Un agente que lee sus correos y prepara las respuestas, otro que cualifica sus solicitudes entrantes, un tercero que mantiene actualizado su panel comercial. Hace dos años, hacía falta un desarrollador y varias semanas. Hoy, con Make, un directivo de pyme puede construir sus primeros agentes ensamblando bloques en una pantalla. Solo falta saber qué hace realmente la herramienta, qué no hace, y por dónde empezar.
Puntos clave
- Make (antes Integromat) es una plataforma de automatización visual nacida en Praga, adquirida por la empresa alemana Celonis en 2020
- Sus agentes IA, lanzados en la primavera de 2025, añaden la toma de decisiones a la automatización clásica
- Un primer agente de clasificación de correos se construye en una o dos horas y puede ahorrar varias horas por semana
- Desde agosto de 2025, Make factura por créditos: los módulos de IA consumen más que un módulo clásico
- Los datos se procesan en centros situados en la Unión Europea, una ventaja para el RGPD, pero Make no se puede autoalojar
Make, ¿qué es exactamente?
Make, antes Integromat, es una plataforma de automatización no-code nacida en Praga en 2012. Adoptó el nombre de Make en febrero de 2022, dieciséis meses después de ser adquirida por Celonis, empresa alemana especializada en el análisis de procesos empresariales. La compañía anuncia más de 400 000 organizaciones clientes en más de 200 países.
El principio se resume en una frase: escenarios visuales donde cada bloque es un módulo. Usted conecta un disparador (un nuevo correo, una nueva fila en una hoja de cálculo) a una cadena de acciones (actualizar el CRM, enviar una notificación, generar un documento). El escenario se ejecuta en cada activación.
Make se distingue por dos cosas. Primero, su editor visual: usted ve el flujo de datos circular de un bloque a otro, incluidas las bifurcaciones y los retrocesos. Segundo, la profundidad de sus integraciones, más de un millar de conectores, con un acceso a las funciones de los servicios conectados más preciso que un simple envío de mensaje.
Agente IA y automatización clásica: la diferencia
Una automatización clásica sigue un camino fijo. Usted define cada paso de antemano. Si el caso sale del marco previsto, la automatización falla.
Un agente IA recibe un objetivo y unas herramientas, y luego decide él mismo las etapas. En concreto:
| Criterio | Automatización clásica | Agente IA |
|---|---|---|
| Lógica | Camino fijo | Decisión autónoma |
| Adaptabilidad | Ninguna | Se adapta al contenido |
| Configuración | Cada paso a mano | Un objetivo y unas herramientas |
| Ejemplo | «En cada correo, envía un acuse de recibo» | «Lee mis correos, clasifícalos, redacta borradores para los urgentes» |
La automatización sigue un camino, el agente elige el suyo.
Lo que saben hacer los agentes IA de Make
Make lanzó sus agentes IA en la primavera de 2025. En la práctica, se ofrecen dos niveles.
Los módulos de IA puntuales: un bloque que resume un texto, clasifica un correo, extrae los campos de una factura. Es la IA insertada como pieza dentro de un escenario clásico.
Los agentes IA completos: un bloque agente que recibe una instrucción, elige sus herramientas y encadena las acciones hasta el resultado. Puede leer un correo, consultar una base, preparar una respuesta y someterla a validación humana antes del envío. Es este segundo nivel el que cambia el trabajo: el agente gestiona los casos que salen del marco previsto, no solo los previstos de antemano.
Los usos más rentables para una pyme: la clasificación y la respuesta a correos, la cualificación de solicitudes de presupuesto, el tratamiento de las facturas de proveedores, la actualización del CRM a partir de los intercambios, la preparación de actas. Encontrará otros ejemplos concretos en nuestra página de casos de uso.
Construir su primer agente con Make
El camino más corto pasa por un caso sencillo: la clasificación de correos. Aquí tiene las etapas.
Paso 1: crear el escenario
En Make, cree un escenario. El disparador es el correo: cada nuevo correo activa el escenario. Make ofrece conectores para Gmail, Outlook y la mayoría de los servicios de correo.
Paso 2: conectar el modelo de lenguaje
Añada un módulo de IA. Make se conecta a los principales modelos (GPT, Claude, Gemini, Mistral y otros) mediante una clave de API. Es el único dato técnico que hay que obtener: una clave proporcionada por el proveedor del modelo, introducida una vez en Make.
Paso 3: escribir la instrucción
Es la etapa que determina la calidad del agente. La instrucción precisa el papel, las reglas y el formato esperado. Por ejemplo:
Eres un asistente de correo para una asesoría contable. Clasifica cada correo en cuatro categorías: urgente, por tratar, informativo, spam. Para los urgentes, prepara un borrador de respuesta. No respondas nunca sin validación explícita.
Paso 4: conectar las salidas
Según la categoría, el escenario dirige hacia acciones diferentes: creación de un borrador, añadido de una etiqueta, archivado, notificación en Slack o Teams. Cada rama se conecta en pocos clics.
