El problema: el email sigue robando tiempo
Un estudio de McKinsey estima que los trabajadores del conocimiento dedican hasta el 28 % de su jornada laboral a leer y responder correos electrónicos. Para una PYME española con un equipo reducido, eso equivale a más de dos horas diarias por persona — tiempo que podría invertirse en tareas de mayor valor.
Lo más llamativo es que una gran parte de esos correos son predecibles: consultas de precios, solicitudes de información, seguimientos de pedidos, preguntas frecuentes sobre productos o servicios. Con un flujo bien diseñado en Make y el poder generativo de ChatGPT, puedes responder el 60-80 % de estos emails de forma automática, en segundos, con un tono coherente con tu marca.
En este tutorial te explicamos cómo hacerlo desde cero.
Qué necesitas antes de empezar
- Cuenta en Make (antes Integromat) — el plan gratuito es suficiente para empezar.
- Cuenta de OpenAI con acceso a la API de ChatGPT (GPT-4o o GPT-4o mini).
- Una bandeja de entrada de Gmail o Outlook — también funciona con otras cuentas IMAP.
- Aproximadamente 60-90 minutos para configurar y probar el flujo completo.
💡 Nota de coste: La API de OpenAI cobra por tokens procesados. Con GPT-4o mini, responder 500 emails al mes cuesta aproximadamente 0,50 €. Con GPT-4o estándar, alrededor de 3-5 €. Empieza con mini y escala cuando tengas volumen.
Paso 1: Crea un escenario nuevo en Make
Entra en tu cuenta de Make y haz clic en "Crear un nuevo escenario". En la pantalla en blanco, haz clic en el gran botón "+" para añadir tu primer módulo.
Busca Gmail (o Microsoft 365 si usas Outlook) y selecciona el trigger "Watch Emails" (Vigilar emails). Este módulo se activará cada vez que llegue un nuevo correo a la bandeja que elijas.
Conecta tu cuenta siguiendo el flujo de autenticación OAuth. Una vez conectada, configura estos parámetros clave:
- Folder: INBOX (o una carpeta específica si ya filtras el correo).
- Maximum number of results: 5 (para que cada ejecución procese hasta 5 emails nuevos).
- Mark as read: Sí, para que no se procesen dos veces.
Paso 2: Filtra los emails relevantes
No todos los correos deben recibir una respuesta automática. Añade un módulo "Router" de Make para bifurcar el flujo según condiciones. Crea una ruta con filtro para, por ejemplo, solo procesar emails que no sean de tu propio dominio (evitas responder a tus compañeros) y que no sean boletines o notificaciones automáticas.
Un filtro útil: comprueba que el campo "From" no contenga tu dominio y que el asunto no incluya palabras como "unsubscribe", "noreply" o "newsletter". Esto elimina el ruido antes de consumir tokens de la API.
Paso 3: Añade el módulo de OpenAI (ChatGPT)
Añade un nuevo módulo y busca "OpenAI (ChatGPT)". Selecciona la acción "Create a Completion". Conecta tu cuenta con la API Key que obtienes en la plataforma de OpenAI.
Configura los parámetros del módulo:
- Model: gpt-4o-mini (equilibrio entre calidad y coste).
- Max tokens: 600 (suficiente para una respuesta de email bien formada).
- Temperature: 0.4 (respuestas coherentes, con algo de naturalidad).
Paso 4: Diseña tu prompt de sistema
El prompt es el corazón del flujo. En el campo "System message", define el contexto y el comportamiento que quieres:
Eres el asistente de atención al cliente de [Nombre de tu empresa], una empresa española dedicada a [descripción breve]. Tu misión es responder emails de clientes de forma clara, profesional y en español. Sé amable pero conciso. Si no sabes la respuesta exacta a una pregunta técnica o de precio, indica que alguien del equipo se pondrá en contacto en menos de 24 horas. Firma siempre como "El equipo de [Nombre de tu empresa]".
En el campo "User message", usa las variables de Make para insertar el contenido del email recibido:
Has recibido el siguiente email de un cliente:
Asunto: {{1.subject}}
De: {{1.from.name}}
Mensaje: {{1.text}}
Redacta una respuesta apropiada.
Sustituye {{1.subject}}, {{1.from.name}} y {{1.text}} por las variables reales que Make extrae de tu módulo de Gmail (haz clic en el campo y selecciónalas del panel lateral).
Paso 5: Envía la respuesta automática
Añade un último módulo de Gmail → "Send an Email" (o "Reply to an Email" si quieres mantener el hilo). Configura los campos:
- To: la dirección del remitente original (variable del módulo de Gmail).
- Subject: "Re: " + el asunto original.
- Content: la variable de salida de OpenAI que contiene el texto generado (normalmente
{{2.choices[].message.content}}).
Activa el modo HTML si quieres que la respuesta tenga formato de email estándar, o déjalo en texto plano para mayor sencillez.
Paso 6: Activa el escenario y realiza pruebas
Antes de activar el flujo en producción, ejecuta el escenario en modo "Run once" y envíate un email de prueba desde otra cuenta. Verifica que:
- El trigger detecta el email correctamente.
- El prompt envía el contexto completo a ChatGPT.
- La respuesta generada tiene el tono y la calidad que esperas.
- El email de respuesta llega al destinatario sin errores.
Ajusta el prompt hasta que el resultado sea consistentemente bueno. Una vez satisfecho, activa el escenario con el interruptor principal: Make lo ejecutará automáticamente según el intervalo que elijas (recomendamos cada 15 minutos durante el horario de trabajo).
⚠️ Precaución importante: No actives el envío automático al 100 % sin antes revisar los resultados durante al menos una semana. Considera añadir una etapa intermedia donde la respuesta se guarda como borrador en Gmail para revisión humana antes de enviarse.
Consejo avanzado: añade una capa de revisión humana
Para equipos que no quieren arriesgarse a que ChatGPT envíe respuestas incorrectas, existe una solución intermedia excelente: en lugar del módulo "Send Email", usa "Create a Draft". El flujo genera el borrador en tu Gmail automáticamente; tu equipo solo necesita revisarlo en 10-15 segundos y hacer clic en "Enviar". Reduces el trabajo de redacción en un 80 % manteniendo el control total.
A medida que compruebes que las respuestas son fiables, puedes ir habilitando el envío automático para categorías concretas de emails (por ejemplo, confirmaciones de recepción o respuestas a preguntas de horario) y mantener la revisión humana solo para consultas complejas.
Resultados que puedes esperar
Las empresas que implementan este tipo de flujos suelen reportar una reducción del 50-70 % en el tiempo dedicado a gestión de email en las primeras semanas. Para un equipo de tres personas, eso puede significar más de diez horas semanales recuperadas — tiempo que pueden invertir en ventas, desarrollo de producto o atención personalizada a los clientes más importantes.
Además, la coherencia del tono mejora notablemente: todos los emails de atención al cliente suenan igual de profesionales, independientemente de quién sea el responsable de revisarlos ese día.
Este es solo el primer paso. Una vez que domines este flujo básico, puedes enriquecerlo conectando tu CRM (HubSpot, Pipedrive), añadiendo clasificación automática de emails por categoría, o integrando una base de conocimiento interna que ChatGPT consulte antes de responder.