Si alguna vez te has sorprendido copiando y pegando el mismo dato entre correo, hojas de cálculo y CRM, ya sabes por qué tanta gente busca qué es Make.com. La promesa es simple (y bastante tentadora): conectar tus apps, automatizar tareas repetitivas y dejar que parte del trabajo lo haga un flujo visual… sin escribir una sola línea de código.
La diferencia es que esto no va solo de “ahorrar tiempo”. En equipos de ventas, soporte o marketing, el coste real suele ser otro: errores, duplicados, alertas que llegan tarde y decisiones tomadas con información incompleta. Ahí es donde una herramienta como Make —y la IA cuando tiene sentido— empieza a pagar su sitio.
Qué es Make.com en dos minutos: cómo funciona y por qué importa
Make.com es una plataforma visual de automatización no-code que te permite crear escenarios: flujos compuestos por módulos que se disparan por un evento y encadenan acciones entre aplicaciones.
La lógica es fácil de entender:
- Disparador (trigger): “pasa X” (llega un email, se crea un lead, entra un pago, se actualiza un registro…).
- Acciones: “haz Y” (guardar en Sheets/CRM, enviar un mensaje, crear una tarea, notificar en Slack…).
- Control de flujo: filtros, rutas (routers), condiciones, reintentos y manejo de errores para que el escenario sea robusto.
- Mapeo de datos: llevas campos (nombre, email, UTM, estado, etc.) de una app a otra sin perderlos por el camino.
Y lo más importante: todo se ve. Eso convierte la automatización en algo operable, no en una “caja negra” que solo entiende quien la montó.
Glosario rápido para no perderte
- Escenario: el “workflow” completo.
- Módulo: cada paso (una app o una función).
- Bundle: cada unidad de datos que viaja por el escenario (un email, un lead, un pedido…).
- Operación: cada vez que un módulo se ejecuta para procesar datos o comprobar si hay nuevos eventos.
Este glosario importa porque, en la práctica, es lo que determina cómo depuras… y cuánto consume tu automatización.
Cómo crear tu primer escenario en 10 minutos
La forma más rápida de acertar con Make no es “automatizarlo todo”. Es elegir un micro-dolor que hoy te cueste tiempo real y atacarlo con un flujo corto.
Vamos a hacerlo práctico: abre Make y crea tu primer escenario con un micro-dolor real (uno que hoy te haga perder 10–15 minutos).
Paso a paso (ejemplo: nuevo lead → registro → contacto → tarea)
- Define el micro-dolor (15 min máx.)
Ejemplo típico: “Nuevo lead → guardarlo en Sheets/CRM → enviar WhatsApp o email → crear tarea para seguimiento”. - Elige el disparador
Puede ser “nuevo registro” (formulario), “nuevo evento” (pago) o un webhook si tu herramienta lo soporta. - Conecta la app de origen y mapea campos
Nombre, email, teléfono, país, fuente, UTMs, URL de campaña… lo que luego te servirá para segmentar. - Añade acciones (una por una)
- Guardar en Google Sheets o en tu CRM
- Notificar al equipo (Slack/Email)
- Crear tarea en Trello/Asana
- Ramifica con filtros y routers
Por ejemplo: si país = PE, envías a un canal; si no, a otro. O si el lead es “empresa”, priorizas. - Prueba con datos reales (1–2 registros)
Revisa el output de cada módulo. El 80% de los fallos al empezar es mapeo mal conectado. - Evita duplicados desde el día uno
Guarda un ID único (del formulario, pedido o email) y úsalo como “llave” para no re-procesar. - Activa manejo de errores básico
Reintentos, notificación si falla, y una ruta alternativa para guardar el payload (por si hay que auditar).
Un consejo que ahorra muchos sustos: filtra pronto. Si el lead viene sin email o sin consentimiento para WhatsApp, no lo arrastres por 10 pasos.
