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

Como dueño de negocio y emprendedor de software, he pasado años persiguiendo el sueño de la perfección operativa, siempre esperando que la próxima plataforma fuera por fin “la definitiva”. Al final, me rendí. En su lugar, adopté una alternativa más práctica: conectar mis mejores herramientas a través de una plataforma de automatización dedicada.

Make (antes Integromat) es una de estas plataformas de automatización. Es el pegamento digital que puede mantener tu negocio unido al conectar las piezas dispersas de tu stack tecnológico. Ya sea que estés combinando herramientas de marketing y ventas como yo, o usando software de gestión de proyectos, sistemas de inventario u otra cosa, Make puede automatizar tu flujo de trabajo.

He probado Make a fondo en escenarios reales de negocio. Ofrece integraciones potentes que van a cambiar la forma en la que trabajas. La desventaja es que también es más complejo que algunas alternativas.

En este análisis práctico, te voy a contar lo que descubrí, incluyendo sus funciones más destacadas, su usabilidad real (y no solo lo que dice el marketing) y si sus precios tienen sentido para ti.

¡Vamos allá!

¿Qué es Make?

Make es una plataforma de automatización sin código que te permite crear flujos de trabajo automatizados usando un generador visual de arrastrar y soltar. Logras esto conectando diferentes aplicaciones y servicios para automatizar tareas repetitivas, pasar datos entre herramientas y activar acciones en una aplicación cuando sucede algo 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 adentrarme en las funciones de Make, quiero aclarar algunos de sus términos únicos. Son diferentes a los de competidores como Zapier y al principio me dejaron confundido hasta que logré entenderlos.

Aquí tienes una descripción rápida:

• Escenarios: Son tus automatizaciones reales o flujos de trabajo automatizados. Si ya conoces Zapier, básicamente son los Zaps.
• Módulos: Los pasos o bloques de construcción de tu escenario.
• Apps: Herramientas de software de terceros con las que Make se integra (por ejemplo, Airtable, Gmail, Google Forms), así como apps propias como Flow Control, Webhooks, Data Store y otras. Conectas apps de terceros en Conexiones. Las conexiones de apps pueden usarse en distintos módulos.
• Créditos: Cada vez que se ejecuta un módulo dentro de un escenario, se consume uno o más créditos, según la complejidad. Los precios de Make se basan en la cantidad de créditos.
• Operaciones: Una operación es la ejecución de un solo módulo para procesar datos o buscar información nueva. Cuando ejecutas un escenario, cada uno de sus módulos se puede ejecutar una o más veces, generando una o más operaciones.
• Flujos: Un camino dentro de un escenario, o el orden en que se ejecutarán los módulos dentro de ese escenario. Un 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. Principalmente se usa cuando automatizas procesos relacionados con desarrollo, aunque también puedes verlo en otros escenarios.

¿Cuál es la diferencia entre créditos y operaciones?

La plataforma cambió recientemente cómo cobra el uso, así que los “créditos” ahora reemplazan a las “operaciones” como la unidad de facturación. Los créditos son la nueva moneda por la que pagas. Las operaciones siguen siendo una métrica de 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 requieren mucho más recursos que otras. El nuevo modelo de créditos permite que Make valore de forma más precisa las tareas “más pesadas” o que consumen más recursos.

En la práctica, para ti 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 utilizan más créditos. Este cambio llega junto con el reciente enfoque de Make hacia la inteligencia artificial.

Funciones clave y qué diferencia a Make

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

Ecosistema de integraciones completo

Al momento de escribir este artículo, Make presume de más de 3,000 integraciones nativas en su biblioteca. Aunque esto está por debajo de las más de 8,000 conexiones de Zapier, el catálogo de Make es lo suficientemente completo para cubrir casi todos los casos de uso. Solo te vas a encontrar con limitaciones si usas una aplicación poco conocida o un software recién lanzado que todavía no tiene integración con Make.

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

Soporte sólido para webhooks

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

Por suerte, con el módulo de webhooks integrado de Make, configurarlos es en realidad bastante sencillo.

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

Creador visual de flujos de trabajo intuitivo con disparadores, acciones y filtros

El corazón de Make.com es su intuitivo Creador de Escenarios, donde creas flujos de trabajo automatizados conectando diferentes apps. Agregas módulos y luego los arrastras y sueltas para reorganizarlos.

