Parse JSON para no programadores

La acción Analizar JSON forma parte de las operaciones de datos de Power Automate y convierte una respuesta JSON, que llega como texto sin estructurar, en campos fáciles de usar que puedes seleccionar con un clic en los pasos siguientes. Sin esta acción, tendrías que extraer los valores tú mismo con expresiones como `body('HTTP')?['data']?['name']`, lo que para no programadores se vuelve confuso rápidamente. Con Analizar JSON, Power Automate hace este trabajo por ti y muestra cada campo como su propio contenido dinámico.

El truco se llama generación de esquema a partir de una carga útil de ejemplo: no tienes que escribir un esquema JSON a mano, sino que insertas un ejemplo de los datos esperados, y Power Automate construye automáticamente la estructura correspondiente. Este artículo muestra paso a paso cómo funciona, a qué debes prestar atención y qué errores aparecen con más frecuencia. Actualizado: julio de 2026.

¿Qué hace exactamente la acción Analizar JSON?

Según la documentación oficial, la acción Analizar JSON es una de varias operaciones de datos en Power Automate con las que puedes trabajar con datos en tu flujo en la nube sin escribir expresiones o bucles complicados (Documentación de Power Automate: Trabajar con operaciones de datos). Toma un contenido JSON, por ejemplo la respuesta de una solicitud HTTP, un formulario u otro conector, y lo convierte, según un esquema guardado, en campos individuales y con nombre.

• Contenido: El campo en el que insertas los datos JSON que se van a analizar, normalmente como contenido dinámico de un paso anterior.
• Esquema: La estructura que describe qué campos hay en el JSON y qué tipo de datos tienen, por ejemplo texto, número o valor booleano.
• Salida: Para cada campo del esquema aparece después una entrada propia en la lista de contenido dinámico, en la que puedes simplemente hacer clic en acciones posteriores.

Para ti, como no programador, lo más importante es esto: en cuanto el esquema está listo, ya no tienes que preocuparte por el análisis real de la estructura JSON. Power Automate se encarga de eso en segundo plano.

¿Cómo generas el esquema a partir de una carga útil de ejemplo?

No tienes que formular tú mismo un esquema JSON. En su lugar, insertas un ejemplo de tus datos, y Power Automate deriva automáticamente el esquema correspondiente. La documentación oficial describe exactamente este proceso con el ejemplo de una carga de archivo desde un formulario (Documentación de Power Automate: Formas habituales de usar un formulario en un flujo):

• Ejecuta tu flujo una vez a modo de prueba, para que se cree un valor de ejemplo real en el historial de ejecución.
• Abre la ejecución de prueba y copia la salida del paso cuyo JSON quieres analizar más adelante.
• Añade la acción Analizar JSON y selecciona en el campo Contenido el contenido dinámico que se va a analizar.
• Elige Generar a partir de un ejemplo, pega la salida JSON copiada en el campo y confirma con Listo.

A continuación, la acción muestra un esquema completo con todos los campos y tipos de datos detectados, y obtienes de inmediato nuevo contenido dinámico para los siguientes pasos de tu flujo. También resulta práctico que puedas usar el mismo procedimiento sin una ejecución de prueba real: un ejemplo JSON escrito manualmente también sirve, siempre que la estructura coincida con los datos reales.

¿Cómo trabajas después con los valores analizados?

En cuanto el esquema está listo, los campos analizados aparecen en cada acción posterior bajo el nombre de tu acción Analizar JSON. Simplemente haces clic en el campo deseado, por ejemplo Cuerpo Correo electrónico o Cuerpo Importe, y Power Automate inserta automáticamente la expresión correspondiente.

• Para estructuras JSON simples y planas, normalmente basta con un clic en el campo dentro de la lista de contenido dinámico.
• En el caso de matrices, es decir, listas de objetos, necesitas además un bucle Aplicar a cada elemento para procesar cada elemento individual.
• Si quieres escribir tú mismo una expresión, la navegación segura con un signo de interrogación ayuda, por ejemplo `body('Parse_JSON')?['data']?['name']`, para que el flujo no falle con un error cuando falten campos (Documentación de Power Automate: Recetario de expresiones para flujos en la nube).

Mantienes en todo momento el control sobre el esquema: si cambia la estructura de los datos entrantes, vuelves a abrir la acción, seleccionas de nuevo Generar a partir de un ejemplo y actualizas el esquema con una nueva carga útil de ejemplo.

¿Qué errores aparecen con más frecuencia en Analizar JSON?

La mayoría de los problemas no se deben a la acción en sí, sino a un esquema que ya no coincide con la respuesta real.

• Falta un campo en la respuesta: Si un registro individual no contiene un campo del esquema, Power Automate a menudo notifica un error en lugar de simplemente dejar el campo vacío. En este caso, comprueba si los campos del esquema se pueden marcar como opcionales, o gestiona el caso con una condición.
• Análisis doble: Si una salida que ya es un objeto estructurado se envuelve además otra vez con la función `json()`, se produce un error, porque la mayoría de las acciones de conector ya devuelven el JSON analizado.
• Números frente a texto: Si un valor de ejemplo en la ejecución de prueba resultó ser por casualidad un número entero, Power Automate a veces genera el tipo Entero, aunque en realidad también puedan aparecer números decimales. Por eso, comprueba siempre brevemente a mano el esquema generado antes de usarlo en producción.

Quien conecta regularmente sistemas externos mediante JSON, procesa datos de formularios o enlaza varios conectores entre sí, se beneficia de planificar desde el principio de forma limpia la estructura de esos flujos. Precisamente en eso apoya la consultoría de Power Automate de NordFlux a las empresas medianas, desde la primera automatización hasta una entrega estable a tu equipo.

Preguntas frecuentes

¿Necesito conocer los fundamentos de JSON para usar Analizar JSON?

No. La acción está pensada precisamente para que no tengas que leer ni escribir sintaxis JSON. Insertas una carga útil de ejemplo, dejas que se genere el esquema y después trabajas solo con campos con nombre en la lista de contenido dinámico.

¿De dónde obtengo una carga útil de ejemplo si aún no tengo una ejecución de prueba?

Lo más fiable es una ejecución de prueba real de tu flujo, cuya salida copias. Si aún no tienes ninguna ejecución, también sirve un ejemplo JSON introducido manualmente, siempre que los nombres de los campos y la estructura general coincidan con los datos reales posteriores.

¿Qué ocurre si la estructura JSON cambia más adelante?

Entonces la acción Analizar JSON suele notificar un error porque falta un campo esperado o aparece un nuevo tipo de datos. Abre la acción, elige de nuevo Generar a partir de un ejemplo e inserta una carga útil de ejemplo actual para actualizar el esquema.

¿Puedo editar el esquema sin el botón Generar a partir de un ejemplo?

Sí. El esquema existe en segundo plano como un esquema JSON normal y se puede editar directamente a mano en el campo Esquema de la acción, por ejemplo para marcar un campo como opcional. Para empezar, sin embargo, la generación automática a partir de una carga útil de ejemplo es mucho más rápida y menos propensa a errores.

¿Funciona Analizar JSON también con objetos o matrices anidados?

Sí, la acción también detecta objetos y matrices anidados dentro de la carga útil de ejemplo y los refleja en consecuencia en el esquema generado. Para procesar los elementos de una matriz, necesitas además un bucle Aplicar a cada elemento en tu flujo.