¿Qué es Make?
Make es una plataforma de automatización sin código. Nació como Integromat en 2015 y ahora forma parte de Celonis. Construyes escenarios en un lienzo visual encadenando módulos, donde cada módulo hace una cosa en una app: vigilar una hoja de Google, crear un ticket de Zendesk, publicar en Slack. Make dice que más de 500.000 equipos construyen con él, con más de 3.500 apps listas para usar, y cualquier cosa con una API se puede añadir como app personalizada.
Está en la misma categoría de automatización de flujos de trabajo que Zapier y n8n, y la propia página de inicio de Make enlaza directamente a sus comparaciones con ambos. Si esa es tu lista corta, empieza con Make vs Zapier y Make vs n8n, o con la comparación a tres bandas AgentKit vs Make vs n8n.
Cómo reseñé Make
Soy Rama y construyo las integraciones y APIs de helpdesk de eesel, así que paso la semana en las mismas APIs de Zendesk y Gorgias que llama un escenario de soporte de Make. Para esta reseña leí la página de precios y las preguntas frecuentes de Make, las páginas del centro de ayuda sobre créditos, operaciones, agentes de IA y Maia, la referencia de la app de Zendesk y todas las notas de versión de 2026. También leí comentarios de la comunidad en Reddit, G2, Capterra y Hacker News. Los precios provienen solo de las páginas de Make, revisadas hoy.
Puntuación: ponderé mucho el constructor y el valor, porque es por lo que la gente elige Make. También conté lo predecible que es la factura y cuánto trabajo carga un equipo de soporte para poner en producción un agente de IA fiable.
Lo que Make hace bien
Make se gana su reputación en cuatro cosas: el lienzo, el precio de entrada, una capa de IA de rápido crecimiento y la gobernanza que obtienes en los planes superiores.
El constructor de escenarios sigue siendo el lienzo más amigable
El editor es una fila de módulos redondos unidos por líneas punteadas. Tras una ejecución, una pequeña burbuja sobre cada módulo muestra cuántas operaciones usó, y puedes hacer clic para inspeccionar cada bundle que pasó. Los routers dividen un flujo en ramas, los filtros se colocan en las conexiones y los gestores de errores capturan los fallos. Tanto los routers como los gestores de errores son gratis: Make no cobra créditos por ellos, según las preguntas frecuentes de precios.
Cuando se acaban las opciones sin código, hay un módulo HTTP para cualquier API, un módulo "Make an API Call" dentro de la mayoría de las apps y Make Code para JavaScript o Python en los planes de pago. Ese rango, desde arrastrar y soltar hasta el código, es la razón por la que Make aparece en los primeros puestos de mi lista de mejores apps de flujos de trabajo.
"Make has slightly better ability to visualise data pass through a scenario (seeing specific bundles per Scenario execution), and it has a neat Grid feature that lets you get a Birds Eye overview of all the Scenarios you have and all the connections."
"I find it more versatile and its interface is more intuitive than Zapier's. For closed and static processes, automating them with Make is more economical than using LLM credits."
El precio de entrada es bajo
El plan Free cuesta 0 $, sin límite de tiempo y sin tarjeta. Los planes de pago empiezan en 9 $ al mes por 10.000 créditos con facturación anual, lo que equivale a 0,90 $ por 1.000 créditos en Core. Para un equipo pequeño que automatiza un puñado de tareas, es difícil de superar. Todos los planes, Free incluido, vienen con usuarios ilimitados.
La capa de IA creció rápido este año
Make lanzó más IA en 2026 que en los pocos años anteriores juntos:
- Make AI Agent (New), lanzado el 2 de febrero de 2026 y en beta abierta en todos los planes. Un agente vive dentro de un escenario, con instrucciones, archivos de conocimiento y herramientas. Sus herramientas pueden ser módulos, escenarios completos, herramientas de servidores MCP u otros agentes, y un panel de razonamiento muestra cada decisión paso a paso.
