En el artículo anterior sobre cómo redactar indicaciones para la recaudación de fondos para las OSC establecimos que la estructura es lo que distingue los resultados útiles de la IA de un batiburrillo generado por la IA. Si has seguido el tutorial, ahora ya sabes cómo redactar indicaciones que proporcionen a la IA el papel, el objetivo, la metodología, las restricciones y los criterios de verificación adecuados y cómo esa estructura genera resultados que realmente merecen la pena utilizar.
El marco de indicaciones de IA sigue siendo aplicable en este caso. De hecho, lo volverás a ver dentro de un rato.
Pero primero, veámoslo desde una perspectiva más amplia. Porque las indicaciones, incluso las mejores, tienen sus límites. Cada vez que abres la interfaz de un chatbot, escribes una indicación y copias el resultado en algún sitio útil, tú eres el motor. La IA agiliza las tareas individuales. Cada una de ellas requiere tu tiempo y tu atención.
Hay otros dos niveles que conviene entender.
Tres formas de utilizar la IA en tu organización
Nivel 1: IA conversacional. Interactúas directamente con un chatbot. Escribes una indicación, la IA responde y tú utilizas el resultado. Útil para la redacción, la investigación, la traducción y el análisis. Requiere tu participación en cada ocasión.
Nivel 2: Automatizaciones. Flujos de trabajo predefinidos que se ejecutan automáticamente una vez que se cumple una condición específica. Siguen una secuencia fija de pasos y la IA puede ayudar en algunos de ellos. Resulta útil para tareas repetitivas, como tramitar formularios, redactar respuestas, actualizar hojas de cálculo, tramitar solicitudes y elaborar resúmenes periódicos. Requiere tu participación en la configuración y la revisión, pero no para iniciar la tarea cada vez.
Nivel 3: Agentes. Sistemas de IA que trabajan para alcanzar un objetivo, en lugar de limitarse a seguir una secuencia fija de pasos. Pueden decidir qué hacer a continuación, utilizar herramientas, adaptarse cuando algo sale mal y volver a intentarlo hasta conseguir un resultado. Resulta útil para tareas complejas que constan de varios pasos, como la investigación, el seguimiento, la comparación, la planificación y la elaboración de informes. Requiere tu participación a la hora de establecer objetivos, definir límites y revisar las decisiones importantes, pero no para guiar cada paso.
Por ahora, el nivel 2 es aquel en el que las OSC pueden obtener un valor real e inmediato sin correr un riesgo real e inmediato.
¿Qué es realmente la automatización?
Antes de elegir una herramienta, conviene comprender la lógica en la que se basa. Cualquier automatización es un flujo de trabajo: una secuencia de pasos que se ejecuta automáticamente cuando se produce un evento que la activa.
Hay seis conceptos que se aplican a todas las plataformas y a todos los flujos de trabajo que llegues a crear.
Desencadenante: el evento que inicia el proceso, como la recepción de un correo electrónico, el envío de un formulario o una hora del día.
Flujo de trabajo: la secuencia completa de pasos que se siguen, por ejemplo, comprobar si un correo electrónico cumple determinados criterios, extraer la información clave, redactar una respuesta y guardar un registro de la interacción.
Datos de entrada: los datos que necesita la automatización para funcionar, que suelen proceder del propio desencadenante, aunque a veces se recopilan de fuentes adicionales a lo largo del proceso, como la dirección de correo electrónico del remitente, el importe y la fecha de la donación, el nombre del colaborador o el texto de un documento enviado.
Lógica: determina lo que ocurre en cada paso, incluidas las condiciones si/entonces, los filtros y las reglas que dirigen el flujo de trabajo en función del contenido de los datos de entrada.
Acciones: las tareas concretas que realiza la automatización, como escribir una fila en una hoja de cálculo, generar un borrador o enviar un mensaje.
Resultado: el resultado final, por ejemplo, el correo electrónico que se redacta, el registro que se crea o el resumen que se recibe cada mañana.
La IA se integra en esta estructura como una capa lógica inteligente. En los casos en que una automatización estándar puede aplicar reglas sencillas: «si el asunto contiene la palabra "factura", moverlo a esta carpeta». La IA es capaz de leer texto no estructurado, extraer datos específicos del mismo, clasificarlo, resumirlo y generar contenido nuevo en respuesta. Esa combinación es lo que hace que las automatizaciones basadas en la IA sean cualitativamente diferentes del software básico de gestión de flujos de trabajo. El desencadenante sigue funcionando igual. Lo que ocurre entre medias se vuelve considerablemente más eficaz.
