Make (Integromat): automatización de flujos de trabajo con IA
Make (anteriormente Integromat) es la alternativa más potente a Zapier para empresas que necesitan automatizaciones complejas. Su interfaz visual tipo diagrama de flujo permite crear lógica avanzada que en Zapier requeriría varios Zaps o código personalizado. Y con las integraciones de IA, los escenarios se vuelven realmente poderosos.
Qué es Make y en qué se diferencia de Zapier
Ambas herramientas conectan aplicaciones y automatizan procesos, pero su filosofía es diferente:
| Aspecto | Make | Zapier |
|---|---|---|
| Interfaz | Visual (nodos conectados) | Lineal (paso a paso) |
| Lógica compleja | Excelente (rutas, iteradores, agregadores) | Limitada en plan básico |
| Transformación de datos | Muy potente | Básica |
| Precio/operaciones | Más económico | Más caro para volumen alto |
| Curva de aprendizaje | Mayor | Menor |
| Integraciones | ~1.600 apps | ~7.000 apps |
La interfaz visual: el editor de escenarios
En Make no hay "Zaps" sino "Escenarios". Un escenario es un diagrama visual donde cada módulo (burbuja) representa una acción en una aplicación. Los módulos se conectan con líneas que representan el flujo de datos.
Conceptos clave que hay que entender:
- Módulo Trigger: El primero del escenario, dispara la ejecución
- Módulo Action: Realiza una acción en una app
- Router: Divide el flujo en ramas según condiciones
- Iterador: Procesa arrays elemento por elemento
- Agregador: Combina múltiples elementos en uno
- Herramientas: Set variable, get variable, sleep, etc.
Make con IA: módulos de OpenAI y Claude
Make tiene módulos nativos para OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude) y otras APIs de IA. La integración es similar a Zapier pero con más opciones de configuración:
Módulo OpenAI en Make
Permite:
- Chat completions (GPT-4o, GPT-4 Turbo)
- Generación de imágenes con DALL-E
- Transcripción de audio con Whisper
- Embeddings para búsqueda semántica
- Fine-tuning y moderación
Usos inteligentes en Make
La ventaja de Make vs Zapier para IA está en poder usar los datos de la IA en múltiples ramas. Por ejemplo: un email llega → IA lo clasifica → según la clasificación, 3 rutas diferentes de procesamiento, cada una con sus propias acciones.
5 escenarios avanzados con IA
Escenario 1: Pipeline de procesamiento de CV
Ideal para RRHH: Trigger nuevo email con CV adjunto → Extraer texto del PDF → OpenAI analiza el CV y puntúa del 1-10 según requisitos del puesto → Router si puntuación ≥7: añade a Notion y agenda entrevista; si <7: envía rechazo personalizado amable
Escenario 2: Monitorización y respuesta a menciones
Trigger alerta de Google (mención de marca) → OpenAI analiza sentiment (positivo/negativo/neutro) y urgencia → Router: si negativo+urgente → alerta inmediata en Slack al community manager; si positivo → guarda en Notion para repurposing; si neutro → archivo
Escenario 3: Generador de contenido multicanal
Trigger nueva idea en Notion (solo título e idea central) → OpenAI genera 3 versiones: post LinkedIn (300 palabras), tweet (280 caracteres), email newsletter (500 palabras) → Guarda en Notion en las secciones correspondientes, listo para revisión
Escenario 4: Análisis automático de feedback de clientes
Trigger nueva respuesta en Typeform (encuesta de satisfacción) → OpenAI extrae: tema principal, sentiment, puntos de mejora específicos, si requiere follow-up → Actualiza dashboard en Airtable, si requiere follow-up crea tarea en Asana con contexto
Escenario 5: Informe financiero automatizado
Trigger cada día 1 del mes a las 9:00 → Extrae datos de Stripe (ingresos), Google Sheets (gastos), HubSpot (pipeline) → OpenAI genera narrativa financiera del mes con tendencias y recomendaciones → Crea informe en Notion y lo envía por email a dirección
"Analiza estos datos financieros del mes de [mes]: Ingresos: [datos]. Gastos: [datos]. Pipeline: [datos]. Genera un informe ejecutivo de 400 palabras que incluya: resumen del mes, comparativa con mes anterior, 3 tendencias positivas, 2 áreas de mejora y recomendaciones accionables para el próximo mes. Tono directo, para el CEO."
Precios y plan gratuito
| Plan | Precio | Operaciones/mes | Escenarios activos |
|---|---|---|---|
| Free | Gratis | 1.000 | 2 |
| Core | 9$/mes | 10.000 | 3 |
| Pro | 16$/mes | 10.000 | Ilimitado |
| Teams | 29$/mes | 10.000 | Ilimitado |
| Enterprise | Custom | Custom | Ilimitado |
Make cobra por "operaciones" (cada módulo que se ejecuta), no por "tareas" como Zapier. Un escenario con 5 módulos que se ejecuta 1000 veces = 5.000 operaciones.
¿Cuándo usar Make vs Zapier?
Elige Make si:
- Necesitas lógica condicional compleja (múltiples rutas según condiciones)
- Trabajas con arrays de datos que necesitas iterar o agregar
- Tienes alto volumen de ejecuciones (Make es más económico)
- Necesitas transformar o manipular datos de forma avanzada
- Quieres control granular sobre el manejo de errores
Elige Zapier si:
- Eres nuevo en automatización y quieres curva de aprendizaje baja
- Necesitas integrar apps muy específicas (Zapier tiene más integraciones)
- Tu equipo no técnico va a crear automatizaciones
- Las automatizaciones son simples (trigger → 1-3 acciones)