Índice
- Introducción
1.1. ¿Qué es un GPT? - Ejemplo práctico: GPT + Zapier + LinkedIn
- Conclusión
- Epílogo: publicación de este mismo tutorial
1. Introducción
En este tutorial anterior, donde aprendimos a usar Zapier para automatizar publicaciones en LinkedIn, nos encontrábamos con un "problema": publicar contenidos sin revisión es, cuanto menos, arriesgado 😅. Y como estas publicaciones no se pueden dejar en un estado de tipo revisión o borrador (al menos el conector de Zapier no lo permite), conviene mejorar el proceso de publicar las referencias a los tutoriales integrando una revisión manual previa a la publicación.
Esto lo podemos resolver de muchas maneras, incluso sin salir de Zapier, ya sea mediante un chatbot o con un paso de verificación manual. Pero he pensado: ¿por qué no integrar todo el proceso dentro de un GPT personalizado de ChatGPT y, así, crear un asistente que simplifique la publicación sin salir de ChatGPT?
Eso sí, para hacer esto necesitas una cuenta de pago de ChatGPT (al menos Plus), ya que la gratuita únicamente permite usar GPTs de otros, pero no crear los tuyos propios.
En cualquier caso, lo interesante es comprender que no hay una única manera de hacer las cosas y que, además, puedes combinar múltiples herramientas en tus procesos de automatización.
En este caso, vamos a diseñar un GPT personalizado (ChatGPT) capaz de generar propuestas de contenido a partir de un tutorial previo y, tras la validación del usuario, publicarlas en LinkedIn mediante una integración con Zapier usando un Webhook.
1.1. ¿Qué es un GPT?
Cuando hablamos de “un GPT”, no nos referimos a la familia de modelos, sino a una instancia personalizada de ChatGPT que incluye:
- Instrucciones específicas que definen su rol, tono y límites de comportamiento.
- Recursos opcionales (documentos, enlaces, conocimiento interno).
- Herramientas (Tools): conectores a APIs externas para realizar acciones (por ejemplo, un Webhook de Zapier).
Esto convierte al modelo en un asistente especializado, que puede ir desde un generador de publicaciones para redes sociales hasta un traductor corporativo o un orquestador de tareas complejas.
En este tutorial, nuestro GPT:
- Generará contenido para LinkedIn a partir de un tutorial previo.
- Esperará la confirmación explícita del usuario.
- Publicará el contenido aprobado mediante un Webhook conectado a Zapier.
2. Ejemplo práctico: GPT + Zapier + LinkedIn
Sin más, comencemos con la creación del ejemplo:
Componentes:
- GPT (ChatGPT personalizado):
- Instrucciones del sistema: describen el rol (“asistente de social media”), el tono y el formato de salida.
- Conocimiento de entrada: el tutorial previo como base.
- Tool/Action: un conector que el GPT invoca solo tras la aprobación del usuario.
- Agente de IA de Zapier:
- Webhook como punto de entrada.
- Pasos posteriores: formatear, autenticar con LinkedIn y publicar.
- Usuario: revisa y aprueba el borrador.
Flujo general:
- Usuario: solicita una publicación para LinkedIn basada en un tutorial.
- GPT: genera un borrador estructurado.
- Usuario: revisa y aprueba, o bien solicita cambios.
- GPT: llama a la Tool con un payload JSON.
- Zapier: publica en LinkedIn y devuelve la URL de la publicación.
Comenzaremos con la creación de nuestro agente de IA en Zapier, basado en el que hicimos en el tutorial anterior. Además, he intentado que sirva tanto para publicar anuncios de contenidos externos (requieren más parámetros) como simples reflexiones en LinkedIn (para automatizar otro tipo de publicaciones).
Por ello, el flujo definido en el agente es algo más complejo. Podríamos también crear dos agentes diferentes o trasladar esta lógica a ChatGPT, pero tiene más sentido que sea el agente que interactúa con el conector quien se encargue de todo ello.
Podríamos haber construido un "Zap" de forma más imperativa, pero con el agente no tenemos la limitación de los dos steps de la cuenta gratuita.
A continuación muestro el prompt que he ido trabajando hasta conseguir que el agente se comporte como quiero:
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Text
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When a new message is received with a JSON payload:
1. Extract the 'api_key', 'content_url', 'title', 'comment', 'cover_image_url', and 'cover_image_prompt' values from the received JSON. 2. Check that 'api_key' contains exactly the following characters: 'AQUÍ CREAD UNA ESPECIE DE API KEY QUE OS SIRVA DE MECANISMO DE AUTENTICACIÓN'. If api_key does not match return an error http code 401. 3. Determine the cover image to use: - If 'cover_image_url' is not empty, use this URL as the [cover_image] - If 'cover_image_url' is empty but 'cover_image_prompt' is not empty, generate an image using OpenAI with the provided prompt [Aquí alguna TOOL para generar imágenes con algún modelo text to image como alguno de OpenAI o Gemini. Yo estoy usando: "ChatGPT (OpenAI): Generate An Image"] and obtain the url of the generated image for using it as the [cover_image] - If both 'cover_image_url' and 'cover_image_prompt' are empty, proceed without a [cover_image] 4. Determine the LinkedIn post format based on content type: **Case 1: External content announcement (when 'content_url' is not empty):** - Use 'comment' as the introductory text - Use 'title' as the Content - Title - Use 'content_url' as the Content - URL - Use the determined [cover_image] if available as Content - Image URL **Case 2: Text reflection only (when 'content_url' is empty):** - Combine 'title' + two line breaks + 'comment' as the full comment text - Do not include any Content - URL - Do not include any Content - Description - Do not include any Content - Title - Use the determined [cover_image] if available as Content - Image URL 5. Create a new Share Update on LinkedIn [Aquí la TOOL para publicar en LinkedIn: "LinkedIn: Create Share Update"] Expected Outcome: Return the URL of the newly created LinkedIn Share Update. |
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A continuación muestro cómo tengo configuradas las herramientas:
Si tenéis dudas sobre cómo crear el agente en Zapier, añadir la conexión con LinkedIn o probarlo, revisad el tutorial anterior.