Antes de automatizar nada, estandarízalo
Aquí es donde la mayoría de las organizaciones se atascan antes incluso de poner en marcha una herramienta de automatización.
Las automatizaciones basadas en IA funcionan cuando se basan en un flujo de trabajo claro y repetible. El desencadenante ya está definido. Los pasos son coherentes. El resultado es previsible. Sin embargo, muchas organizaciones sin ánimo de lucro (especialmente las pequeñas y medianas, en las que cada miembro del personal desempeña varias funciones) no funcionan realmente de esa manera. Puede que tengan por ahí un documento titulado «procedimientos», pero, en la práctica, las cosas se hacen sobre la marcha, de forma diferente cada vez.
No se puede automatizar un proceso que no exista de forma estable. Si los pasos varían cada vez, la automatización dejará de funcionar o dará resultados inconsistentes y dedicarás más tiempo a solucionar los problemas que lo que te habría costado la versión manual.
La secuencia práctica es la siguiente: primero se estandariza y, después, se automatiza.
El siguiente error habitual es el alcance. Las OSC suelen intentar automatizar en primer lugar los flujos de trabajo básicos, amplios y complejos, como la incorporación de beneficiarios, la presentación de informes sobre subvenciones y el seguimiento de los programas. El argumento tiene sentido: ahí es donde se invierte la mayor parte del tiempo. Pero esos procesos son los que presentan más casos extremos y suponen un mayor coste cuando algo sale mal. Automatizarlos antes de desarrollar el instinto básico da lugar a flujos de trabajo sobrecargados y frágiles que minan la confianza en todo el enfoque.
Empieza por las tareas en las que el riesgo de cometer errores sea menor. Hay cuatro tipos que funcionan bien como primeras automatizaciones:
Preparación de datos. En lugar de copiar manualmente los números de una hoja de cálculo a otra para elaborar un informe sobre donantes, un proceso automatizado recopila los datos en una única tabla bien organizada.
Síntesis y resumen. Un resumen diario sobre financiación, elaborado a partir de varias fuentes y que recibirás cada mañana en tu aplicación de chat.
Garantía de calidad. Un sistema automatizado revisa los nuevos registros de seguidores para detectar correos electrónicos que faltan o duplicados antes de que el error se agrave.
Traspasos y coordinación. Cuando se recibe una donación, un proceso automatizado redacta el mensaje de seguimiento y avisa al miembro del equipo correspondiente.
Imagen generada con ChatGPT y traducida con Copilot
Elegir la herramienta de automatización adecuada
Las principales plataformas de automatización son n8n, ActivePieces, Zapier, Make.com y Google Workspace Studio, que se ha lanzado recientemente. Se diferencian en tres aspectos: si son de código abierto o propietarios, si pueden alojarse en un servidor propio o solo funcionan en la nube y si son accesibles para usuarios sin conocimientos técnicos o requieren una configuración técnica.
n8n y ActivePieces también son de código abierto y pueden alojarse en servidores propios, lo que resulta atractivo para las organizaciones que cuentan con capacidad técnica interna. Zapier y Make.com son plataformas cerradas, que funcionan exclusivamente en la nube y que sacrifican la flexibilidad en aras de la accesibilidad. Zapier es la opción más sencilla para empezar. Make.com ofrece más opciones de ramificación para los usuarios que estén dispuestos a dedicar más tiempo a la configuración.
Este artículo se centra en Google Workspace Studio. Tiene limitaciones reales (no permite trabajar en bucles, no permite programar tareas y la navegación web es limitada) y las iremos mencionando a medida que surjan. Sin embargo, para una OSC usuaria de Workspace, es el mejor punto de partida para adquirir destreza y experiencia con las automatizaciones. Se integra en las herramientas que tu equipo ya utiliza. Ni nuevas cuentas, ni nuevas relaciones con proveedores, ni integraciones que configurar. Cuando algo falla durante las pruebas —y algo fallará—, no cuesta mucho solucionarlo.
