Reseña de Make: Un análisis profundo de un software de automatización líder

Como dueño de un negocio y emprendedor de software, pasé años persiguiendo el sueño de la perfección operativa, siempre esperando que la siguiente plataforma fuera “la elegida”. Al final, me rendí. En su lugar, adopté una alternativa mucho más práctica: conectar mis mejores herramientas mediante una plataforma de automatización dedicada.

Make (antes Integromat) es una de estas plataformas de automatización. Es el pegamento digital que puede unir tu negocio al conectar todo tu tech stack disperso. Ya sea que estés coordinando herramientas de marketing y ventas como yo, o software de gestión de proyectos, sistemas de inventario, o cualquier otra cosa, Make puede automatizar tu flujo de trabajo.

He probado Make a fondo en situaciones reales de negocio. Ofrece integraciones potentes que realmente transforman la forma en la que trabajas. Lo único malo es que también es más complejo que algunas alternativas.

En este análisis práctico, voy a contarte lo que descubrí, incluyendo las funciones más destacadas de Make, cómo se usa en realidad (no solo lo que dice el marketing), y si su precio tiene sentido para ti.

¡Vamos a ello!

¿Qué es Make?

Make es una plataforma de automatización sin código que te permite crear flujos de trabajo automatizados usando un constructor visual de arrastrar y soltar. Logras esto conectando diferentes aplicaciones y servicios para automatizar tareas repetitivas, transferir datos entre herramientas y activar acciones en una aplicación cuando algo sucede en otra.

Por ejemplo, cuando alguien envía un formulario de Google, puedes agregar su respuesta a una hoja de cálculo de Google, crear un registro con sus datos en tu CRM y notificar a tu equipo en Slack.

Entendiendo la terminología de Make

Antes de explorar las funciones de Make, quiero aclarar parte de su terminología única. Es diferente a la de competidores como Zapier y al principio me dejó confundido hasta que logré entenderlo.

Aquí tienes un resumen rápido:

• Escenarios: Son tus propias automatizaciones o flujos de trabajo automatizados. Si ya usas Zapier, básicamente son los Zaps.
• Módulos: Son los pasos o bloques con los que construyes tu escenario.
• Apps: Herramientas de software de terceros con las que Make se integra (por ejemplo, Airtable, Gmail, Google Forms), así como apps integradas como Flow Control, Webhooks, Data Store y otras. Conectas apps de terceros en el apartado de Conexiones. Las conexiones de apps admiten diferentes módulos.
• Créditos: Cada vez que se activa un módulo en un escenario, se consume uno o varios créditos, dependiendo de la complejidad. El precio de Make se basa en la cantidad de créditos que usas.
• Operaciones: Una operación es la ejecución de un solo módulo para procesar datos o buscar nuevos datos. Cuando ejecutas un escenario, cada uno de sus módulos se ejecuta una o más veces, lo que genera una o más operaciones.
• Flujos: Un camino dentro de un escenario, o el orden en que se van a ejecutar los módulos dentro de ese escenario. Un solo escenario puede tener varios flujos diferentes.
• Bundles: Una colección de registros de datos relacionados (pueden ser líneas, filas, elementos, etc.).
• Array: Una sola colección de varios bundles. Se usa principalmente cuando trabajas con automatización relacionada con desarrollo, aunque también podría aparecer en otros escenarios.

¿Cuál es la diferencia entre créditos y operaciones?

La plataforma cambió recientemente la forma en la que cobra el uso, así que ahora los “créditos” reemplazan a las “operaciones” como unidad de facturación. Los créditos son la nueva “moneda” por la que pagas, mientras que las operaciones siguen siendo una métrica para lo que ocurrió internamente en una ejecución (cuántos módulos se activaron y cuántos datos se procesaron).

El antiguo modelo de “una operación = una unidad de facturación” trataba todas las ejecuciones de módulos por igual. En realidad, algunas operaciones son mucho más pesadas que otras. El nuevo modelo de créditos permite que Make tenga un precio más preciso para las tareas “más pesadas” o que consumen más recursos.

En la práctica, esto significa que si usas flujos de trabajo pesados y módulos de IA, vas a notar una diferencia en los costos de tus flujos de trabajo, ya que ahora usan más créditos. Este cambio llega junto con el reciente enfoque de Make en IA.

Funciones clave y qué diferencia a Make

Después de probar un poco Make, descubrí que se destaca de otras plataformas de automatización en varios aspectos clave. Vamos a ver algunas de las cosas que la hacen diferente.