- Maia, lanzada en las notas de versión el 12 de agosto de 2026. Describes un escenario en lenguaje natural y Maia lo construye o lo depura en el Scenario Builder.
- Make MCP server, para que herramientas de IA como Claude o ChatGPT se conecten a tus escenarios. Septiembre también trajo un plugin oficial de Make para ChatGPT.
- Elección de modelo. Con el AI Provider de Make no necesitas tu propia cuenta de IA, y los planes de pago pueden conectar sus propias claves de OpenAI o Anthropic en su lugar.
Me gusta lo honesta que es la propia documentación de Make sobre dónde encajan los agentes. Su introducción a los agentes de IA dice que uses un escenario estándar cuando la misma entrada deba dar siempre la misma salida, un paso de app de IA para traducir o resumir, y un agente solo para decisiones de criterio. También dice que elijas tareas "that you trust an intern to handle". Es un buen consejo para cualquier agente de IA, y es la misma línea que yo trazaría.
La gobernanza es sólida cuando pagas
Make cumple con el RGPD y cuenta con certificaciones SOC 2 Tipo II y SOC 3, según su página de inicio. Los planes de pago añaden Make Grid, un mapa autogenerado de todos los escenarios y dependencias, y Teams añade roles de equipo y plantillas compartidas. Enterprise añade registros de auditoría, roles personalizados, un agente on-prem y protección contra excedentes, de modo que los escenarios sigan funcionando cuando se acaban los créditos.
Donde Make te exige más
Ninguno de estos puntos es decisivo. Son los costos que el titular de "9 $ al mes" deja fuera.
Los créditos siguen a los bundles, no a las ejecuciones
Esta es la parte más malentendida de Make. Se gasta un crédito cada vez que un módulo procesa un bundle, que es un elemento de datos: un correo, una fila, un ticket. La guía de operaciones de Make usa este ejemplo: un escenario vigila un Google Form, recibe 10 respuestas nuevas y luego, para cada una, crea un documento, lo descarga y lo envía por correo. El disparador cuesta 1, cada uno de los tres módulos siguientes se ejecuta 10 veces, y la ejecución cuesta 31 operaciones, no 4.
La solución es el diseño, y la guía de Make la muestra: un agregador de texto que combina los elementos en un solo correo redujo una ejecución similar de 11 operaciones a 3. Los buenos constructores de Make piensan en bundles. Los nuevos lo descubren con la factura.
Los disparadores de polling gastan créditos mientras no pasa nada
La mayoría de los módulos "Watch" son disparadores de polling. Revisan una app en busca de datos nuevos según un horario, y la guía de operaciones de Make cuenta cada revisión como una operación. Los planes de pago permiten programar hasta cada minuto. Un mes tiene unos 43.200 minutos, así que un solo escenario con polling cada minuto puede gastar 43.200 créditos al mes antes de procesar nada. Eso es más de cuatro veces el plan de 10.000 créditos.
Los disparadores instantáneos lo evitan. La app notifica a Make mediante un webhook solo cuando llegan datos nuevos. La app de Zendesk de Make tiene módulos instantáneos precisamente por esto. Revisa el tipo de cada disparador antes de activar un escenario.
"I currently use the Core plan with 10,000 credits per month, but during a recent month of development and testing, I used approximately 28,000 credits. This makes it difficult to predict costs, especially when troubleshooting scenarios that require multiple executions."
Las pruebas también cuentan, como descubrió ese reseñador. Los bucles descontrolados son la otra sorpresa clásica, y pueden llevar tu saldo por debajo de cero:
"If you make an infinity loop accidentally, you can zap all your credits and even go into a deficit."
