Proteger un flujo de n8n con IA de datos basura antes del modelo

A quién le sirve. Quien ha montado automatizaciones con IA que reciben datos de formularios o clientes y se fía de que «si no da error, va bien».

Qué hicieron

Montó cinco flujos de n8n con IA: calificar clientes, preguntas frecuentes, leer facturas, resumir reuniones y responder reseñas. Les mandó 30 entradas defectuosas a cada uno, como mensajes vacíos, solo emojis o la palabra «undefined». Después puso delante del modelo un paso de código que comprueba la entrada y la rechaza con un aviso claro si no vale.

Cómo salió

De 150 pruebas, 102 fallaron en silencio y solo 11 saltaron como error. El calificador mandó 15 avisos falsos de cliente caliente a Slack. El lector de facturas inventó una factura completa a partir de un texto en blanco. Con el filtro previo, solo quedaron 4 fallos silenciosos, por un modelo pequeño que a veces devolvía una lista vacía.

Conviene saber

La prueba usó un modelo pequeño que corre en local, así que con uno mayor los resultados pueden cambiar. El filtro no detecta respuestas mal hechas del modelo, solo entradas malas.

Qué necesitas

• Un flujo de n8n con IA que reciba datos de fuera
• Una lista de entradas defectuosas para probarlo
• Un paso de código o una condición antes de la IA
• Una IA que te ayude a escribir las reglas, como Claude o ChatGPT

Cómo hacerlo tú, paso a paso

1. Anota qué datos recibe tu flujo y cuáles son imprescindibles.
2. Prepara entradas malas: campo vacío, solo emojis, texto larguísimo, el campo con otro nombre.
3. Mándalas al flujo y mira qué hace cada una, no solo si da error.
4. Añade antes de la IA un paso que compruebe tipo, longitud y que haya texto con sentido.
5. Si la entrada no vale, responde con un error claro a quien la envió en lugar de seguir.
6. Haz que quien llame al flujo trate una respuesta vacía como fallo.
7. Repite las pruebas y confirma que las entradas malas ya se rechazan.

Te voy a pasar un flujo de automatización que recibe datos y se los da a una IA: [describe o pega el flujo]. Los datos llegan desde [formulario, correo o aplicación]. Escribe una lista de 20 entradas defectuosas que podrían llegar, como campos vacíos, solo emojis, texto enorme o el nombre del campo mal escrito. Luego propón un paso de comprobación que se ponga antes de la IA, con las reglas para aceptar o rechazar cada entrada y el mensaje de error que debe ver quien la envió. Has terminado cuando cada entrada defectuosa tenga una regla y un mensaje.

Consejos

• Un flujo en verde no significa que funcione: la IA suele contestar algo fluido aunque le des basura.
• Avisa a quien envía los datos del rechazo, no solo a tu canal de alertas.
• Prueba también entradas válidas pero raras, para no rechazar cosas buenas.

Preguntas frecuentes

Fuentes

• @crzy_undefinedundefined en DEV ↗

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