Ecosistema de integraciones completo

Al momento de escribir este post, Make presume de más de 3,000 integraciones nativas en su biblioteca. Aunque esto está por debajo de las más de 8,000 conexiones del líder del sector Zapier, el catálogo de Make sigue siendo lo suficientemente completo para cubrir la mayoría de los casos de uso. Solo encontrarás limitaciones si usas una aplicación particularmente desconocida o un software recién lanzado que aún no tiene una integración con Make.

Aun así, no todo está perdido. El robusto módulo Webhook de Make ofrece una alternativa viable para conectar algunas aplicaciones no compatibles. Por supuesto, también puedes crear conexiones personalizadas usando la función de API, pero esto es solo para desarrolladores.

Soporte robusto para webhooks

Los webhooks son una forma en que las aplicaciones web se comunican entre sí en tiempo real usando solicitudes HTTP. Estos mensajeros automáticos envían datos de una aplicación a otra cuando ocurren eventos específicos, actuando como un puente entre aplicaciones que no tienen integraciones nativas directas. Lo mejor es que los webhooks son totalmente gratuitos, así que no pagas nada extra además de lo que cuesta Make.

Por suerte, con el módulo de webhook integrado de Make, realmente son bastante fáciles de configurar.

Te animo a aprender a usar webhooks. Aumenta mucho la conectividad de Make más allá de su biblioteca de integraciones nativas.

Constructor visual de flujos de trabajo intuitivo con triggers, acciones y filtros

El corazón de Make.com es su intuitivo Constructor de Escenarios, donde creas flujos de trabajo automatizados conectando diferentes apps. Agregas módulos y luego los puedes arrastrar y soltar para reorganizarlos.

Cada escenario consta de tres tipos principales de módulos:

• Triggers detectan eventos e inician un escenario, como nuevos correos electrónicos, envíos de formularios o nuevos elementos en una base de datos de Notion.
• Acciones responden a los triggers y llevan a cabo diferentes acciones, como actualizar hojas de cálculo, enviar notificaciones o crear, actualizar o eliminar eventos de calendario.
• Módulo de Flow Control es un módulo operacional especial que te permite hacer cosas como enrutar (dividir el escenario en diferentes flujos), repetir, romper el escenario y más.

Cada módulo debe estar conectado para que un escenario funcione, y necesitas al menos un trigger y un escenario de acción.

Entre conexiones, también puedes configurar filtros. Los filtros se usan para dividir el escenario en diferentes caminos según condiciones específicas. Por ejemplo, cuando se envía un nuevo formulario de Google, puedes filtrarlo para que el registro se agregue a Pipedrive si el envío proviene de Estados Unidos. Si el envío no viene de Estados Unidos, el registro se agrega a ActiveCampaign.

También puedes crear tantos filtros como quieras, dándote control total sobre tus automatizaciones. En el siguiente escenario, hay tres caminos definidos por filtros:

1. Se crea un nuevo evento en Google Calendar si no existe uno para el registro de Notion.
2. Si ya existe un evento en Calendar, se actualiza con los últimos datos del registro de Notion.
3. Si la columna Status de un registro de Notion se cambia a "Cancelled", el evento se elimina.

Hay muchas otras funciones que te ayudan a visualizar y trabajar con escenarios. Me gusta especialmente Explain Flow, que genera una animación del flujo de los módulos para que puedas entenderlos mejor.

Funciones avanzadas para probar y solucionar problemas de escenarios

No voy a mentir: Make.com tiene una curva de aprendizaje intensa, e incluso crear escenarios que parecen sencillos puede ser sorprendentemente desafiante al principio. Dominar cómo probar y solucionar problemas en tus automatizaciones es totalmente esencial antes de que puedas aprovechar el verdadero potencial de la plataforma.

Make ofrece varias funciones para ayudarte con esto, siendo la más importante el botón “Ejecutar una vez” en la parte inferior izquierda. Cuando lo presionas, ejecuta el escenario una vez y muestra los resultados.

Es importante mencionar que, a diferencia de otras herramientas de automatización, Make solo funciona con datos reales al probar escenarios. Es decir, cuando usas “Ejecutar una vez”, el escenario se ejecuta en vivo y los cambios se aplican realmente en tus apps.

Además, tus apps deben estar configuradas de manera que permitan probar el escenario de principio a fin. Un escenario no llegará hasta el último módulo si no se cumplen las condiciones del filtro.

Tuve dificultades al probar mis escenarios, ya que tenía que navegar entre diferentes apps y registros para asegurarme de que todo estuviera configurado correctamente. Esto puede convertirse en un gran problema si tienes un escenario complejo con muchas apps y una gran cantidad de datos generados. Ojalá Make permitiera disponer de datos de prueba automáticos y un modo sandbox para poder probar todo sin salir de la interfaz de Make, parecido a cómo funciona Zapier.