Los pasos de IA se facturan por tokens, y construir con Maia también cuesta créditos
Las acciones fijas cuestan 1 crédito. Las funciones de IA son dinámicas. Con el AI Provider de Make, una ejecución de agente cuesta 1 crédito por operación más créditos según los tokens de IA, y subir archivos de conocimiento añade tokens de embeddings, según la guía de créditos de agentes de IA. Si traes tu propia clave de OpenAI o Anthropic en un plan de pago, Make cobra solo las operaciones y tu proveedor factura los tokens.
Maia consume del mismo fondo de créditos que tus escenarios. Los planes de pago reciben gratis los primeros 70 mensajes durante 30 días, y el plan Free recibe 45 mensajes en una prueba de 30 días. Después, cada respuesta cuesta créditos según la complejidad de la tarea. Los dos ejemplos de la documentación de Make muestran respuestas que cuestan 140,04 y 160,18 créditos.
Eso no es motivo para saltarse Maia. Es un motivo para saber que una conversación larga mientras construyes puede costar más que semanas de ejecutar el escenario terminado en un plan pequeño. Si las cuentas de tokens son nuevas para ti, mi explicación sobre los tokens de LLM las cubre.
El mantenimiento es tuyo cuando las apps cambian
Make mantiene sus módulos de apps, pero tus escenarios aun así se rompen cuando un proveedor cambia su API. Las notas de versión de 2026 de Make listan 91 entradas del 9 de enero al 16 de octubre, y 20 de sus títulos señalan una acción requerida, una obsolescencia, una retirada o una migración: Stripe, actualizaciones de inventario de Shopify, la API V2 de Aircall, los modelos antiguos de OpenAI y más. Cada una es una oportunidad de que un escenario se detenga en silencio, por lo que trato los flujos de trabajo automatizados como algo que se mantiene, no algo que se termina.
"While the visual interface is great, the learning curve can be quite steep once you start building more complex scenarios. Understanding how to properly use iterators, aggregators, and mapping complex data structures took me quite a bit of trial and error."
"Error handling can also be a little unforgiving: a temporary HTTP/network issue can deactivate an instant scenario if no retry handler has been configured."
A eso se suma la curva de aprendizaje. El constructor es amigable, pero el mapeo de datos, los iteradores, los agregadores y las rutas de error llevan tiempo, y eso es lo que mencionan la mayoría de las reseñas negativas.
¿Cuánto cuesta Make en 2026?
Make cobra por créditos al mes. La mayoría de las acciones de módulo cuestan 1 crédito, y el plan define tanto tu paquete de créditos como tus funciones. Aquí está la tabla de la página de precios con el tamaño predeterminado de 10.000 créditos, tal como me la mostraron hoy:
| Plan | Facturación anual (por mes) | Facturación mensual | Créditos / mes | Qué incluye y los límites |
|---|---|---|---|---|
| Free | 0 $ | 0 $ | 1.000 | 2 escenarios activos, intervalo mínimo de 15 minutos, ejecución máxima de 5 minutos, 7 días de registros, sin Make Code |
| Core | 9 $ (0,90 $ por 1.000) | 10,59 $ | 10.000 | Escenarios activos ilimitados, programación cada minuto, ejecución máxima de 40 minutos, Make API, Make Grid, 30 días de registros |
| Pro | 16 $ (1,60 $ por 1.000) | 18,82 $ | 10.000 | Ejecución prioritaria, variables personalizadas, búsqueda de texto completo en registros, créditos anuales que duran 12 meses |
| Teams | 29 $ (2,90 $ por 1.000) | 34,12 $ | 10.000 | Equipos y roles de equipo, plantillas de escenarios compartibles |
| Enterprise | Personalizado | Personalizado | Personalizado | Apps enterprise, funciones personalizadas, registros de auditoría, protección contra excedentes, soporte 24/7, 60 días de registros |
Cuatro cosas que la tabla no deja claras:
- Make muestra ahora dos tarjetas de precios. En mi navegador, los precios anuales eran 9 $, 16 $ y 29 $ con distintivos "Save 15%". Una captura de la misma página el mismo día, mostrada arriba, mostraba 12 $, 21 $ y 38 $ con "Save 25%". Cuál te toca parece variar según la visita, así que lee tu propia página antes de presupuestar.