Una nota práctica: Workspace Studio está disponible en el paquete Business Standard para organizaciones sin ánimo de lucro a través de Google for Nonprofits. No está incluido en el plan gratuito. Si tu organización utiliza el plan gratuito para organizaciones sin ánimo de lucro de Workspace, tendrás que pasar a un plan superior para poder utilizarlo.
Captura de pantalla 1: Google Workspace Studio: automatización de flujos de trabajo para la búsqueda de oportunidades de financiación
Flujo de trabajo 1: El analizador diario de financiación
Imagina a un coordinador de programas en una pequeña organización juvenil; llamémosla Organización para el Desarrollo Juvenil (u ODJ). Todos los lunes por la mañana, abre las mismas doce páginas web para ver si hay novedades: fundaciones internacionales, portales regionales de subvenciones y un par de boletines informativos del sector. Le lleva casi una hora. La mayoría de las semanas no encuentra nada sobre lo que se pueda actuar. Hay semanas en las que no cumple un plazo que habría respetado si lo hubiera comprobado el jueves.
No se trata de un problema de gestión del tiempo. Es un problema del flujo de trabajo. La tarea es real, recurrente y necesaria, pero también se presta perfectamente a la automatización. Las fuentes ya están listas. Los criterios de filtrado son conocidos. El resultado es siempre el mismo: una lista de elementos relevantes con títulos, descripciones, plazos y enlaces.
Así es como se ve ese flujo de trabajo cuando se automatiza para ODJ.
Qué hace: Cada día, a las 8:00 de la mañana, Gemini lee cuatro canales RSS (Really Simple Syndication) de fuentes de financiación, identifica las subvenciones y las convocatorias de propuestas publicadas en las últimas 24 horas relacionadas con el desarrollo juvenil y publica un resumen estructurado en un espacio de Google Chat.
Tres pasos en Workspace Studio:
1. Según un horario: se activa todos los días a las 8:00 de la mañana.
2. Preguntar a Gemini: ejecuta una pregunta estructurada en los cuatro canales.
3. Notificarme en el chat: publica el resultado en un espacio de chat específico.
La indicación del paso 2 sigue el marco de siete partes de nuestro artículo anterior, que incluye la función, el objetivo, la metodología, el formato de los resultados, las restricciones, la gestión de la incertidumbre y la verificación.
Consulta aquí la indicación completa y cópiala para adaptarla a tu propia temática.
El resumen llega a Chat cada mañana en forma de lista numerada: entidad emisora, descripción de una sola frase, importe de la subvención, fecha límite y enlace directo. El coordinador de ODJ lo revisa en cinco minutos en lugar de una hora y solo hace clic en las oportunidades que encajan claramente.
Captura de pantalla 2: Mensaje de Google Chat con el resultado de Workspace Studio y traducido con Copilot
Limitaciones que debes conocer antes de crear esto.
La más importante: Workspace Studio no puede navegar por la web abierta de forma significativa, tal y como lo hace una persona. Lee bien el contenido estructurado (como los canales RSS, en los que Gemini puede leer títulos, fechas y el cuerpo del texto con facilidad), pero las páginas web normales (páginas dinámicas, portales con acceso restringido, cualquier cosa que dependa de JavaScript) están, en gran medida, fuera de su alcance. La solución alternativa que utilizamos son los canales RSS. Cuatro de los principales agregadores de financiación que queríamos analizar publican RSS, lo que nos permitió acceder a ellos. Los sitios web que no publican RSS no pueden ser analizados por este flujo de trabajo, lo que, para las OSC sin conocimientos técnicos, supone la mayor limitación a la utilidad del flujo de trabajo 1. Si tus fuentes de financiación más importantes no son compatibles con RSS, este flujo de trabajo, tal y como está ahora, no las cubrirá. La respuesta adecuada es complementar el proceso con un escaneo manual o incorporar esa misma lógica en una herramienta que cuente con capacidad real de navegación.
La segunda limitación: Gemini a veces interpreta mal los plazos o los importes de las subvenciones. Considera el resumen como una lista de candidatos preseleccionados, no como un registro verificado. Haz clic antes de actuar.
Flujo de trabajo 2: La secuencia de bienvenida para los nuevos colaboradores
Imagina a un responsable de recaudación de fondos en ODJ. Cada vez que llega una donación, recibe un correo electrónico de notificación. Su intención es responder ese mismo día, incluso con un agradecimiento personal que haga referencia a la campaña concreta que la persona haya apoyado. Hay días en los que se las arregla. Otros días tiene que entregar otras tres cosas y, para cuando vuelve a ponerse con ello, ya han pasado cuatro días. El colaborador no ha oído nada.