Paso 5: probar, ajustar, supervisar
Envíe una decena de correos de prueba variados y observe cómo trabaja el agente. Ajuste la instrucción si la clasificación se desvía. Una vez en producción, supervise el consumo de créditos: es el punto de atención propio de Make.
Un primer agente de este tipo se construye en una o dos horas y puede ahorrar varias horas de clasificación cada semana.
Make y la confidencialidad: lo que hay que saber
Es el punto que hay que mirar de cerca para una pyme española. Make es una plataforma en la nube: sus escenarios y sus datos pasan por los servidores de la empresa, no por los suyos.
Dos matices importantes. Primero, Make es una empresa europea, con sede en Praga, y procesa los datos en centros situados en la Unión Europea. Para el cumplimiento del RGPD, es una ventaja real frente a las plataformas alojadas en Estados Unidos. Segundo, la empresa exhibe certificaciones serias: SOC 2 Tipo II, ISO 27001, cumplimiento del RGPD.
Pero para los datos que no deben salir de la empresa, hay que decirlo con claridad: Make no se autoaloja. Un despacho que trata expedientes de clientes muy sensibles hará bien en mirar hacia las herramientas que se instalan en los propios servidores. Es precisamente el papel de un acompañamiento: elegir la herramienta adecuada según el nivel de confidencialidad exigido. Los despachos jurídicos y las asesorías contables no tienen las mismas restricciones que un comercio minorista.
Make, n8n o Zapier: cómo elegir
Tres plataformas, tres lógicas.
| Criterio | Make | n8n | Zapier |
|---|---|---|---|
| Modelo | Nube, editor visual | Código abierto, autoalojable | Nube, el más sencillo |
| Integraciones | Más de un millar | Varios cientos de nodos | El catálogo más grande |
| Tarificación | Por créditos desde agosto de 2025 | Por ejecución, gratuito si se autoaloja | Por tarea |
| Confidencialidad | Datos tratados en la UE | 100 % en sus instalaciones si se autoaloja | Alojamiento en Estados Unidos |
| Público | Pymes que quieren potencia visual | Equipos técnicos, alta confidencialidad | Necesidad inmediata, sin técnica |
La regla sencilla: Zapier para empezar rápido y fácil, Make para la potencia visual con datos tratados en la UE, n8n para el control total y los datos que no salen.
Para un agente IA, Make y n8n son las dos opciones serias. Make es más accesible: el editor visual guía la construcción, y la curva de aprendizaje es más suave. n8n exige un poco más de técnica pero ofrece el autoalojamiento.
Preguntas frecuentes
¿Hay que saber programar para crear un agente IA con Make?
No. La interfaz es totalmente visual: usted ensambla bloques y rellena instrucciones en español. La única etapa técnica consiste en obtener una clave de API del proveedor del modelo de lenguaje y pegarla en Make. Si sabe configurar una regla de correo, tiene el nivel necesario.
¿Cuánto cuesta un agente IA en Make?
Make ofrece un plan gratuito (1000 créditos al mes), y luego planes de pago que empiezan en torno a diez dólares al mes, con facturación anual, para 10 000 créditos. Los módulos de IA y la ejecución de código consumen más créditos que un módulo clásico. A los créditos se suma el coste de uso del modelo de lenguaje, facturado por su proveedor en cada llamada.
¿Cumple Make con el RGPD?
Sí, en principio. La empresa trata los datos en centros situados en la Unión Europea, exhibe las certificaciones SOC 2 Tipo II e ISO 27001, y ofrece cláusulas contractuales. Lo que sigue dependiendo de usted: elegir el centro de datos adecuado, documentar al encargado del tratamiento, y verificar lo que envía en los escenarios. Para los datos más sensibles, el autoalojamiento sigue siendo la única garantía de que no salgan.
¿Se puede autoalojar Make?
No. A diferencia de n8n, Make solo está disponible en la nube. Si sus datos no deben salir de su infraestructura, oriéntese hacia n8n autoalojado, eventualmente combinado con un modelo de lenguaje local.
¿Qué diferencia hay entre Make, n8n y Zapier?
Zapier es el más sencillo y ofrece el catálogo de aplicaciones más grande, pero su facturación por tarea penaliza los escenarios complejos y sus datos se tratan en Estados Unidos. Make ofrece el editor visual más potente con datos tratados en la UE. n8n es de código abierto, autoalojable, y el único de los tres capaz de funcionar por completo en sus propias instalaciones.
La herramienta adecuada, en el momento adecuado
Make es un buen punto de entrada para una pyme que quiere construir sus primeros agentes IA sin programar, con datos tratados en Europa. No es la respuesta a todo: para los datos que no deben salir de la empresa, hace falta una herramienta autoalojada.
Ahí es donde interviene NexeAI. Construimos sus agentes con usted, en Make o en la herramienta que se adapte a sus restricciones, y luego le formamos para que se vuelva autónomo. Sin caja negra, sin suscripción perpetua, sin dependencia de un proveedor.
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