Cada escenario consiste en tres tipos principales de módulos:

• Disparadores detectan eventos y dan inicio a un escenario, como nuevos correos electrónicos, envíos de formularios o nuevos elementos en una base de datos de Notion.
• Acciones responden a los disparadores y realizan diferentes tareas, como actualizar hojas de cálculo, enviar notificaciones o crear, actualizar o eliminar eventos de calendario.
• El módulo Flow Control es un módulo operacional especial que te permite hacer cosas como enrutar (dividir el escenario en diferentes flujos), repetir, cortar el escenario y más.

Cada módulo debe estar conectado para que un escenario funcione y necesitas al menos un disparador y una acción por escenario.

Entre las conexiones, también puedes configurar filtros. Los filtros se utilizan para dividir el escenario en diferentes rutas 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 EE. UU. Si el envío no proviene de EE. UU., el registro se agrega a ActiveCampaign.

También puedes crear todos los filtros que quieras, lo que te da un control total sobre tus automatizaciones. En el escenario de abajo, hay tres caminos definidos por filtros:

1. Se crea un nuevo evento en Google Calendar si no existe para el registro de Notion.
2. Si ya existe un evento en Calendar, se actualiza con los datos más recientes del registro de Notion.
3. Si la columna Estado de un registro de Notion cambia a “Cancelled”, el evento se elimina.

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

Funciones avanzadas para pruebas y resolución de problemas en escenarios

No te voy a mentir: Make.com tiene una curva de aprendizaje bastante pronunciada y, al principio, incluso crear escenarios que parecen simples puede resultar sorprendentemente complicado. Dominar cómo probar y resolver problemas en tus automatizaciones es absolutamente esencial antes de poder aprovechar todo el 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. Al hacer clic, ejecuta el escenario una vez y muestra los resultados.

Es importante tener en cuenta que, a diferencia de otras herramientas de automatización, Make solo trabaja con datos reales al probar escenarios. Es decir, cuando usas “Ejecutar una vez”, el escenario se ejecuta en vivo y los cambios se hacen en tus apps en la vida real.

Además, tus apps deben estar configuradas de una forma que permita 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, porque tuve que revisar diferentes apps y registros para asegurarme de que todo estuviera correctamente configurado. Esto puede ser un verdadero problema si tienes un escenario complejo con muchas apps y grandes volúmenes de datos generados. Me encantaría que Make permitiera usar datos de prueba generados automáticamente y un modo sandbox para que se pudiera probar todo sin salir de la interfaz de Make, similar a cómo funciona Zapier.

Cuando terminas de ejecutar tu escenario, recibirás un mensaje de que “el escenario se completó con éxito” o de 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 de cualquier problema en el registro de ejecución, lo que me lleva a mi primera gran frustración con la plataforma: El lenguaje confuso de los registros. Las notificaciones de error parecen creadas exclusivamente para desarrolladores, no para usuarios menos técnicos

Una forma de minimizar el caos al resolver problemas en este tipo de escenarios es hacerlo módulo por módulo. Puedes hacer esto haciendo clic derecho sobre un módulo específico y seleccionando “Ejecutar solo este módulo”.

Antes, Make tenía un asistente de IA que me resultó bastante útil para esto. Pero Make lo retiró en octubre, así que ya no lo encontrarás en tu creador de flujos de trabajo. Dicen que la nueva experiencia de IA lo reemplazará. Hasta el momento de escribir esto, no veo un reemplazo directo del asistente de soporte con IA, lo cual es decepcionante para quienes dependen de su ayuda para crear flujos.

Gumloop, un competidor de Make, también tiene un asistente de IA excelente (o incluso mejor). Lee más en mi reseña sobre Gumloop.

Gestión automática de errores

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

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

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

Puedes ver una referencia práctica de cómo funcionan los manejadores de errores, pero el más común es “Ignorar”. Te permite continuar el escenario si un paquete da error.

Por ejemplo, en el escenario de abajo, los datos se envían desde un webhook a ChatGPT para su procesamiento, y los resultados se agregan como una fila en Google Sheets. En los casos en que ChatGPT se quede sin respuesta por un timeout y no genere 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 una marca junto a tu disparador, es la configuración de programación, otra función útil de Make que te permite definir cuándo se ejecuta un escenario.

