cliente potencial, se añade un módulo de Slack a la ruta, que crea un mensaje en un canal específico (por ejemplo, "q1-leads") [421].
  2. Se establece una conexión con Slack, autorizando a Make.com a enviar mensajes al espacio de trabajo de Slack de la empresa [430].
  3. Se crea un canal en Slack llamado "q1-leads" y se configura el mensaje para incluir la dirección de correo electrónico del cliente potencial y su "clout score" [438].
  4. Se prueba el escenario enviando un nuevo cliente potencial (por ejemplo, fred@google.com) y se verifica que se recibe un mensaje en Slack con la información del cliente potencial y su "clout score" [458].
  5. Se configuran rutas adicionales en el router para clientes potenciales que no cumplen los criterios de la primera ruta [466].
  6. La segunda ruta se filtra para clientes potenciales de América con menos de 100 empleados en la categoría de software, y se les asigna un "clout score" de 7 en HubSpot [470].
  7. La tercera ruta, llamada "todo lo demás", captura cualquier cliente potencial que no cumpla las condiciones anteriores y se le asigna un "clout score" de 2 en HubSpot [480].
  8. Ambas rutas adicionales también incluyen un módulo de Slack para enviar notificaciones con la información del cliente potencial y su "clout score" [502].
  9. Se prueba el escenario con un cliente potencial (anna@freecodecamp.org) que tiene menos de 100 empleados y está en América, pero cuya categoría de industria no es "software", lo que hace que se dirija a la ruta "todo lo demás" con un "clout score" de 2 [513].
  10. Se enfatiza la importancia de personalizar los filtros y las definiciones de clientes potenciales cualificados según las necesidades específicas de cada empresa [540].

4. Automatización de la gestión de propiedades y generación de tickets [545]

Esta sección cubre la automatización de la gestión de propiedades mediante la creación de ofertas en HubSpot a partir de formularios, y la generación de tickets con códigos de barras únicos utilizando Google Sheets, Google Drive y Google Docs.

4.1. Automatización de la gestión de propiedades con Typeform y HubSpot Deals [545]

  1. Se simula ser una empresa inmobiliaria que busca propietarios para vender o alquilar propiedades, utilizando un formulario para recopilar su nombre, correo electrónico y valor aproximado de la propiedad [545].
  2. Esta información se introducirá en el CRM de HubSpot, específicamente en la sección de "Ofertas" (Deals), para gestionar el proceso desde la prospección hasta el cierre [548].
  3. Se crea un nuevo escenario en Make.com que comienza con un módulo de Typeform para "observar respuestas" de un formulario de generación de clientes potenciales [560].
  4. Se crea un formulario de generación de clientes potenciales en Typeform, que incluye preguntas sobre el nombre del cliente, su correo electrónico y el valor de su propiedad, y se publica [565].
  5. En Make.com, se selecciona el formulario "Lead Generation" de Typeform y se conecta a un módulo de HubSpot CRM para "crear una oferta" (create a deal) [632].
  6. Se mapean los campos del formulario de Typeform a las propiedades de la oferta en HubSpot: el nombre del cliente se usa como "Deal Name", la "Deal Stage" se establece como "Qualified to Buy" (cualificado para comprar) de forma predeterminada, y el valor de la propiedad se asigna al campo "Amount" [645].
  7. Se prueba el escenario enviando un formulario de Typeform (por ejemplo, con Bobby Brown o Ken Fang) y se verifica que se crea una nueva oferta en HubSpot con la información correcta y la etapa de "Qualified to Buy" [662].