Make + IA: lo que realmente ahorra tiempo (y lo que no)
La IA brilla cuando la tarea es “humana” pero repetitiva: clasificar, resumir, extraer datos y proponer borradores. Y falla cuando pretendes que “decida” sin límites ni contexto.
Make ha reforzado su parte de IA con integraciones y herramientas pensadas para meter inteligencia en el flujo (incluyendo componentes orientados a agentes y módulos de IA listos para usar).
1) Clasificar y responder correos de soporte (con revisión humana)
Flujo recomendado:
- Disparador: email nuevo o webhook del helpdesk
- IA: clasifica intención (facturación / técnico / comercial) + prioridad
- Acción: genera borrador de respuesta y extrae metadatos (cliente, producto, gravedad)
- Registro: crea/actualiza ticket y guarda categoría + score para auditoría
La clave no es “que responda sola”. Es que te deje el trabajo listo para revisar y enviar.
2) Contenido desde Notion (borrador + estructura + checklist)
Flujo recomendado:
- Disparador: “Nueva idea” en Notion
- IA: propone título SEO, subtítulos y borrador inicial
- Acciones: checklist editorial, asignación de revisión, aviso en Slack
Este tipo de workflow IA funciona porque convierte un “documento suelto” en una cadena con pasos claros.
Tips rápidos para usar IA en Make sin frustrarte
- Usa prompts con variables (por ejemplo:
{{asunto}},{{categoría}}) y 2–3 ejemplos. - Guarda la decisión de la IA (etiqueta/score) en el registro para auditar.
- En flujos sensibles, añade siempre revisión humana antes de ejecutar acciones finales (enviar, cancelar, bloquear, etc.).
Si quieres replicar estos ejemplos (clasificar, resumir y generar borradores), lo más rápido es probar Make.com gratis y añadir el módulo de IA a tu escenario.
Casos reales que suelen dar más ROI
Ventas: del formulario al WhatsApp + CRM + tarea
Flujo: Form → Sheets/CRM → WhatsApp/Email → tarea en Trello/Asana
Claves: enriquecimiento (UTMs, país, fuente), SLA de contacto (notificación inmediata) y registro de cada paso.
Ojo con WhatsApp: normalmente se integra vía proveedor (por ejemplo, WhatsApp Cloud API o Twilio, según tu stack) y conviene respetar el consentimiento del lead.
Soporte: clasificar correos con IA y reducir tiempo de primera respuesta
Flujo: Email → IA clasifica → borrador → ticket + métricas
Claves: categorías claras, “palabras rojas” que suben prioridad y un histórico de decisiones (para ajustar el prompt con casos reales).
Marketing: post-compra, segmentación y reporting
Flujo: Compra → segmenta → secuencia (onboarding/upsell) → tabla de eventos → dashboard
Claves: UTMs limpias, segmentos vivos (RFM básico) y un reporte automático semanal (mejor batch que mil ejecuciones sueltas).
Operaciones: pagos fallidos, alertas y reintentos con límites
Flujo: Pago fallido → notifica → reintenta → etiqueta → tarea si persiste
Claves: webhooks en tiempo real, límites de reintentos y escalado a persona antes de saturar al cliente.
Make vs Zapier vs n8n: diferencias y cuándo elegir cada uno
No hay ganador universal; hay herramienta correcta para el problema correcto.
- Make: destaca por su editor visual y control de flujo (ramas, filtros, mapeos complejos) y por la capacidad de observar qué pasa en cada paso cuando el escenario crece.
- Zapier: suele ser el camino rápido si necesitas automatizaciones lineales tipo “si A entonces B”, con curva de aprendizaje menor y una experiencia muy guiada.
- n8n: brilla si buscas control total, personalización y autoalojamiento (especialmente útil en entornos con requisitos internos o integraciones muy a medida).
Un matiz importante con n8n: al autoalojar, tú heredas parte del trabajo de seguridad y mantenimiento. De hecho, recientemente se publicaron avisos de seguridad críticos que afectan a versiones autoalojadas si no se actualizan a tiempo.
