¿Cómo crear tu primer workflow en AirOps?

Respuesta rápida: AirOps es una plataforma de contenido con AI que te permite crear workflows automatizados para SEO y producción de contenido sin escribir código. Esta guía te acompaña en tu primer workflow, desde un lienzo en blanco hasta un resultado funcional, y cubre pasos, agentes, modelos y cómo mapear tus resultados.

Empezar con AirOps resulta abrumador al principio. La interfaz es flexible, la terminología es nueva y la documentación da por hecho que ya sabes para qué sirve un workflow.

Esta guía no. Parte de cero y te acompaña paso a paso en la creación de un workflow real y funcional en AirOps. Al final sabrás cómo funcionan las entradas y las salidas, cómo elegir un modelo, cómo añadir un paso de agente y cómo mapear tus resultados para que sean realmente útiles.

¿Qué es AirOps y por qué importa a los equipos de contenido?

AirOps es una plataforma de workflows con AI creada específicamente para equipos de contenido y SEO. En lugar de escribir prompts en ChatGPT consulta a consulta, AirOps te permite crear workflows repetibles y estructurados que ejecutan tareas de AI a escala y de forma coherente, con la voz de tu marca y tu lógica de contenido integradas.

Un workflow en AirOps es una secuencia de pasos. Cada paso recibe una entrada, ejecuta una tarea (normalmente un modelo de AI o una consulta de datos) y pasa una salida al siguiente paso. Puedes crear workflows para investigación de palabras clave, briefs de contenido, borradores de artículos, enlazado interno y más.

Por qué importa: los prompts manuales de AI no escalan. AirOps convierte un prompt puntual en un proceso repetible que todo tu equipo puede ejecutar.

Antes de empezar: tres conceptos que debes entender

1. Entradas

Una entrada es la información variable que introduces en un workflow cada vez que lo ejecutas. Piensa en ella como un campo de formulario. Podrías tener una entrada llamada keyword o target_url. Cada vez que ejecutes el workflow, rellenas ese campo y el workflow lo usa de principio a fin.

2. Pasos

Los pasos son los bloques de construcción de un workflow. Cada paso hace una sola tarea: llamar a un modelo de AI, hacer una búsqueda, transformar texto o pasar datos al siguiente paso. Los pasos se ejecutan en secuencia y cada uno puede hacer referencia a la salida de cualquier paso anterior.

3. Salidas

Una salida es lo que produce un paso. Le pones un nombre y después puedes referenciarla en pasos posteriores con una variable como {{step_name.output}}. Un buen mapeo de salidas es lo que hace que un workflow sea realmente útil y no una caja negra.

Cómo crear tu primer workflow en AirOps: paso a paso

Este tutorial crea un sencillo generador de briefs de contenido por palabra clave. Le das una palabra clave y devuelve un brief de contenido estructurado. Es lo bastante simple para terminarlo en 30 minutos y lo bastante práctico para usarlo de inmediato.

Paso 1: crea un workflow nuevo

1. Inicia sesión en AirOps y ve a Workflows en la barra lateral izquierda
2. Haz clic en New Workflow
3. Ponle un nombre: «Content Brief Generator»
4. Haz clic en Create

Ahora tienes un lienzo en blanco con un nodo de inicio a la izquierda.

Paso 2: añade tu variable de entrada

1. Haz clic en el nodo Start
2. Selecciona Add Input
3. Ponle nombre a la entrada keyword (en minúsculas y sin espacios)
4. Establece el tipo en Texto
5. Añade una descripción: «The target keyword for this content brief»

Esta entrada ya está disponible para todos los pasos del workflow como {{keyword}}.

Paso 3: añade tu primer paso de LLM

1. Haz clic en el botón + para añadir un paso nuevo después de Start
2. Elige LLM en el menú de tipos de paso
3. Ponle nombre al paso brief_generator

Ahora configúralo:

Selección de modelo: AirOps te da acceso a varios modelos, entre ellos GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet y Gemini. Para briefs de contenido, Claude 3.5 Sonnet rinde bien con salidas estructuradas y extensas. Selecciónalo en el menú desplegable de modelos.

Escribe tu prompt:

You are an expert SEO content strategist.

Create a detailed content brief for the following keyword: {{keyword}}

Include:
- Recommended H1
- Search intent summary (2-3 sentences)
- 5 suggested H2 headings
- 3 competitor angles to address
- Recommended word count
- Key entities and terms to include

Format the output as structured text with clear labels for each section.

1. Haz clic en Save Step

Paso 4: nombra y mapea tu salida

Después de guardar, haz clic en el paso y busca el campo Output . Ponle el nombre content_brief.

Esto significa que los pasos posteriores (o tu exportación final) pueden referenciar {{brief_generator.content_brief}} para obtener este resultado.

Consejo para mapear salidas: nombra siempre las salidas según lo que contienen, no según el paso que las produjo. content_brief es más útil que step_2_output cuando más adelante crees workflows más complejos.

Paso 5: añade un paso de agente (opcional, pero potente)

Un paso de agente es distinto de un paso de LLM estándar. En lugar de seguir un prompt fijo, un agente puede tomar decisiones, usar herramientas y ejecutar subtareas para alcanzar un objetivo.

Para añadir uno:

1. Haz clic en + después de tu paso de LLM
2. Elige Agent en el menú de tipos de paso
3. Ponle nombre serp_researcher

Configura el agente:

• Goal: «Research the top 5 ranking pages for {{keyword}} and summarise the key topics they cover»
• Tools: activa Web Search en el panel de herramientas
• Nombre de la salida: serp_summary

El agente navegará por resultados de búsqueda en vivo y devolverá un resumen estructurado. Después puedes referenciar {{serp_researcher.serp_summary}} en el prompt de tu brief para basarlo en datos reales de la SERP.