4.2. Calificación de clientes potenciales con Google Sheets y Clearbit [694]

  1. Se muestra cómo filtrar clientes potenciales según su cualificación, por ejemplo, si provienen de una empresa como Apple.com y cumplen ciertos criterios como número de empleados o capitalización de mercado [694].
  2. Para ello, se crea un nuevo escenario que utiliza una hoja de cálculo de Google Sheets llamada "Leads to Qualify" con columnas para correo electrónico, nombre, estado del cliente potencial, última vez visto, nombre de la empresa, número de empleados, rango de empleados, capitalización de mercado y ranking de Alexa [697].
  3. Se rellenan algunas filas de ejemplo en la hoja de cálculo con datos de clientes potenciales, incluyendo nombres y correos electrónicos de empresas ficticias y reales como Apple y Chevron [711].
  4. El escenario comienza con un módulo de Google Sheets que "observa nuevas filas" en la hoja "Leads to Qualify" [743].
  5. El siguiente módulo es Clearbit, que se conecta a la cuenta de Clearbit (requiere inicio de sesión con HubSpot y una clave API) para obtener información de la empresa a partir del correo electrónico del cliente potencial [762].
  6. Se añade un módulo de router para crear dos rutas: una para clientes potenciales cualificados y otra para no cualificados [800].
  7. La ruta de "clientes potenciales cualificados" se filtra con una condición: el número de empleados de la empresa (obtenido de Clearbit) debe ser mayor o igual a 50 [803].
  8. La ruta de "clientes potenciales no cualificados" se establece como un "fallback" (alternativa) que captura todos los demás casos [822].
  9. Para los clientes potenciales cualificados, se añade un módulo de Google Sheets para "actualizar una fila" en la hoja "Leads to Qualify", cambiando el estado a "qualified" y rellenando las columnas de nombre de la empresa, número de empleados, rango de empleados, capitalización de mercado y ranking de Alexa con los datos de Clearbit [826].
  10. Se hace lo mismo para los clientes potenciales no cualificados, actualizando su estado a "not qualified" y rellenando las mismas columnas con los datos de Clearbit [847].
  11. Se ejecuta el escenario, y Make.com procesa cada fila de la hoja de cálculo, utilizando Clearbit para calificar a los clientes potenciales y actualizar la hoja con la información y el estado correspondiente [863].
  12. Se pueden añadir múltiples criterios de calificación utilizando reglas "AND" u "OR" en los filtros, y se pueden programar las ejecuciones del escenario en intervalos regulares [880].

4.3. Generación de descripciones de propiedades con OpenAI y Google Sheets [904]

  1. Se explica cómo usar una hoja de cálculo con información de propiedades (dirección, número de habitaciones, vista) para generar descripciones amigables para SEO usando ChatGPT y sus capacidades de mapas globales [904].
  2. Se crea un nuevo escenario que comienza con un módulo de Google Sheets para "observar nuevas filas" en una hoja de cálculo llamada "my properties", que contiene columnas como nombre de la propiedad, habitaciones, baños, vista y dirección [909].
  3. El siguiente módulo es OpenAI, donde se selecciona "crear una finalización de chat" (create a chat completion) para usar el modelo GPT-4 (o GPT-3.5 si no se tiene acceso a GPT-4) [944].
  4. Se establece una conexión con OpenAI utilizando una clave API y un ID de organización (se requiere una cuenta de pago) [949].
  5. Se configura un mensaje de usuario para OpenAI con un prompt que solicita una descripción de la propiedad de no más de siete oraciones, incluyendo puntos de referencia cercanos y la distancia a la estación de metro (si es menos de 15 minutos), basándose en la información de la hoja de cálculo [972].
  6. Se mapean los datos de la hoja de cálculo (nombre de la propiedad, habitaciones, baños, vista, dirección) al prompt de OpenAI [976].
  7. El último módulo es Google Sheets, que "actualiza una fila" en la hoja "my properties", insertando la descripción generada por OpenAI en la columna "description" [983].
  8. Se ejecuta el escenario, y Make.com genera una descripción detallada y contextualizada para cada propiedad, incluyendo información sobre la ubicación, puntos de referencia y transporte público, demostrando la utilidad de la IA para generar contenido a escala [997].
  9. Se proporciona una nota de depuración para usuarios de GPT-3.5, explicando que el objeto de retorno es diferente y se debe seleccionar "choices text" en lugar de "message content" para obtener la descripción [1012].
  10. El escenario se puede programar para ejecutarse en intervalos regulares (por ejemplo, cada 15 minutos o una vez al día) para actualizar automáticamente las descripciones de las propiedades a medida que se añaden nuevas filas [1038].