Cuando terminas de ejecutar tu escenario, te mostrará un mensaje indicando que “el escenario se completó correctamente” o que hubo un error. Así es como se ve un escenario exitoso:

Luego puedes hacer clic en cada burbuja para ver más datos sobre tu escenario.

Y esto es lo que verás cuando algo salga mal:

Make te notifica cualquier problema en el registro de ejecución, lo que me lleva a mi primera gran frustración con la plataforma: El lenguaje poco claro de los registros. Las notificaciones de error parecen estar pensadas exclusivamente para desarrolladores, no para usuarios menos técnicos.

Una forma de minimizar el caos al solucionar problemas en estos escenarios es hacerlo módulo por módulo. Para eso, solo tienes que hacer clic derecho en un módulo específico y seleccionar “Ejecutar solo este módulo”.

Antes, Make tenía un asistente de IA que me resultaba bastante útil para esto. Pero Make lo retiró en octubre, así que ya no vas a poder encontrarlo en tu constructor de flujos de trabajo. Dicen que la nueva experiencia de IA lo va a reemplazar. Al momento de escribir esto, no veo un reemplazo directo del asistente de soporte con IA, lo que es una decepción para quienes dependían de su ayuda para crear flujos.

Gumloop, uno de los competidores de Make, también tiene un gran (o incluso mejor) asistente de IA. Puedes leer más en mi reseña de Gumloop.

Gestión automática de errores

La gestión de errores en Make es una función avanzada que te ayuda a mantener la ejecución fluida de los escenarios, gestionando problemas inesperados en tus automatizaciones. Cuando surgen problemas, el signo de exclamación rojo que aparece sobre el módulo afectado te ayuda a detectarlos al instante. También recibirás una notificación por correo electrónico.

Importante: Cuando ocurre un error, Make detendrá automáticamente tu escenario.

Los gestores de errores te permiten configurar respuestas específicas a los problemas para que los flujos de trabajo sigan adelante a pesar de los obstáculos. Esta función me sorprendió bastante, ya que no la había visto en otras herramientas de automatización ni en constructores visuales antes.

Puedes ver una referencia práctica de cómo funcionan los gestores de errores, pero el más común es “Ignorar”. Esto te permite continuar el escenario si un paquete genera un error.

Por ejemplo, en el escenario de abajo, los datos se envían desde un webhook a ChatGPT para procesarlos y los resultados se añaden como una fila en Google Sheets. En los casos en que ChatGPT tenga un timeout y no pueda generar una respuesta, implementar un módulo de Ignorar permite que tu escenario siga funcionando sin interrupciones.

Programación de escenarios

Si te preguntas qué es ese ícono de círculo con un tic al lado de tu desencadenador, esa es la configuración de Programación. Es otra función útil de Make que te permite definir cuándo se ejecuta un escenario.

Puedes activar tu escenario de inmediato (apenas se cumple el evento del desencadenador), a intervalos regulares o en un momento específico del día, la semana o el mes. Esto me parece muy práctico, ya que me permite programar varios escenarios y evitar problemas de solapamiento.

Por ejemplo, puedes diversificar tu estrategia de contenido en redes sociales creando varios escenarios. Supón que quieres publicar actualizaciones de noticias los lunes y miércoles, y reseñas los martes y jueves, generando así una presencia en LinkedIn equilibrada y predecible.

En el ejemplo de abajo, tengo un escenario que revisa mi blog de WordPress cada lunes y miércoles, detectando de inmediato las nuevas publicaciones en la categoría de noticias. Cada entrada se procesa a través de un módulo de Claude AI que analiza el contenido y genera automáticamente una publicación concisa, al estilo noticia, que luego se comparte en LinkedIn.

Historial de versiones

El sistema de control de versiones de Make se convirtió en mi red de seguridad mientras desarrollaba escenarios complejos. La plataforma guarda automáticamente el historial de tu flujo de trabajo, permitiéndote ver todas las iteraciones anteriores con marcas de tiempo precisas. Esta función fomenta la experimentación, ya que puedes probar mejoras con la tranquilidad de que siempre puedes revertir los cambios si no funcionan como esperabas.

Entradas de escenarios para ayudar con tareas internas y onboarding

Si el onboarding manual de empleados es parte de tu rutina, la función de entradas de escenario de Make ofrece una solución revolucionaria que me pareció bastante potente.

En vez de agregar a un nuevo miembro del equipo en cada plataforma de tu sistema, como Asana, JIRA, Slack, Google Drive, etc., puedes crear un formulario dentro de Make para recopilar estos datos esenciales.

Las entradas de escenario te permiten crear una estructura de datos para esta información.

Estos datos luego se pueden usar como mapping dinámico en "Custom and system variables:"

Cuando haces clic en “Ejecutar una vez” para correr el escenario, se te pedirá que completes el formulario con la información. Esto pondrá en marcha la automatización y Make podrá crear cuentas para el nuevo empleado en varias plataformas.