Puedes activar tu escenario de inmediato (en cuanto ocurre el evento disparador), a intervalos regulares o en un momento específico del día, la semana o el mes. Me parece muy práctico, ya que 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 novedades los lunes y miércoles, y reseñas los martes y jueves, para mantener una presencia equilibrada y predecible en LinkedIn.

En el ejemplo de abajo, tengo un escenario que monitoriza mi blog de WordPress cada lunes y miércoles, detectando al instante nuevas publicaciones en la categoría de noticias. Cada post pasa después por un módulo de Claude AI que analiza el contenido y genera automáticamente una publicación corta, con estilo de noticia, que luego se comparte en LinkedIn.

Historial de versiones

El sistema de control de versiones de Make se volvió mi red de seguridad durante el desarrollo de escenarios complejos. La plataforma guarda automáticamente el historial de tu flujo de trabajo, permitiéndote ver todas las versiones anteriores con sus marcas de tiempo precisas. Esta función fomenta la experimentación. Puedes probar mejoras con tranquilidad, sabiendo que siempre puedes volver atrás si algo no funciona como esperabas.

Entradas de escenario para ayudarte con tareas internas y onboarding

Si el onboarding manual de empleados forma 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 mapeo dinámico bajo "Variables personalizadas y del sistema:"

Cuando haces clic en “Ejecutar una vez” para poner en marcha el escenario, se te pedirá que completes el formulario con la información necesaria. Esto iniciará 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 permiten un disparador de “Invitar a un miembro del equipo”. Una solución práctica es agregar una tarea y asignártela a ti (o a otro miembro del equipo) para invitar al empleado de forma manual. Incluso puedes crear todo un proyecto de onboarding con tareas.

Aquí tienes un escenario terminado que utiliza entradas:

En el escenario de ejemplo anterior:

1. El empleado se crea como un registro en el sitio 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 que registre 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 app que te lleva paso a paso por la configuración de cada módulo.

Creo que estos walkthroughs son útiles para mostrarte cómo configurar el escenario, pero aun así sentí que les faltaba el “por qué”. No explican el contexto de negocio y muchas veces tampoco aclaran por qué se implementó algo de esa manera.

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

Mi experiencia usando Make.com: creando un escenario desde cero y construyendo agentes de IA

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

Make también agregó recientemente la posibilidad de usar agentes de IA para ayudarte a construir flujos de trabajo. Te voy a contar cómo fue esa experiencia también.

Mi flujo de trabajo de lead scoring con IA

Nivel: Intermedio

Tipo de negocio: Servicio de ticket alto o software como servicio

Apps 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 demo, pero no todas vienen de compradores calificados. Con este escenario, quiero calificar mis leads usando un sistema de lead scoring.

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

Paso 1. Crea 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. Crea 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. Configura el disparador de Typeform

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

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

Ahora puedo usar esas respuestas como datos mapeables para que mi asistente de IA las califique. Yo uso Claude porque es el que prefiero y tengo suscripción paga (necesitas créditos para esto), 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 público objetivo son negocios SaaS con ingresos anuales superiores a 1 millón de dólares.

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

Califica al lead entre 1 y 10 en función de su calidad, donde 1 significa un lead de baja calidad y 10 un lead de alta calidad.

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

Cómo (diablos) funciona el mapeo

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

He trabajado con decenas de herramientas y he visto que el mapeo es donde muchas automatizaciones o funcionan de maravilla o simplemente fallan por completo. La dificultad está en entender cómo maneja los datos cada plataforma. Lo que parece un simple campo “nombre” en una app puede necesitar dividirse en “first_name” y “last_name” en otra. Los arrays JSON de una API pueden requerir transformación antes de poder usarse en una hoja de cálculo. Estas inconsistencias son puntos de fricción que requieren planeación cuidadosa y muchas pruebas.

Por desgracia, Make no nos ayuda en este proceso. Aunque Make brinda acceso a todos los datos transmitidos por cada herramienta (muy potente), entrega estos datos en bruto, sin formato ni estructura. Eso significa que muchas veces te quedas con una larga lista de datos donde no siempre es claro qué es cada cosa o hacia dónde debe ir.