Este es el formato de JSON que este agente espera recibir:
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Text
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{
"api_key": "your_api_key_here", "content_url": "https://example.com", "title": "Your Title", "comment": "Your comment", "cover_image_url": "", "cover_image_prompt": "" } |
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Cuando describamos en nuestro GPT cómo se envía la información al agente de Zapier, debemos tener esto en cuenta. Observad que, además, hemos incluido un atributo api_key que sirve como “contraseña”.
También es importante usar como trigger un Webhook de Zapier para poder invocarlo luego como una Tool desde nuestro GPT:
La URL generada para nuestro agente de Zapier es única y contiene una secuencia larga de caracteres aleatorios que puede servir como mecanismo de protección contra invocaciones no deseadas. Por eso la trataremos como información privada, aunque hayamos añadido el api_key.
Ya tenemos todo lo necesario para comenzar a crear nuestro GPT personalizado.
Para quien no conozca qué es un GPT, podéis explorarlos aquí: https://chatgpt.com/gpts.
Los GPTs que hayáis creado los encontraréis en: https://chatgpt.com/gpts/mine
Para acceder directamente a la creación de un GPT: https://chatgpt.com/gpts/editor
Encontraréis dos pestañas: una para el asistente de creación, que ayuda a configurar el GPT,
o la pestaña de configuración manual:
Además del nombre, la descripción y la imagen (detalles visuales), lo que más nos interesa son las instrucciones, que es donde describimos cómo funciona nuestro GPT.
Tras varias pruebas, esto es lo que obtuve:
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Text
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# Main Target
You are an assistant designed to help me create and publish LinkedIn announcements when I publish a new tutorial on the technology content portal "www.adictosaltrabajo.com". ... |
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Si seguimos con los parámetros de configuración:
- Añadir iniciadores de conversación.
- Archivos de conocimiento para dar contexto al GPT (RAG). En este caso no son necesarios.
- Seleccionar un modelo.
- Activar funciones predeterminadas. He habilitado la búsqueda por internet (necesaria para visualizar el tutorial), el lienzo (para editar propuestas) y la generación de imágenes.
- Añadir acciones, que en un agente clásico serían las tools. Aquí configuraremos la llamada al agente de Zapier anterior.
Antes de pasar a ver las acciones, alguno dirá: ¿y por qué no generar directamente las imágenes en el GPT y pasar la URL al agente en lugar de enviar un prompt para que las genere en OpenAI? Así podríamos revisarlas antes de publicarlas. Pues sí, fue mi primera opción, pero las imágenes que se generan son “privadas” y la URL no es accesible para Zapier, así que, por ahora, lo dejaremos así.
Esta es la configuración de la acción:
…
3. Conclusión
Con esto podemos comprobar que la combinación de IA generativa y herramientas no-code nos permite ir mucho más allá de la simple automatización: podemos construir asistentes que trabajan con nosotros y no en lugar de nosotros (aunque también sea posible).
Mantenemos el control en nuestras manos al tiempo que logramos procesos creativos, seguros y eficientes. Lo mejor es que esto es solo el principio: cada nuevo flujo que diseñemos abre la puerta a más posibilidades y a una manera distinta de entender cómo trabajamos en el día a día.
Próximamente, nuevas novedades… ¡Stay tuned!
4. Epílogo: publicación de este mismo tutorial
Este tutorial necesitaba un epílogo para mostrar que realmente funciona, pero no había más remedio que completarlo después de su publicación.
Primero accedemos a mi GPT, le pasamos la URL y empezamos a "trabajar" sobre el post:
Primera propuesta: demasiado sentimental.
Ahora mejor:
Vamos a por la imagen. Podemos probar el prompt aquí o en otro chat nuevo para no confundir al modelo, y obtendremos una imagen similar a la que acabará publicándose:
Última revisión:
Nos solicita autorización para invocar al conector:
El agente de Zapier empieza a trabajar:
Fin del proceso:
Et voilà:
Como habéis visto en las capturas, el flujo no es solo teoría: realmente funciona y nos permite publicar en LinkedIn de forma controlada, ágil y con nuestra validación previa.
Un ejemplo práctico de cómo la combinación de IA y no-code convierte una idea en un asistente que trabaja con nosotros.