La única desventaja que encontré es que solo unas pocas aplicaciones admiten un desencadenador de “Invitar a un miembro del equipo”. Una solución viable es agregar una tarea y asignártela a ti (o a otro miembro del equipo) para invitar al empleado manualmente. Incluso puedes crear todo un proyecto de onboarding con tareas.

Aquí tienes un escenario finalizado que utiliza entradas:

En el escenario de ejemplo de arriba:

1. El empleado se crea como un registro en el sitio de Team de nuestro Airtable.
2. Se le invita al Workspace de ClickUp.
3. Se crea una tarea para invitarlo a Jira.
4. Se le invita a Hubstaff para registrar su tiempo.
5. Por último, se le envía un correo de onboarding personalizado, dependiendo de si pertenece al equipo de marketing o de ventas.

Muchos templates útiles

Make tiene una galería impresionante con cientos de escenarios de automatización ya creados.

Cada template incluye una guía dentro de la aplicación que te lleva paso a paso por la configuración de cada módulo.

Me parecen útiles estos walkthroughs para mostrar cómo configurar el escenario, pero siento que les falta el “por qué”. No ilustran el contexto de negocio y a menudo tampoco explican por qué exactamente algo se implementó de esa manera.

Por ejemplo, en un template que sincroniza registros de Airtable con eventos de Google Calendar, una de las columnas en Airtable se usó como dato para emparejar los registros con los eventos. Sin embargo, esto no se mencionaba en la guía, así que tuve que averiguar la importancia de esa columna a prueba y error.

Mi experiencia usando Make.com: crear un escenario desde cero y construir agentes de IA

Entonces, ¿qué me pareció Make? Mucha gente dice que Make es realmente difícil de usar. Estoy de acuerdo. Por eso quería mostrarte una guía paso a paso sobre cómo creé un escenario y acompañarte durante toda la automatización.

Make también ha añadido recientemente la posibilidad de usar agentes de IA para ayudarte a construir flujos de trabajo. También te voy a mostrar cómo me fue con eso.

Mi flujo de trabajo de lead scoring con IA

Nivel: Intermedio

Tipo de negocio: Servicio high-ticket o software como servicio

Aplicaciones usadas: Herramienta de formularios como Typeform, agente de IA (ChatGPT o Claude), Google Sheets

Objetivo del escenario: En mi negocio de software, recibimos muchas solicitudes para llamadas de demostración, pero no todas son de compradores calificados. Con este escenario, quiero calificar mis leads según un sistema de lead scoring.

Así fue como lo hice en Make, paso a paso:

Paso 1. Crear un formulario de calificación de leads

Tengo un formulario sencillo de calificación de leads en Typeform con preguntas sobre los ingresos del lead y el tipo de negocio.

Paso 2. Crear una hoja de cálculo de Google con los datos

Recojo todas las respuestas de los leads en una hoja de Google con columnas que coinciden con las preguntas del formulario:

Paso 3. Configurar el desencadenador de Typeform

He mapeado todas las preguntas de Typeform como elementos en mi módulo “Watch for responses” de Typeform en Make.

Paso 4. Usar una acción de IA para analizar y puntuar las respuestas

Ahora puedo usar estas respuestas como datos mapeables para que mi asistente de IA las puntúe. Estoy usando Claude porque es el que prefiero y tengo una suscripción de pago (para esto necesitas créditos), pero puedes usar cualquier otro modelo de IA como ChatGPT.

Este es mi prompt:

"Eres mi asistente experto en lead scoring.

Tu trabajo es analizar la calidad de los leads que quieren agendar una llamada para mi negocio de software, Encharge.

Nuestro objetivo son negocios SaaS con ingresos anuales superiores a $1 millón.

A continuación están los datos del lead: [Agrega las respuestas como respuestas mapeables]

Ponle una puntuación al lead entre 1 y 10 según la calidad del lead, siendo 1 un lead de baja calidad y 10 un lead de alta calidad.

Tu respuesta debe ser solo el número de la puntuación y nada más."

Cómo (demonios) funciona el mapping

Uno de los aspectos más potentes, pero también más desafiantes de Make, es el data mapping: el proceso de conectar y asignar valores de datos de un módulo o paso a otro. Por ejemplo, si tu escenario comienza con el envío de un formulario y el siguiente paso es enviar un correo de confirmación, el nombre y el correo electrónico del remitente tienen que mapearse desde el módulo de formulario al módulo de correo.

