Etiquetado de correos con IA en Gmail con OpenAI
· Por AI Compare
Deje que la IA ordene su bandeja de entrada en Ventas, Soporte, Facturas y más, con un prompt listo para usar.
Qué va a crear
Una automatización que lee los nuevos mensajes de Gmail, pregunta a un modelo de IA a qué categoría pertenece cada uno y aplica la etiqueta de Gmail correspondiente: por ejemplo Sales, Support, Invoices, Newsletters, Personal, Needs reply. Se ejecuta cada pocos minutos y mantiene ordenada su bandeja de entrada sin filtros que tenga que mantener.
Sigue la idea de la plantilla de n8n «Basic automatic Gmail email labelling with OpenAI and Gmail API».
Por qué IA en lugar de filtros de Gmail
Los filtros de Gmail detectan palabras y remitentes exactos. La IA entiende el significado: «¿Me puede enviar un presupuesto para 50 unidades?» va a Sales aunque el asunto no contenga la palabra «presupuesto». A cambio, hay un pequeño coste por correo y algún error ocasional, que puede reducir con descripciones de etiquetas claras.
Estructura del workflow en n8n
| # | Nodo | Función |
|---|---|---|
| 1 | Gmail Trigger (consulta cada 5–15 min) | Correos nuevos en la bandeja de entrada |
| 2 | Gmail: Get labels | Obtener los ID de las etiquetas (o escribirlos a mano) |
| 3 | AI Agent o Basic LLM Chain + OpenAI Chat Model | Clasificar el correo |
| 4 | Structured Output Parser | Forzar una respuesta como {"labels": ["Sales"]} |
| 5 | Gmail: Add Labels | Aplicar los ID de etiqueta al mensaje |
El prompt de clasificación
Classify this email into one or more of these labels:
- Sales: questions about buying, pricing, quotes, demos
- Support: problems from existing customers
- Invoices: bills, receipts, payment confirmations
- Newsletters: marketing emails and subscriptions
- Needs reply: a person is waiting for my answer
Return JSON: {"labels": [...]}. Use only these labels.
From: {{ $json.from }}
Subject: {{ $json.subject }}
Body: {{ $json.text.slice(0, 3000) }}
Recortar el cuerpo mantiene bajos los costes. Para clasificar suele bastar un modelo pequeño y barato. También puede escribir el prompt en español; solo los nombres de las etiquetas deben coincidir exactamente con los de Gmail.
La misma idea en Zapier y Make
- Zapier: Gmail New Email → AI by Zapier o paso de ChatGPT «classify text» → Paths por etiqueta → Gmail Add Label. Cada correo consume varias tareas.
- Make: Gmail Watch Emails → OpenAI «Create a completion» con salida JSON → Router → Gmail Add a Label. Unos 3–4 créditos por correo más los tokens de IA.
- n8n: una ejecución por consulta, procese los correos que procese (o gratis autoalojado), más los tokens de IA.
Consejos
- Cree primero las etiquetas en Gmail.
- Empiece con 5–7 etiquetas; más categorías implican más errores.
- Use un nodo Text Classifier en lugar de un agente si quiere la clasificación integrada de n8n con una salida por categoría.
- Registre las decisiones en una hoja durante una semana y afine las descripciones de las etiquetas donde el modelo se equivoque.
- No deje que la IA archive ni elimine correos hasta que confíe en sus etiquetas.
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