Además, sabe que debería contarles la historia de un beneficiario, compartir con ellos el impacto y los datos financieros, invitarlos a conocer al equipo y, finalmente, pedirles que se conviertan en colaboradores mensuales. Se ha planteado crear ese tipo de secuencia estructurada. Nunca ha encontrado el momento.
No se trata de un problema de compromiso. Es un problema de capacidad. La secuencia es valiosa, predecible y se puede definir por completo de antemano, lo que significa que se puede automatizar.
La configuración. Para que esto permita generar correos electrónicos que parezcan personales y no meras plantillas, hay dos elementos de infraestructura que respaldan el flujo de trabajo. El primero es un CRM de colaboradores, una hoja de cálculo de Google con fórmulas predefinidas que distingue automáticamente entre colaboradores nuevos y habituales, calcula la fecha de envío de cada correo electrónico de la secuencia y realiza un seguimiento de los correos que se han redactado o enviado. Elsegundo es un documento de referencia organizacional que se actualiza trimestralmente y que contiene el historial de financiación de ODJ, testimonios de los beneficiarios, indicadores de impacto y un desglose financiero. El documento de referencia es lo que permite a Gemini redactar correos electrónicos que parecen proceder del director ejecutivo, en lugar de una IA entrenada con textos generales de organizaciones sin ánimo de lucro. Abre ambos documentos para comprobar cómo están estructurados y poder reutilizarlos más adelante.
Captura de pantalla 4: Panel Extraer de Google Workspace Studio
Qué hace la automatización: Cuando llega una notificación de donación a Gmail, el proceso automatizado extrae los datos del donante, los introduce en el CRM, comprueba si se trata de un donante nuevo y, en caso afirmativo, redacta siete correos electrónicos pensados para enviarse a lo largo de 90 días. Desde el primer agradecimiento hasta, incluso, una llamada para animarle a convertirse en donante mensual.
En este artículo, vinculamos el desencadenante a las notificaciones de donaciones de Donacije.rs (una plataforma serbia de financiación colectiva) para demostrar que funciona con correos electrónicos reales. La misma lógica de activación funciona con cualquier plataforma que envíe un correo electrónico de confirmación de donación: Stripe, PayPal, un formulario web, cualquier plataforma de donaciones.
Nueve pasos en Workspace Studio:
1. Cuando recibo un correo electrónico: activación ante las notificaciones de donaciones de la plataforma de donaciones.
2. Extraer: Gemini extrae el nombre, los apellidos, el grupo de beneficiarios, la dirección de correo electrónico, el importe de la donación y la fecha de la donación del correo electrónico de notificación.
3. Añadir una fila: introduce los datos extraídos en el CRM de los colaboradores de ODJ.
4. Obtener el contenido de la hoja: consulta el CRM para comprobar si este colaborador ha realizado alguna donación anteriormente.
5. Comprobar si es un nuevo colaborador = SÍ: la lógica si/entonces que distingue la secuencia para los nuevos colaboradores de la de los colaboradores habituales.
6. Preguntar a Gemini: genera la secuencia de bienvenida de siete correos electrónicos utilizando la indicación de redactor fantasma y el documento de referencia organizativo.
7. Extraer: divide el resultado de Gemini en siete pares de tema/cuerpo.
8. Actualizar filas: introduce los siete correos electrónicos en el CRM, colocando cada uno en la columna que le corresponde, junto a la fecha de envío calculada.
9. Redactar un correo electrónico: crea el primer borrador del correo electrónico en Gmail, listo para enviarlo ese mismo día.
Captura de pantalla 5: Panel Comprobar si de Google Workspace Studio
El paso 6 («Preguntar a Gemini») es donde se lleva a cabo el trabajo de verdad. La indicación sigue el esquema de 7 partes y redacta los siete correos electrónicos en una sola respuesta. Desde un agradecimiento inmediato (día 0) hasta el testimonio de un beneficiario (día 3), pasando por el historial de financiación y los valores fundamentales (día 10), una encuesta sobre motivaciones (día 21), información sobre el impacto y las finanzas (día 35), una invitación a una reunión de puertas abiertas (día 60) y, por último, una invitación a realizar donaciones mensuales (día 90).