Cuándo usar un agente y cuándo un paso de LLM: usa un paso de LLM cuando sabes exactamente lo que quieres y puedes escribir un prompt preciso. Usa un agente cuando la tarea requiera recopilar información, tomar decisiones o gestionar entradas variables.

Paso 6: conecta tus pasos y prueba

1. Asegúrate de que tus pasos estén conectados en secuencia: Start → brief_generator → serp_researcher (o el orden que encaje con tu lógica)
2. Haz clic en Run Test en la esquina superior derecha
3. Introduce una palabra clave de prueba, por ejemplo: «AI workflow automation for content teams»
4. Haz clic en Ejecuta

Observa cómo se ejecuta cada paso en tiempo real. Verde significa que se completó correctamente. Si un paso falla, haz clic en él para ver el registro de errores.

Paso 7: revisa y exporta tu resultado

Cuando el workflow se ejecute correctamente:

1. Haz clic en el último paso para ver su salida
2. Comprueba que el brief de contenido esté bien estructurado
3. Usa el Output Panel de la derecha para ver todas las salidas con nombre de cada paso

Puedes exportar los resultados a una Google Sheet, copiarlos directamente o conectar AirOps a tu CMS desde el panel de integraciones.

Cómo elegir el modelo adecuado para tu workflow

La elección del modelo afecta a la calidad, la velocidad y el coste. Esta es una guía práctica para principiantes:

Puedes cambiar de modelo en cada paso, así que un mismo workflow puede usar modelos distintos en cada etapa según lo que necesite cada paso.

Errores comunes de los principiantes en AirOps

No nombrar las salidas con claridad. Si dejas las salidas con los nombres predeterminados, referenciarlas después resulta confuso. Nombra cada salida antes de pasar al siguiente paso.

Escribir un único prompt gigante. Un solo paso que intenta hacer cinco cosas produce resultados inconsistentes. Divide las tareas complejas en varios pasos, cada uno con una tarea clara.

Saltarse la prueba. Prueba siempre con una entrada real antes de compartir un workflow con tu equipo. Los casos límite rompen los prompts de formas que no son evidentes hasta que los ejecutas.

Usar un agente cuando basta con un paso de LLM. Los agentes son más lentos y consumen más créditos. Si sabes exactamente qué salida necesitas, un prompt de LLM bien escrito es más rápido y barato.

¿Qué puedes crear después de tu primer workflow?

Cuando domines lo básico, los workflows de AirOps pueden encargarse de operaciones de contenido mucho más complejas:

• Pipelines de briefs de contenido que obtienen datos de la SERP, analizan a la competencia y generan un brief listo para redactar
• Workflows de SEO programático que generan cientos de páginas de ubicaciones o categorías a partir de una entrada de datos
• Asistentes de enlazado interno que analizan tu contenido existente y sugieren enlaces para artículos nuevos, a menudo dentro de un workflow más amplio de content marketing para B2B SaaS
• Revisores de voz de marca que comprueban los borradores con una guía de estilo antes de publicarlos
• Workflows de optimización para búsquedas con AI que reformatean el contenido existente para que herramientas como ChatGPT y Perplexity lo citen, algo cada vez más relevante para los equipos que exploran el apoyo en GEO y AEO

En SaaS Hackers usamos los workflows de AirOps como parte de un sistema de contenido con AI más amplio. La plataforma aporta más valor cuando los workflows se conectan entre sí y la salida de uno alimenta la entrada del siguiente. Para los equipos que construyen ese motor más amplio, suele combinarse con especialistas en SEO, agencias de SEO o una función de estrategia digital más completa.

Preguntas frecuentes

¿Qué es AirOps y para qué se usa?
AirOps es una plataforma de workflows con AI creada para equipos de contenido y SEO. Te permite crear workflows automatizados de varios pasos que ejecutan tareas de AI a escala, como briefs de contenido, borradores de artículos, investigación de palabras clave y enlazado interno. Se conecta a varios modelos de AI y puede obtener datos en vivo de la web mediante pasos de agente.

¿AirOps es adecuado para principiantes sin experiencia en programación?
Sí. AirOps usa un editor de flujos de trabajo visual y sin código. Añades pasos, escribes prompts y conectas resultados sin escribir una sola línea de código. La curva de aprendizaje está en entender la lógica de los flujos y la redacción de prompts, no en la configuración técnica.

¿Cuánto se tarda en crear un primer flujo de trabajo en AirOps?
Un flujo sencillo con uno o dos pasos de LLM se puede crear y probar por primera vez en unos 20 o 30 minutos. Los flujos más complejos, con pasos de agente, lógica de ramificación o integraciones externas, llevan más tiempo, normalmente unas horas.

¿Cuál es la diferencia entre un paso de LLM y un paso de agente en AirOps?
Un paso de LLM ejecuta un prompt fijo sobre un modelo y devuelve un resultado. Un paso de agente puede usar herramientas (como la búsqueda web), tomar decisiones y completar subtareas de varios pasos para alcanzar un objetivo. Usa pasos de LLM para tareas predecibles y estructuradas. Usa pasos de agente cuando el flujo necesite recopilar o evaluar información de forma dinámica.

¿Cuánto cuesta AirOps para principiantes?
Los precios de AirOps empiezan en 200 $ al mes para los planes de equipo. No hay un plan gratuito permanente, aunque AirOps ha ofrecido acceso de prueba. Para los equipos que producen contenido a escala, el coste suele justificarse por la reducción del tiempo de producción manual de redactores y estrategas.