# Consultar los datos de la empresa con asistentes de IA en n8n

> Un comentarista usó varios asistentes de IA en n8n para llamadas a la API de AutoCAD Forge y búsqueda sobre datos internos de su empresa.

- **Tipo:** Caso de uso
- **Tema:** Operaciones
- **Herramientas:** n8n
- **Dificultad:** media
- **Origen:** [r/n8n en Reddit](https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1r3qalu/most_ai_agent_workflows_are_just_glorified_ifelse)
- **En el directorio desde:** 5 de octubre de 2026
- **URL:** https://conqueia.com/caso/consultar-los-datos-de-la-empresa-con-asistentes-de-ia-en-n8n

## A quién le sirve

Empresas con muchos documentos internos, como manuales, procedimientos o ingeniería, que quieren hacerles preguntas en lenguaje normal.

## Qué hicieron

En un proyecto de n8n de su empresa, el comentarista montó varios asistentes de IA que hacían llamadas a la API de AutoCAD Forge y trabajaban sobre información de la empresa mediante análisis de documentos, embeddings (representaciones numéricas del texto) y RAG (buscar en tus documentos antes de responder). Lo describe como más fácil de empezar que un proyecto en Python, pero dice que las IA a veces enviaban peticiones a la base de Supabase equivocada y que hacían falta personas para tratar planos de ingeniería revisados y esquemas SMP.

## Cómo salió

Funcionó bastante bien para buena parte del trabajo, pero las respuestas eran inconsistentes: el trabajo con la API fue penoso, la información se repartía mal entre asistentes y montar la lectura y la búsqueda en n8n fue más difícil que en Python.

## Conviene saber

Es una cuestión de equilibrio: n8n fue más fácil para empezar, pero dice que un script en Python habría resuelto parte del trabajo con la API de Forge en pocas horas.

## Qué necesitas

- Una cuenta de n8n
- Los documentos de tu empresa en Google Drive, Notion o una base de datos
- Un modelo de IA y un servicio de embeddings, que convierte el texto en números para poder buscarlo por parecido, conectados a n8n
- Un sitio donde guardar esa base de búsqueda, como Supabase
- Alguien que revise las respuestas importantes

## Cómo hacerlo tú, paso a paso

1. Decide qué documentos quieres consultar y reúnelos en un solo sitio: manuales, procedimientos, presupuestos.
2. En n8n crea un flujo que lea esos documentos y los trocee en fragmentos.
3. Convierte los fragmentos en una base de búsqueda y guárdala en el sitio que hayas elegido.
4. Crea un asistente que, ante cada pregunta, busque primero en esa base y responda citando el documento de origen. Esta técnica se llama RAG.
5. Conéctalo a Slack o a un chat, con acceso de solo lectura a los datos.
6. Prueba con tres preguntas cuya respuesta conozcas y comprueba que muestra bien sus fuentes.

## Pruébalo con n8n

```
Constrúyeme un flujo en n8n que me permita hacer preguntas en [chat o Slack] sobre los datos de nuestra empresa guardados en [Google Drive, Notion o base de datos]. Debe leer y trocear esos documentos, convertirlos en una base de búsqueda y responder consultándola, citando el documento de origen. Solo debe leer los datos, nunca modificar ni borrar nada. Habrás terminado cuando conteste bien [tres preguntas de prueba] y muestre sus fuentes.
```

## Consejos

- Empieza con un solo asistente. En el caso, repartir la información entre varios salió mal.
- Dale una sola base de datos y solo lectura. A veces la IA mandó peticiones a la base equivocada.
- Si tus documentos son planos o esquemas con revisiones, que los revise una persona. En el caso, la IA no los trataba bien.

## Preguntas frecuentes

### ¿Es mejor n8n o Python?

n8n es más fácil para empezar. Si el trabajo se complica, un programador puede resolverlo antes con un script en Python.

### ¿Puede inventarse respuestas?

Sí. Por eso el flujo cita el documento de origen: abre la fuente cuando la respuesta sea importante.

## Fuentes

- [r/n8n en Reddit](https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1r3qalu/most_ai_agent_workflows_are_just_glorified_ifelse)

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Fuente: conqueia.com/caso/consultar-los-datos-de-la-empresa-con-asistentes-de-ia-en-n8n