Después de trabajar con decenas de herramientas, he comprobado que el mapping es el punto donde muchas automatizaciones funcionan de maravilla o simplemente fallan. La dificultad está en entender cómo maneja los datos cada plataforma. Lo que parece ser un simple campo de “nombre” en una app, podría necesitar dividirse en “first_name” y “last_name” en otra. Los arrays JSON de una API pueden requerir una transformación antes de poder usarse en una hoja de cálculo. Estas inconsistencias generan puntos de fricción que requieren planeación y muchísimas pruebas.

Por desgracia, Make no nos facilita este proceso. Aunque Make te da acceso a todos los datos transmitidos por cada herramienta (lo cual es super potente), entrega esos datos en bruto, sin formato ni estructura. Esto significa que muchas veces te enfrentas a una gran lista de datos donde no siempre es claro qué es cada cosa o dónde debería ir.

Cuando ya eres usuario avanzado de Make (o si tienes conocimientos de desarrollo), puedes usar funciones como agregadores de arrays y formateadores de texto para modificar los datos a tu gusto.

Paso 5. Filtrar las respuestas

Cuando la IA ya ha dado un puntaje, quiero poner los leads en tres “carriles” diferentes según su puntuación: alta calidad (7-10), media (4-7) y baja (0-3). Para esto, voy a usar un router con tres caminos y un filtro para cada uno.

Para configurar los filtros voy a usar:

• Para alta: Operador numérico - Mayor o igual a 7

• Para media: Mayor o igual a 4 Y menor que 7

• Para baja: Menos de 4

Paso 6. Agregar variables

Después, uso el módulo Tools Set variable en Make para especificar la variable que se va a pasar a la hoja de Google.

Paso 7. Agregar una fila a la hoja de Google

El último paso es añadir los módulos de Google Sheets y mapear los datos de los otros módulos:

Paso 8. Evaluar los resultados

Este es el resultado final: el escenario completa la puntuación del lead y el tipo de lead con la ayuda de mi asistente de IA.

Este es solo un escenario, pero aprendí a usar triggers y acciones, a mover datos entre apps, a usar variables y a personalizar el flujo con routers y filtros. ¡Y esto es solo el principio! Hay docenas de formas de expandir este escenario.

Por ejemplo, podría incluir el análisis completo de Claude además del puntaje de lead. Así le daría a mi equipo de ventas el contexto esencial de cada prospecto en una sola vista unificada.

O podría agregar diferentes módulos para los tres tipos de leads, personalizando aún más el flujo:

• Para mis leads de alto valor, puedo crear un enlace de Calendly para una sola cita y poner ese enlace en un correo de invitación personal que también puedo generar con IA.
• Puedo añadir mis leads de calidad media a mi lista de correos en ActiveCampaign y meterlos en una secuencia automatizada.
• Puedo enviar el puntaje de todos los leads a mi CRM y a otras plataformas de comunicación como mi soporte.

Y la lista sigue.

Usando los AI Agents de Make

Make lanzó los AI Agents en abril de 2025. Es un cambio importante respecto a su tradicional constructor de flujos de trabajo. En lugar de tener que mapear manualmente cada condición, ahora puedes describir lo que quieres en lenguaje natural y dejar que el agente averigüe cómo ejecutarlo.

Los AI Agents de Make son trabajadores automáticos que pueden pensar, decidir y realizar tareas dentro de tus flujos de trabajo en Make. En vez de seguir solo instrucciones paso a paso, usan IA para entender el contexto, analizar información y elegir la acción adecuada, como si le dieras “cerebro” a tu automatización.

Vamos a probarlo en la práctica creando un agente de soporte sencillo.

Probando mi primer Make Agent

Ve a la nueva pestaña de Agents y haz clic en “Crear un nuevo agent”. Te pedirá que conectes un LLM.

La lista de opciones de LLM es bastante limitada por ahora (al menos en mi cuenta gratuita). Tampoco vi la opción de usar mis propias claves API.

Definir el prompt del agente

El prompt del agente debe definir el propósito del agente y cualquier restricción o directriz que debe seguir. Para mi agente, voy a usar un prompt básico de agente de atención al cliente:

También puedes mejorar el contexto del agente con archivos PDF, de texto y CSV, pero cada archivo no debe superar los 20 MB. Por ejemplo, puedes exportar tu base de conocimiento como un archivo CSV y enriquecer el conocimiento del agente.

Conectar las herramientas del agente

Las herramientas son los escenarios a los que tu agente puede acceder y ejecutar. No sé por qué Make decidió usar una terminología nueva en vez de simplemente llamarlos escenarios, pero es con lo que tenemos que trabajar.

Para mi agente de atención al cliente, voy a crear un escenario que extrae datos de un Google Doc. Básicamente es un documento de ayuda que funciona como la base de conocimientos del agente. Esto es más inteligente que subir documentos manualmente, ya que el conocimiento del agente se mantiene actualizado al sincronizarse automáticamente con el contenido del Google Doc.