Cuando ya dominas Make (o tienes conocimientos de desarrollo), puedes usar funciones como agregadores de arrays y formateadores de texto para reorganizar tus datos.

Paso 5. Filtrar las respuestas

Una vez que la IA termina de puntuar, quiero poner los leads en tres diferentes rutas según el puntaje: 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 alto: Operador numérico - Mayor o igual que 7

• Para Medio: Mayor o igual que 4 Y Menor que 7

• Para baja: Menos de 4

Paso 6. Agrega variables

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

Paso 7. Agrega 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. Evalúa los resultados

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

Esto es solo un escenario, pero aprendí cómo usar disparadores y acciones, cómo mover datos entre apps, cómo usar variables y cómo personalizar el flujo con routers y filtros. ¡Y esto es solo el comienzo! Hay docenas de formas en que podría ampliar este escenario.

Por ejemplo, podría recopilar el análisis integral de Claude junto con los datos de puntuación del lead. Esto le daría a mi equipo de ventas un contexto esencial para 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 reunión y colocar ese enlace en un correo personalizado de invitación a llamada que también puedo generar con IA.
• Puedo añadir mis leads de calidad media a mi lista de correo en ActiveCampaign y ponerlos en una secuencia automatizada.
• Puedo enviar la puntuación de todos los leads a mi CRM y a otras plataformas de comunicación como mi mesa de soporte.

Y la lista sigue.

Usando los agentes de IA de Make

Make lanzó los agentes de IA en abril de 2025. Es un cambio importante respecto a su creador tradicional de flujos de trabajo. En lugar de configurar manualmente cada rama condicional, ahora puedes describir lo que quieres usando lenguaje natural y dejar que el agente descubra cómo ejecutarlo.

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

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

Probando mi primer agente de Make

Ve a la nueva pestaña de agentes y haz clic en “Crear un nuevo agente”. Te pedirá conectar un LLM.

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

Definiendo el prompt del agente

El prompt del agente debe definir el propósito del agente y cualquier restricción o pauta que deba seguir. Para mi agente, solo voy a usar un prompt básico de agente de servicio 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 conocimientos como archivo CSV y ampliar el conocimiento del agente

Conectando las herramientas del agente

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

Para mi agente de atención al cliente, voy a crear un escenario que extraiga datos de un Google Doc. Básicamente es un documento de ayuda que sirve como base de conocimiento para el agente. Esto es más inteligente que subir documentos manualmente porque el conocimiento del agente se mantiene actualizado al sincronizarse automáticamente con lo que haya en el Google Doc.

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

También necesitas definir la salida del escenario:

Una vez definida, selecciona "texto" en el módulo de retorno de salidas de Escenario:

Por último, activa el escenario, ya que los agentes solo pueden trabajar con escenarios activos que se ejecutan a 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. Para esto, vamos a usar el módulo de Gmail “Send an Email” y definir los datos dinámicos del cliente como entradas de escenario. Así, el agente sabrá exactamente a quién debe enviar el correo:

Una vez que eso esté listo, puedes mapearlos a los campos correctos en el módulo Google "Enviar un correo electrónico". Para esto necesitas variables personalizadas (disponible en planes Pro y superiores)

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

También añadiré un poco más de instrucciones al prompt:

Para asegurarte de que el agente funcione correctamente, usa la caja de prueba de chat. Puedes ver cómo el agente activa los escenarios conectados y dónde falla

Si has estado siguiendo el proceso, seguramente notaste que crear un agente en Make es bastante manual. A diferencia de herramientas como Gumloop, que te permiten lanzar agentes solo con prompts, 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 forma de incrustar la interfaz de chat ni desplegar el agente por sí solo. Yo esperaba algo más plug-and-play, que no me obligara a entrar al generador de escenarios cada vez. Tal como está, los agentes de IA en Make son solo una extensión de sus escenarios.

Otra cosa que me decepcionó es que todavía no hay configuraciones avanzadas para afinar el comportamiento del agente, como reglas, nivel de creatividad, tono, etc. Tienes que colocar todo eso en tu prompt.

Usar agentes en escenarios

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

En los agentes de IA de Make, configuraré un mensaje y mapearé los campos del módulo de Zendesk, junto con instrucciones claras para el agente

Este escenario procesará cualquier ticket nuevo de Zendesk y responderá automáticamente al cliente por correo electrónico usando la información de mi Google doc. ¡Está bastante bien!