4.4. Creación de un sistema de tickets con códigos de barras [1049]

  1. Se explica cómo crear un sistema de emisión de entradas para eventos utilizando Google Sheets, Google Docs y códigos de barras, sin necesidad de un CRM complejo [1049].
  2. Se crea un nuevo escenario en Make.com llamado "ticketing with barcode automation" que comienza con un módulo de Google Sheets para "observar nuevas filas" en una hoja de cálculo llamada "tickets" [1053].
  3. Se crea una hoja de cálculo de Google llamada "tickets" con columnas para "ticket number", "row" y "seat number", y se rellenan algunas filas de ejemplo con números de ticket y asignaciones de asientos [1068].
  4. Se establece una conexión con la cuenta de Google, permitiendo a Make.com acceder y editar la hoja de cálculo "tickets" [1061].
  5. El siguiente módulo es Barcode, que "genera un código de barras" (por ejemplo, un código QR) utilizando el número de ticket como texto y nombre de archivo (por ejemplo, 2201.png) [1102].
  6. Se crea una carpeta en Google Drive llamada "barcodes" para almacenar los códigos de barras generados [1113].
  7. Se añade un módulo de Google Drive para "subir un archivo", que guarda el código de barras generado en la carpeta "barcodes" de Google Drive [1116].
  8. Se añade otro módulo de Google Drive para "obtener un enlace para compartir" (get a share link) del archivo del código de barras recién subido, configurando el rol como "lector" y el tipo como "cualquiera" [1135].
  9. Se crea una plantilla de ticket en Google Docs llamada "Dynamic barcode ticket", que incluye marcadores de posición para el número de fila, el número de asiento y un espacio para el código de barras [1153].
  10. El último módulo es Google Docs, que "crea un documento a partir de una plantilla" (create a document from a template) [1216].
  11. Se establece una conexión con Google Docs, permitiendo a Make.com acceder y editar los documentos [1221].
  12. Se selecciona la plantilla "Dynamic barcode ticket", se asigna un título al nuevo documento (por ejemplo, "ticket number [número de ticket]"), y se reemplazan los marcadores de posición de fila y asiento con los datos de la hoja de cálculo [1225].
  13. Se utiliza el enlace para compartir del código de barras (obtenido del módulo anterior de Google Drive) para reemplazar el marcador de posición de la imagen en la plantilla del ticket [1241].
  14. Se crea una carpeta en Google Drive llamada "tickets" para guardar los documentos de ticket generados [1248].
  15. Se ejecuta el escenario, y Make.com genera automáticamente tickets personalizados con códigos de barras únicos, que se guardan en la carpeta "tickets" de Google Drive [1255].

5. Automatización de tareas internas y respuestas de correo electrónico con IA [1256]

Esta sección explora la automatización de tareas internas, como la creación de eventos de calendario a partir de Trello, y la automatización de respuestas de correo electrónico utilizando IA para categorizar y redactar respuestas personalizadas.

5.1. Automatización de eventos de Google Calendar desde Trello [1256]

  1. Se muestra cómo crear automatizaciones internas para colegas o empleados, como la creación de eventos de Google Calendar a partir de tarjetas de Trello [1256].
  2. Se crea un nuevo escenario en Make.com llamado "events from Trello cards" que comienza con un módulo de Trello para "observar tarjetas" (watch cards) [1259].
  3. Se establece una conexión con Trello, permitiendo a Make.com acceder a los tableros de Trello [1263].
  4. Se crea un nuevo tablero en Trello llamado "Jobs I need to do" con listas como "to-do", "in progress" y "done" [1268].
  5. Se crea una tarjeta en Trello (por ejemplo, "create button for new app") y se le añade un resumen/descripción y una fecha de vencimiento [1276].
  6. En Make.com, se configura el módulo de Trello para observar todas las tarjetas (o tarjetas de un tablero específico como "Jobs I need to do") [1315].
  7. El siguiente módulo es Trello "obtener una tarjeta" (get a card), que recupera los detalles de la tarjeta activada por su ID [1323].
  8. El último módulo es Google Calendar, que "crea un evento" (create an event) [1327].
  9. Se establece una conexión con la cuenta de Google, permitiendo a Make.com acceder y gestionar los calendarios de Google [1331].
  10. Se selecciona el calendario deseado (por ejemplo, anya@codewithanya.com) y se asigna el nombre del evento a la descripción de la tarjeta de Trello, y las fechas de inicio y fin del evento a la fecha de vencimiento de la tarjeta [1339].
  11. Se prueba el escenario creando una nueva tarjeta en Trello con una descripción y una fecha de vencimiento (por ejemplo, "Add header to app"), y se verifica que se crea un evento correspondiente en Google Calendar [1355].