Para hacer esto, podemos usar el módulo de Google Doc “Get Content of a Document” conectado a un módulo “Return output” de Scenarios.

También quieres definir la salida del escenario:

Una vez definida, selecciona "text content" en el módulo de "Return Output" de Escenarios:

Por último, activa el escenario, ya que los agentes solo pueden trabajar con escenarios activos que se ejecuten bajo demanda.

Este escenario permite que nuestro agente responda a las personas con contenido actualizado.

Ahora necesitamos un escenario más para que el agente pueda enviar correos electrónicos. Para esto, usaremos el módulo de Gmail “Send an Email” y definiremos los datos dinámicos del cliente como entradas del escenario. De esta forma, el agente sabrá exactamente a quién debe enviar el correo:

Una vez hecho esto, puedes mapearlos a los campos correctos en el módulo de Google "Enviar un correo". Para eso, necesitas variables personalizadas (disponibles en planes Pro y superiores).

Vuelve al agente y conecta los escenarios como herramientas. Las herramientas a nivel agente (escenarios) siempre están disponibles, sin importar la tarea que esté realizando el agente. En otras palabras, este conjunto de escenarios funciona como un bundle al que el agente puede acceder.

También voy a agregar un poco más de instrucciones al prompt:

Para asegurar que el agente funcione bien, usa la caja de pruebas del chat. Puedes ver cómo el agente activa los escenarios adjuntos y dónde falla.

Si has estado siguiendo el proceso, seguramente ya notaste que crear un agente en Make es bastante manual. A diferencia de herramientas como Gumloop, que te permiten crear agentes solamente con un prompt, Make te exige construir todo paso a paso.

Pero lo que realmente limita a los agentes de Make es que no puedes usarlos fuera de un escenario. No hay manera de insertar la interfaz de chat ni desplegar el agente de forma independiente. Me hubiera gustado algo más plug-and-play, que no me obligara a entrar al constructor de escenarios cada vez. Tal como está ahora, los agentes de IA en Make son solo una extensión de sus escenarios.

Otra cosa que me decepcionó es que todavía no existen ajustes avanzados para personalizar el comportamiento del agente, como directrices, nivel de creatividad, tono, etc. Todo eso debes incluirlo en tu prompt.

Usar agentes en escenarios

En mi escenario, quiero que el agente responda a cualquier nueva solicitud de soporte que llegue a Zendesk. Voy a usar el módulo de Zendesk “Watch Tickets” y conectarlo a un módulo de Make AI Agents “Run an Agent”:

En los AI Agents de Make, configuraré un mensaje y haré mapping de los campos del módulo de Zendesk, junto con instrucciones claras para el agente.

Este escenario procesará cualquier ticket nuevo en Zendesk y responderá automáticamente al cliente por correo utilizando el conocimiento de mi documento Google. ¡Bastante práctico!

4 casos de uso reales más de Make

La flexibilidad de Make permite crear muchísimas automatizaciones más allá de las que ya mencioné. Antes de lanzarte a Make para crear tus automatizaciones, te recomiendo dar un paso atrás para mirar el panorama completo y mapear los procesos y el recorrido del cliente que quieres crear. Puedes usar una herramienta visual como Miro o una simple libreta para dibujar tu flujo de trabajo e identificar todos los puntos de contacto.

Después de hacer esto, tienes que pensar a nivel micro en qué datos necesitas usar para crear las automatizaciones, qué campos y registros deben ser accesibles y cómo se van a comunicar exactamente las apps. Ese es uno de los grandes retos con Make: es un poco como la programación visual. Es potente, pero tienes que saber usarlo bien para evitar frustraciones, o por lo menos minimizarlas.

Ahora, vamos a ver cuatro flujos de trabajo reales creados por usuarios de Make que muestran la versatilidad de la plataforma y pueden inspirarte para abordar los retos de tu propio negocio.

1. Automatiza contratos atractivos para tus clientes

Nivel: Intermedio

Tipo de negocio: Servicios

Apps usadas: Webhooks (o un formulario integrado nativo), CRM, generador de contratos (como PandaDoc, Docusign)

Crear contratos es una tarea bastante repetitiva, pero una automatización de Make puede encargarse de la mayor parte del trabajo pesado. Este escenario de Make en particular viene del dueño de negocio y experto en automatización Jono Catliff (lo considera una de sus automatizaciones más potentes), pero podrías usarlo para todo tipo de contratos.