Consulta aquí la indicación completa para el redactor fantasma.
La indicación se basa en un documento de referencia estructurado en cuatro secciones claramente identificadas, cada una de las cuales se corresponde con un correo electrónico concreto de la secuencia, y debe actualizarse periódicamente.Consulta la referencia completa aquí. La clave está en la estructura: cada correo electrónico extrae información únicamente de la sección que le corresponde, lo que garantiza la coherencia del contenido y evita que Gemini mezcle fuentes de distintos correos electrónicos.
Una vez que se ejecuta la automatización, los siete correos electrónicos quedan almacenados en el CRM, ordenados según sus fechas de envío calculadas. Consulta aquí la plantilla completa del CRM. Cópiala en tu propio Drive y adáptala: todas las fórmulas se transferirán automáticamente.
Captura de pantalla 6: Borradores de correo electrónico creados automáticamente a través de Google Workspace Studio
¿Cómo trabaja la responsable de recaudación de fondos con esto? La automatización elabora los borradores; ella toma la decisión. Cada mañana abre el CRM, filtra los correos electrónicos que debe enviar ese mismo día, los revisa uno por uno y los envía. Los siete correos electrónicos están muy personalizados de serie, pero sigue siendo la responsable quien decide qué se envía.
Esto se debe, en parte, a una limitación de Workspace Studio: la herramienta no puede programar el envío de varios correos electrónicos salientes, por lo que es necesario que un usuario los envíe manualmente. Pero también es un mecanismo de seguridad y credibilidad que merece la pena mantener, aunque la herramienta pudiera automatizarlo. Las comunicaciones con los colaboradores son el punto en el que reside el riesgo reputacional. Un nombre incorrecto, un tono malinterpretado, un error en los datos, todo ello supone más de diez minutos de revisión manual. En este caso, mantener a la persona al tanto de lo que ocurre es el diseño adecuado, no una solución provisional.
La lógica que subyace a ambos flujos de trabajo
Ninguna de las dos formas de automatización elimina el criterio humano del proceso. El resumen señala qué aspectos hay que tener en cuenta; el equipo decide cuáles abordar. La secuencia de siete correos electrónicos incluye borradores estructurados; una persona revisa cada uno de ellos antes de que se envíe nada a un colaborador.
Este es el enfoque adecuado para las organizaciones que trabajan con comunidades vulnerables, cuentan con recursos limitados y se juegan su reputación. La automatización se encarga de la primera fase de este trabajo tedioso. La última parte sigue siendo humana.
La misma estructura de indicaciones en siete partes que mencionamos en nuestro artículo anterior aparece en ambos flujos de trabajo, ya que los principios no cambian cuando el contexto pasa de una conversación con un chatbot a un flujo de trabajo activado. Funciones claras, objetivos concretos, metodología explícita, resultados definidos, limitaciones realistas, prioridades establecidas y verificación integrada. Esa estructura funciona tanto si escribes una indicación en una interfaz de chat como si la incluyes como conjunto de instrucciones dentro de una secuencia automatizada.
Las limitaciones de Studio son reales y merece la pena repetirlo una última vez: no permite el envío nativo a varios destinatarios, no permite programar mensajes salientes, las ejecuciones no conservan el estado y la navegación web es limitada sin RSS. Si tu caso de uso se topa con esas limitaciones, lo más adecuado es implementar la misma lógica en n8n, ActivePieces, Zapier o Make.com. El razonamiento se traslada. Lo único que cambia es la herramienta.
Las plantillas, las indicaciones y el CRM a los que se hace referencia a lo largo de este artículo están a tu disposición para que los copies y los adaptes. Empieza por el flujo de trabajo que más se parezca a una tarea que ya estés realizando manualmente. Comienza por construirlo en un borde. Realiza iteraciones con la indicación. Una vez que funcione, fíjate en qué otros procesos de tu organización siguen el mismo patrón (desencadenante predecible, pasos coherentes, resultado definido) y decide qué es lo siguiente que vas a automatizar.
Con el tiempo, los agentes irán reduciendo aún más la diferencia restante. Para las organizaciones que estén preparadas para ir más allá de las indicaciones, este es el punto de partida.
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Este contenido se ha creado con la ayuda de la IA y ha sido revisado y editado por Miloš Janković.