4 casos de uso reales más para Make

La flexibilidad de Make permite muchísimas automatizaciones más allá de las que ya mencioné. Antes de lanzarte a crear tus automatizaciones en Make, te recomiendo que hagas una pausa para ver el panorama completo y planifiques los procesos y el recorrido del cliente que quieres crear. Puedes usar una herramienta visual como Miro o simplemente un bloc de notas para esquematizar tu flujo de trabajo e identificar todos los puntos de contacto.

Una vez que hagas eso, tienes que pensar a nivel micro qué datos se van a usar para crear las automatizaciones, qué campos y registros de datos deben estar accesibles y cómo exactamente se van a comunicar las apps. Ese es uno de los grandes retos con Make: es un poco como programar visualmente. Es muy potente, pero hay que saber usarlo correctamente para evitar frustraciones, o por lo menos para reducirlas.

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 resolver tus propios desafíos de negocio.

1. Automatiza contratos atractivos para tus clientes

Nivel: Intermedio

Tipo de negocio: Servicios

Apps utilizadas: Webhooks (o un formulario integrado de forma nativa), CRM, generador de contratos (como PandaDoc, Docusign)

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

Así es como funciona:

1. El equipo de ventas completa llamadas con clientes y llena un formulario con los datos del cliente (en su negocio de bodas, esto incluye fechas del evento, ubicaciones y horarios).
2. Make luego genera automáticamente un número de factura, actualiza el CRM (él usa GoHighLevel) y crea los ítems correspondientes según la conversación de ventas.
3. El escenario de Make arma 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 ítems finales aprobados y actualiza todos los sistemas con las cifras exactas.

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

2. Automatiza las videollamadas de equipo y los procesos de webinar

Nivel: Intermedio

Tipo de negocio: Cualquier negocio que dependa de llamadas

Apps usadas: Zoom (o cualquier herramienta de grabación de video), Vimeo o Youtube, Airtable (o cualquier app que gestione registros), ChatGPT (opcional)

Si creas muchos webinars o grabaciones en Zoom, esta automatización del experto en automatizaciones con IA Drake Surach te 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, totalmente buscable, en Airtable.
2. Descarga la grabación en MP4 y la sube automáticamente a Vimeo, guardando el enlace del video para que sea fácil de acceder.
3. Captura el registro del chat con todos los mensajes de los participantes y los enlaces compartidos durante la reunión.
4. Consolida todos estos elementos y usa ChatGPT para generar resúmenes de la reunión y extraer información clave. Esto se utiliza para crear publicaciones en la comunidad Skool de Surach.

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

3. Genera mensajes personalizados de prospección

Nivel: Principiante

Tipo de negocio: Cualquier negocio que haga prospección en frío

Apps utilizadas: Google Spreadsheet, modelo de IA, herramienta de prospección en frío (Clay, Lemlist, etc.)

Quienes trabajan en marketing saben que la prospección en frío es un juego de volumen, pero también uno en el que un mensaje personalizado puede mejorar mucho las probabilidades de conversión. Esto hace que la automatización sea especialmente valiosa en esta área. En este Escenario de Make, el marketer digital Charlie Barber transforma la prospección en frío con mensajes personalizados a escala.

Así es como funciona:

1. La automatización monitorea una hoja de Google en busca de nuevos leads y, luego, envía la URL de Instagram de cada prospecto (o la URL de cualquier red social), el nombre y la biografía a ChatGPT. Ten en cuenta que primero tienes que extraer los perfiles sociales o encontrar otra forma de obtener los datos de la persona antes de poder usar este escenario.
2. La IA analiza cada perfil y genera mensajes iniciales únicos que hacen referencia a detalles específicos de la biografía del prospecto, convirtiendo la prospección genérica en una comunicación muy relevante. Por ejemplo: “Hola Laurel, vi que eres conocida como la agente inmobiliaria estrella en Barkley's Real Estate Group”.
3. Esta automatización de tres pasos, corriendo de forma continua, agrega automáticamente los mensajes personalizados de vuelta a la hoja de cálculo, listos para usarse de inmediato en campañas de prospección por correo con una herramienta de prospección en frío.