Así es como funciona:

1. El equipo de ventas termina las llamadas con los clientes y completa un formulario con los datos del cliente (en su negocio de bodas, esto incluye fechas del evento, ubicaciones y horarios).
2. Make genera automáticamente un número de factura, actualiza el CRM (él usa GoHighLevel) y crea los conceptos adecuados según la conversación de ventas.
3. El escenario de Make reúne todo en un contrato profesional de PandaDoc con toda la información del cliente, precios y servicios seleccionados.
4. Cuando los clientes finalmente firman y pagan, otro escenario de Make captura los elementos finales aprobados y actualiza todos los sistemas con las cifras exactas.

Esta automatización es especialmente útil para negocios de servicios, agencias y consultores que crean documentos personalizados para clientes de manera regular.

2. Automatizar procesos de videollamadas de equipo y webinars

Nivel: Intermedio

Tipo de negocio: Cualquier negocio que dependa de llamadas

Aplicaciones usadas: Zoom (o cualquier herramienta de grabación de video), Vimeo o Youtube, Airtable (o cualquier app para mantener registros), ChatGPT (opcional)

Si creas muchos webinars o grabaciones de Zoom, esta automatización del experto en automatizaciones con IA Drake Surach muestra cómo puedes procesar grabaciones de Zoom sin intervención humana. La automatización se activa en cuanto se completa una grabación en la nube de Zoom y luego ejecuta tres procesos en paralelo:

1. Descarga la transcripción de la llamada y crea un registro de texto buscable en Airtable.
2. Descarga la grabación en MP4 y la sube automáticamente a Vimeo, guardando el enlace del video para fácil acceso.
3. Captura el registro del chat con todos los mensajes de los participantes y los enlaces compartidos durante la reunión.
4. Consolida estos elementos y utiliza ChatGPT para generar resúmenes de la reunión y extraer información importante. Esto se usa para crear publicaciones para la comunidad Skool de Surach.

Este flujo de trabajo es ideal para equipos de ventas que revisan conversaciones con prospectos, comunidades educativas que archivan contenido, o cualquier organización que realice reuniones virtuales regulares y necesite documentación detallada.

3. Genera mensajes de alcance personalizados

Nivel: Principiante

Tipo de negocio: Cualquier negocio que haga cold outreach

Apps usadas: Google Spreadsheet, modelo de IA, herramienta de cold outreach (Clay, Lemlist, etc.)

Quienes trabajan en marketing saben que el cold outreach es un juego de volumen, pero también que un mensaje personalizado puede mejorar mucho tus probabilidades de conversión. Por eso la automatización es especialmente útil en esta área. En este Escenario de Make, el marketer digital Charlie Barber transforma el cold outreach a gran escala usando mensajes personalizados.

Así funciona:

1. La automatización revisa una hoja de Google en busca de nuevos leads y luego envía la URL de Instagram de cada prospecto (o la de cualquier red social), nombre y biografía a ChatGPT. Ten en cuenta que primero necesitas scrapear los perfiles sociales o encontrar otra forma de extraer la información antes de usar este escenario.
2. La IA analiza cada perfil y redacta mensajes de apertura únicos que mencionan detalles específicos de la bio del prospecto, convirtiendo un outreach genérico en una comunicación muy relevante. Por ejemplo: “Hola Laurel, vi que te conocen como la agente inmobiliaria estrella en Barkley’s Real Estate Group”.
3. Al funcionar de forma continua, esta automatización de tres pasos agrega automáticamente los mensajes personalizados a la hoja de cálculo, listos para usar al instante en campañas de alcance con una herramienta de cold email.

Esta solución es ideal para equipos de ventas, agencias y freelancers que quieren mejorar sus tasas de respuesta sin invertir tiempo en personalizar manualmente cada mensaje.

4. Automatiza el pago de nómina para freelancers contratados

Nivel: Avanzado

Tipo de negocio: Cualquier negocio que trabaje con freelancers por hora

Aplicaciones usadas: App de gestión de tiempo como Harvest, HubStaff o Toggl, Wise (para pagos), Airtable o Google Sheets, además de un módulo conversor de divisas (si pagas en diferentes monedas)

Pagar facturas de contratistas es otra tarea que puedes automatizar con Make. De hecho, el experto en automatización de procesos de negocio Nick Saraev creó un flujo de trabajo que elimina por completo las tareas del departamento de finanzas para pagos a contratistas. Esto resuelve uno de los principales retos de su empresa de redacción de contenidos, que paga por hora a los escritores mientras factura a los clientes con tarifas fijas por palabra.

Así es como funciona:

1. El sistema se conecta con el software de registro de tiempo Harvest, donde los contratistas registran sus horas. Dos veces al mes, lista automáticamente a todos los usuarios (freelancers), calcula los periodos de pago, recopila las horas trabajadas y genera las facturas en PandaDoc.
2. Se activa un segundo escenario cuando se firma la factura. Toma las tarifas de Airtable, gestiona la conversión de divisas para los miembros internacionales del equipo y pone los pagos en cola a través de Wise.