Regla práctica:
- Muchas ramas, deduplicación, observabilidad → Make
- Automatización simple y rápida → Zapier
- Self-hosting, control fino y extensibilidad → n8n
Webhooks, manejo de errores y observabilidad: lo que casi nadie cuenta
Webhooks: tiempo real (y menos dependencias)
Cuando necesitas reaccionar en el momento (pagos, formularios propios, eventos críticos), el webhook suele ser la mejor opción. Consejo básico: exige un ID único en el payload para evitar duplicados.
Manejo de errores: diseña el “fallo feliz”
- Añade reintentos con pausas (backoff).
- Crea una ruta de “errores” que notifique y guarde el JSON bruto en una tabla de auditoría.
- Limita bucles: deduplicación por ID o hash (email+fecha, pedido, etc.).
Observabilidad: que se pueda operar sin adivinar
Nombra escenarios con un estándar (ej.: ventas_newlead_enrich_v1), documenta mapeos y revisa métricas de uso/errores. Make también ha puesto foco en analítica y control por equipos para detectar consumos anómalos.
Planes y consumo: cómo estimar sin sorpresas
En Make, el consumo se entiende mirando operaciones (ejecuciones de módulos) y, según el plan, se traduce en créditos de uso. La idea clave es sencilla: cuantos más módulos y más “bundles” proceses, más sube el contador.
Para estimar:
- Calcula eventos al mes (leads, compras, tickets).
- Cuenta módulos por ejecución (trigger + acciones + validaciones + IA).
- Multiplica por bundles (si un trigger trae 50 items, los módulos posteriores pueden multiplicarse).
- Añade un 10–20% por reintentos/ramas.
Optimización que suele dar el mayor ahorro:
- Filtra temprano (no proceses basura).
- Deduplica siempre.
- Agrupa (batch) cuando sea posible (por ejemplo, reportes nocturnos).
- Reduce “multiplicadores” usando agregadores cuando convenga.
Checklist para implementar Make en tu negocio
- Inventario de procesos y micro-dolores (≤15 min).
- Mapa de datos: fuente de la verdad (CRM/ERP/Sheet).
- Estándar de nombres (escenarios, módulos, variables).
- Seguridad: API keys, roles, rotación de credenciales.
- Diseño: filtros temprano, webhooks donde aplique, deduplicación por ID.
- Observabilidad: alertas, logging y tabla de auditoría.
- QA: entorno de prueba, datos anonimizados y “registros dorados”.
- Operación: versionado, owner por escenario, runbooks para incidentes.
- Revisión mensual: consumo, escenarios obsoletos, mejoras.
FAQs rápidas
¿Necesito programar?
No. Con lógica básica (si/entonces, filtros, ramas) es suficiente para la mayoría de casos.
¿Puedo automatizar WhatsApp?
Sí, normalmente vía proveedor/API (según tu stack y el canal permitido por el usuario).
¿Se integra con mi CRM o Google Sheets?
En la mayoría de casos sí; y si no, tienes HTTP/webhooks como “conector universal”.
¿Puedo usar IA de verdad, no solo “chat”?
Sí: clasificación, resúmenes, extracción de datos y borradores. Lo recomendable es auditar decisiones y mantener revisión humana cuando el impacto es alto.
¿Cómo evito duplicados?
ID único, hash y registros de auditoría. Es la diferencia entre una automatización útil y una que te crea problemas.
¿Por dónde empiezo?
Por el flujo que te ahorre al menos 1 hora a la semana. Pequeño, medible y escalable.
Conclusión
La automatización deja de ser teoría cuando eliges un micro-dolor, lo resuelves en minutos y lo pones a trabajar cada día. Con Make, conectas apps, orquestas decisiones y, con IA, reduces tareas manuales que no aportan (clasificar, resumir, preparar borradores) para que tu equipo se enfoque en lo importante.
Si te llevas una sola idea, que sea esta: empieza pequeño y mide. Cuando quieras, puedes empezar a automatizar sin programar con Make con un flujo de 15 minutos y escalar a tu ritmo.
