Agentes de IA

Detecting patterns de discrimination in el workplace usando AI

38 nodos 225 130 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Sistema de automatización avanzada que analiza publicaciones en redes sociales y datos textuales para detectar patrones de discriminación en el lugar de trabajo mediante modelos de inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural.

Cómo funciona

  1. 1.Activar el flujo manualmente y recopilar datos de texto de múltiples fuentes
  2. 2.Procesar textos a través de cadenas LLM avanzadas y analizar contenido con modelos de OpenAI
  3. 3.Extraer indicadores y patrones sospechosos, clasificándolos por niveles de gravedad
  4. 4.Generar reportes visuales y gráficos que ilustren los hallazgos
  5. 5.Consolidar datos y fusionar resultados de operaciones de procesamiento paralelo

Casos de uso

  • Monitorear redes sociales para identificar lenguaje discriminatorio dirigido a grupos específicos
  • Analizar registros de quejas internas y mensajes para detectar patrones de sesgo sistemático
  • Crear reportes periódicos de RRHH sobre indicadores potenciales de discriminación en la organización

Requisitos

  • Clave API válida de OpenAI para ejecutar modelos de lenguaje avanzados
  • Conexión segura a cuentas de Twitter/X u otras fuentes de datos textuales
  • Comprensión básica de la configuración de cadenas LLM y parámetros personalizados

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.

Aplicaciones utilizadas

OpenAI Twitter/X Quick Chart LLM Chain

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 38
Aplicaciones 4
Vistas 225
Descargas 130

Cómo usar

  1. 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
  2. 2.Abre tu panel de n8n
  3. 3.Ve a Workflows > Import from File
  4. 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales

Nodos utilizados (38)

/

When clicking ‘Test workflow’

Manual Trigger

#1

OpenAI Chat Model1

OpenAI

#2

OpenAI Chat Model2

OpenAI

#3

Merge

Merge

#4

OpenAI Chat Model

OpenAI

#5

SET company_name

Set

#6

Define dictionary of demographic keys

Set

#7

ScrapingBee Search Glassdoor

HTTP Request

#8

Extract company url path

HTML Page

#9

ScrapingBee GET company page contents

HTTP Request

#10

Extract reviews page url path

HTML Page

#11

ScrapingBee GET Glassdoor Reviews Content

HTTP Request

#12

Extract Overall Review Summary

HTML Page

#13

Extract Demographics Module

HTML Page

#14

Extract overall ratings and distribution percentages

Information Extractor

#15

Extract demographic distributions

Information Extractor

#16

Define contributions to variance

Set

#17

Set variance and std_dev

Set

#18

Calculate P-Scores

Code

#19

Sort Effect Sizes

Set

#20

Calculate Z-Scores and Effect Sizes

Set

#21

Format dataset for scatterplot

Code

#22

Specify additional parameters for scatterplot

Set

#23

Quickchart Scatterplot

HTTP Request

#24

QuickChart Bar Chart

Quick Chart

#25

Sticky Note

Sticky Note

#26

Sticky Note1

Sticky Note

#27

Sticky Note2

Sticky Note

#28

Sticky Note3

Sticky Note

#29

Sticky Note4

Sticky Note

#30

Sticky Note6

Sticky Note

#31

Sticky Note7

Sticky Note

#32

Sticky Note8

Sticky Note

#33

Sticky Note9

Sticky Note

#34

Sticky Note10

Sticky Note

#35

Sticky Note11

Sticky Note

#36

Sticky Note12

Sticky Note

#37

Text Analysis of Bias Data

LLM Chain

#38

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