Esta solución es perfecta para equipos de ventas, agencias y freelancers que quieren mejorar las tasas de respuesta sin invertir tanto tiempo en la personalización manual.

4. Automatiza la nómina para freelancers contratados

Nivel: Avanzado

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

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

Pagar facturas de contratistas es otra tarea que se puede 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 el pago a contratistas. Esto resuelve un gran desafío para su empresa de redacción de contenido, que paga a los redactores por hora, mientras cobra a los clientes tarifas fijas por palabra.

Así es como funciona:

1. El sistema se conecta al software de control de tiempo Harvest, donde los contratistas registran sus horas. Dos veces al mes, lista automáticamente a todos los usuarios (freelancers), calcula los períodos de pago, recopila las horas trabajadas y genera facturas en PandaDoc.
2. Un segundo escenario se activa cuando la factura es firmada. Busca las tarifas en Airtable, gestiona conversiones de divisas para el equipo internacional y encola los pagos en Wise.

Esta automatización convierte 10 horas semanales de trabajo financiero en menos de 30 segundos de supervisión. Funciona increíblemente bien porque los procesos financieros se basan en operaciones estandarizadas con datos estructurados.

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

Precios de Make

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

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

El plan Free ofrece acceso al constructor básico de flujos de trabajo y a todas las apps, permitiendo experimentar antes de comprometerte. Sin embargo, está limitado a solo dos escenarios activos y 10,000 créditos, así 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 al mes.

El plan Pro, con un precio de $18.82 al mes, es donde encuentro el punto ideal de Make. Aquí tienes acceso a funciones útiles como entradas de escenario y variables personalizadas (la capacidad de gestionar y editar datos entre varios escenarios al mismo tiempo).

Aunque no aparece en la página de precios, puedes comprar créditos extra en paquetes de precio fijo de 1 o 10,000 créditos si excedes tu cuota mensual. Para hacerlo, ve a Org en la barra lateral izquierda y luego a la pestaña Suscripción en Mi Plan. Ten en cuenta que si haces esto con frecuencia, lo mejor es simplemente actualizar a un plan de nivel superior, ya que tienen un costo 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 incómodos si tienes varios escenarios programados que se ejecutan de manera continua. Tus escenarios pueden terminar en cola, esperando su turno, haciendo que todo el proceso sea más lento.

Este problema es especialmente complicado si tienes escenarios de cara al cliente. ¡Imagina que un lead nuevo y valioso tenga que esperar 5 minutos para recibir el lead magnet que descargó en tu sitio web! (Ten en cuenta que esta limitación solo aplica para escenarios programados. Los escenarios basados en disparadores se ejecutan inmediatamente cuando se agrega una nueva fila a la hoja de cálculo).

Consejos para obtener la mejor oferta con Make

• Empieza con la opción de menos créditos; de lo contrario, los créditos no utilizados expirarán al final del mes. Siempre puedes subir de plan si cruzas el límite de operaciones. (Make envía notificaciones antes de que esto ocurra.)
• Monitorea tus créditos de manera semi-regular. Al hacer clic en un escenario, puedes ver el gráfico 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 mapeo de datos, que es innecesariamente complejo (podría ser mucho más sencillo).

En general, Make es una herramienta brillante que te da superpoderes de automatización muy por encima de cualquier otra que haya visto en el mercado. Combinado con sus precios increíblemente accesibles, es una plataforma fantástica para usuarios serios que quieran crear automatizaciones sofisticadas y de varios pasos que realmente transformen la operación de su negocio.

Ahora bien, si lo que buscas es automatizar solo uno o dos flujos de trabajo sencillos, una solución más directa y fácil de aprender, como Zapier, puede que te convenga más. Make recompensa a quienes están dispuestos a pasar por su curva de aprendizaje pronunciada con capacidades inigualables, pero tienes que decidir si la inversión en aprender la plataforma está alineada con tus objetivos de automatización.

En mi caso, la respuesta fue un sí rotundo. El tiempo invertido en dominar Make lo voy a recuperar muchas veces con todas las horas que voy a ahorrar. No hay nada más satisfactorio que ver un escenario complejo funcionando en vivo.

¿No te convence Make? Revisa nuestra reseña de n8n para comparar, o consulta nuestra lista de Alternativas a Zapier.