5.2. Automatización de solicitudes de acceso a GitHub desde Discord [1369]

  1. Se explica cómo automatizar la vinculación de mensajes de un canal de Discord a una hoja de cálculo de Google, útil para gestionar solicitudes de acceso a repositorios privados de GitHub [1369].
  2. Se crea un nuevo escenario en Make.com que comienza con un módulo de Discord para "observar mensajes de canal" (watch channel messages) [1375].
  3. Se establece una conexión con Discord, permitiendo a Make.com acceder a los servidores y canales [1414].
  4. Se crea un nuevo servidor en Discord llamado "demo server" y un canal de texto llamado "access request" [1389].
  5. Se publica un mensaje en el canal de Discord solicitando a los usuarios que escriban su correo electrónico para obtener acceso al repositorio de GitHub [1397].
  6. Se crea una hoja de cálculo de Google llamada "GitHub requests" con columnas para "email" y "permitted" (para indicar si se ha concedido el acceso) [1404].
  7. En Make.com, se selecciona el canal "access request" del "demo server" de Discord para observar los mensajes [1424].
  8. El siguiente módulo es Google Sheets, que "añade una fila" a la hoja de cálculo "GitHub requests" [1430].
  9. Se establece una conexión con la cuenta de Google, permitiendo a Make.com acceder y editar la hoja de cálculo [1435].
  10. Se mapea el "contenido" del mensaje de Discord a la columna "email" de la hoja de cálculo [1439].
  11. Se prueba el escenario enviando un correo electrónico en el canal de Discord (por ejemplo, ana@codewithanna.com) y se verifica que se añade una nueva fila a la hoja de cálculo con el correo electrónico [1443].
  12. Se mejora la hoja de cálculo añadiendo columnas para "username" y "timestamp" [1453].
  13. Se actualiza el módulo de Google Sheets en Make.com para mapear el "author.username" de Discord a la columna "username" y el "timestamp" del mensaje a la columna "timestamp" [1459].
  14. Se vuelve a probar el escenario, y la hoja de cálculo ahora incluye el nombre de usuario de Discord, la marca de tiempo y el correo electrónico del solicitante [1477].
  15. Se demuestra cómo formatear la marca de tiempo utilizando las funciones de fecha y hora de Make.com, como formatDate para mostrar la fecha y hora en un formato legible y una zona horaria específica [1499].

5.3. Automatización de respuestas de correo electrónico con IA [1557]

  1. Se explica cómo automatizar las respuestas a correos electrónicos entrantes utilizando IA para categorizar el tipo de correo electrónico (por ejemplo, solicitud de ayuda o queja) y generar una respuesta personalizada basada en plantillas [1557].
  2. Se crea un nuevo escenario en Make.com llamado "Automate responses to emails using ChatGPT" que comienza con un módulo de correo electrónico para "observar correos electrónicos" (watch emails) en una cuenta de Gmail [1563].
  3. Se establece una conexión restringida de Google con la cuenta de Gmail, permitiendo a Make.com leer, redactar, enviar y eliminar correos electrónicos [1571].
  4. Se configura el módulo para observar solo los correos electrónicos no leídos en la bandeja de entrada [1584].
  5. El siguiente módulo es OpenAI, que "crea una finalización de chat" (create a chat completion) utilizando el modelo GPT-4 para categorizar el correo electrónico entrante [1592].
  6. Se establece una conexión con OpenAI utilizando una clave API y un ID de organización (se requiere una cuenta de pago) [1595].
  7. Se configura un mensaje de usuario para OpenAI con un prompt que dice "categorize the following email" y se le pasa el "contenido de texto" del correo electrónico entrante, pidiéndole que lo clasifique en "inquiry or requests" (consulta o solicitud) o "complaints and issues" (quejas y problemas) [1618].
  8. Se crea una hoja de cálculo de Google llamada "responses" con dos columnas: "category" y "prompt" [1631].
  9. En la columna "category", se escriben "inquiry or requests" y "complaints and issues" [1643].
  10. En la columna "prompt", se escriben plantillas de correo electrónico detalladas para cada categoría, que OpenAI utilizará como contexto para redactar respuestas personalizadas [1645].
  11. Se añade un módulo de Google Sheets para "buscar filas" (search rows) en la hoja "responses", filtrando por la categoría devuelta por OpenAI (por ejemplo, "inquiry or requests") [1675].
  12. El siguiente módulo es OpenAI, que "crea una finalización de chat" utilizando el modelo GPT-4, pasando el "prompt" de la hoja de cálculo y el "contenido de texto" del correo electrónico original para generar una respuesta única [1697].
  13. El último módulo es el correo electrónico, que "crea un borrador de correo electrónico" (create a draft email) en la cuenta de Gmail [1705].
  14. Se configura el borrador para que el destinatario sea un correo electrónico de ejemplo (por ejemplo, John@example.com), el asunto sea el asunto del correo electrónico entrante, y el contenido sea la respuesta generada por OpenAI [1709].
  15. Se prueba el escenario enviando un correo electrónico a la dirección configurada (por ejemplo, "My password is not working" de Danny Doyle) y se verifica que se crea un borrador de respuesta detallado y personalizado en Gmail, siguiendo la plantilla de "inquiry or requests" [1721].
  16. Se vuelve a probar el escenario con un correo electrónico de queja (por ejemplo, "I don't like your platform" de Becky Boo) y se verifica que se genera un borrador de respuesta adecuado, siguiendo la plantilla de "complaints and issues" [1767].
  17. Se destaca el ahorro de tiempo que supone esta automatización para redactar correos electrónicos y la posibilidad de personalizar aún más los prompts y las plantillas [1811].