Esta automatización transforma 10 horas semanales de trabajo financiero en menos de 30 segundos de supervisión. Funciona muy bien porque los procesos financieros implican operaciones estandarizadas basadas en datos estructurados.

La solución es ideal para negocios que gestionan pagos a contratistas, equipos remotos que trabajan con diferentes monedas o empresas de servicios que registran horas facturables.

Precios de Make

Make ofrece cinco planes diferentes, y cada uno escala según la cantidad de operaciones que realices al mes, comenzando desde 10,000 hasta millones de operaciones. Los precios van desde gratuito hasta $10.95 al mes.

Cada acción de un módulo en un escenario, como agregar una fila en Google Sheets o enviar un correo electrónico, cuenta como un crédito en Make. Esto hace que sea fácil agotar tus créditos mensuales rápidamente si tienes escenarios complejos. Si te quedas sin créditos, ¡tus escenarios dejarán de funcionar!

El plan gratuito ofrece acceso al constructor de flujos de trabajo principal y todas las apps, permitiendo a los usuarios experimentar antes de comprometerse. Sin embargo, está limitado a solo dos escenarios activos y 10,000 créditos, por lo que funciona más bien como una prueba gratuita.

El siguiente plan, el plan Core, ofrece lo esencial para emprendedores independientes, con flujos de trabajo ilimitados y 10,000 créditos por $10.59/mes.

El plan Pro, que cuesta $18.82 al mes, es donde encuentro el mejor punto de Make. Aquí tendrás acceso a funciones útiles como entradas de escenarios y variables personalizadas (la posibilidad de gestionar y editar datos en varios escenarios a la vez).

Aunque no aparece en la página de precios, puedes comprar créditos extra en paquetes de precio fijo de 1 o 10,000 créditos si superas tu cuota mensual. Para hacerlo, ve a Org en la barra lateral izquierda, luego a la pestaña Suscripción en Mi plan. Ten en cuenta que, si haces esto de forma regular, te conviene simplemente actualizar a un plan superior, ya que tienen un precio por crédito más bajo.

Una limitación molesta en todos los planes es el intervalo mínimo de 1 minuto entre ejecuciones programadas de escenarios. Esto puede crear cuellos de botella si tienes muchos escenarios programados que se ejecutan constantemente. Tus escenarios podrían terminar en una cola, esperando su turno, lo cual retrasa todo.

Este problema es especialmente serio si tienes escenarios orientados a clientes. Imagina que un nuevo lead interesado tenga que esperar 5 minutos para recibir un lead magnet que descargó en tu sitio web. (Ten en cuenta que esta limitación solo aplica a los escenarios programados; los escenarios que funcionan por trigger se ejecutan inmediatamente cuando se agrega una nueva fila a la hoja de cálculo).

Consejos para conseguir el mejor trato con Make

• Empieza con la opción de menor cantidad de créditos, si no, los créditos no usados se perderán al final del mes. Siempre puedes actualizar si superas el límite de operaciones. (Make te enviará notificaciones antes de que esto ocurra.)
• Haz un seguimiento de tus créditos de forma regular. Al hacer clic en un escenario, puedes ver la gráfica día a día con el número de créditos y la transferencia de datos.

Usando Make: Pros y Contras

¿Es Make adecuado para ti?

Me encanta Make por su increíble flexibilidad y potencia. Pero también hay cosas que no me gustan, como el mapping de datos innecesariamente complejo (podría ser mucho más sencillo).

En general, Make es una herramienta brillante que te da superpoderes de automatización que no he visto en ningún otro lugar del mercado. Combinado con su precio increíblemente accesible, es una plataforma fantástica para usuarios avanzados que quieren crear automatizaciones sofisticadas y de varios pasos que realmente transforman la operación de su negocio.

Eso sí, si lo que buscas es automatizar solo uno o dos flujos de trabajo sencillos, una solución más directa y con una curva de aprendizaje más corta, como Zapier, probablemente sea una mejor opción. Make premia a quienes están dispuestos a superar su fuerte curva de aprendizaje con capacidades incomparables, pero tienes que decidir si la inversión en aprender la plataforma va de la mano con tus objetivos de automatización.

En mi caso, la respuesta fue un sí rotundo. El tiempo que invertí en dominar Make pagará dividendos muchas veces gracias a todas las horas que me ahorraré. No hay nada más satisfactorio que ver un escenario complejo funcionando en vivo.

¿No te convence Make? Mira nuestra reseña de n8n para ver la comparación, o revisa nuestra lista de alternativas a Zapier.