- El precio por crédito baja al mover el control deslizante. Los paquetes más grandes cuestan algo menos por cada 1.000 créditos. En mi navegador, unos 13.772 créditos al mes costaban 12 $ en Core anual, así que no pagas la tarifa de 10.000 créditos para siempre.
- Los créditos sin usar caducan. Con facturación mensual se reinician cada mes. La facturación anual en Pro y Teams permite que los créditos duren 12 meses. Core no tiene esa flexibilidad.
- Quedarte sin créditos pausa tus escenarios. Los datos de webhook se ponen en cola y los escenarios con polling se ponen al día más tarde, pero nada se ejecuta hasta que añades créditos. Puedes comprar paquetes extra de 1.000 o 10.000, o activar la compra automática. La protección contra excedentes es solo de Enterprise.
Make Code se factura aparte a 2 créditos por segundo de ejecución, así que un script de 3 segundos cuesta 6 créditos cada vez que se ejecuta.
Introduce tus propios números abajo. Usa la regla de Make de 1 crédito por acción de módulo y 1 por revisión de polling, y pone al lado las cuentas por ticket de eesel para trabajo de soporte. Mi guía de precios de Make tiene más ejemplos resueltos.
Qué dicen los usuarios sobre Make
Las valoraciones son altas. Make tiene 4,6/5 con 399 reseñas en G2 y 4,8 con 409 en Capterra, donde la facilidad de uso puntúa más bajo, 4,3. Los contras más etiquetados en G2 son la curva de aprendizaje y la gestión de errores, siete menciones cada uno. El valor es el elogio más común:
"Make offers very good value for the price, especially for complex workflows that would otherwise require custom development."
Quienes usan tanto Make como n8n tienden a llegar a la misma división que yo: Make para velocidad y pulido, n8n para trabajo con mucho código y alto volumen.
"If your workflows are less than ~8-10 steps, Make is usually cheaper. Self hosting n8n is cheap, but it's not as easy as it might sound, and you have to be on top of updates and changes."
Los desarrolladores son el público más duro, porque montar a clics un bucle y una ruta de error puede ser más lento que escribirlos. Es un punto válido ahora que los agentes de programación también pueden escribir scripts de unión, algo que cubro en mi guía de automatización con Claude Code.
"Make.com used to drive me bonkers when it took 10+ minutes to create all the nodes in the UI to handle loops, errors, etc. when I could normally just write a few lines of code to handle it."
Sobre los agentes de IA, la opinión más útil que encontré fue un recordatorio de que el nodo del agente no es la parte difícil. Los constructores coinciden en que el modelo, el prompt y las herramientas se parecen entre plataformas, y lo que cambia son los precios y la plataforma que lo rodea:
"The agent is just a node that has a prompt, a model and a connection to tools. If you the same first two only, you will get almost the same results."
Estoy de acuerdo, y por eso juzgaría cualquier agente por el trabajo que lo rodea: conocimiento, traspasos y pruebas. Mi lista de ejemplos de agentes de IA muestra cómo se ve eso en la práctica. No encontré todavía un veredicto independiente de usuarios sobre Maia. Los hilos sobre ella hasta ahora son publicaciones del propio Make.
¿Debería un equipo de soporte usar Make?
Make tiene verdadera profundidad para helpdesks. La app de Zendesk tiene 28 módulos: vigilar tickets, vistas, comentarios y artículos, crear y actualizar tickets, conversaciones laterales, usuarios y organizaciones, además de un módulo Make an API Call para cualquier otra cosa. Las notas de versión del 28 de agosto de Make también listan herramientas ampliadas de Gorgias. La propia documentación de agentes de IA de Make nombra la clasificación de tickets de soporte como el primer agente de ejemplo.
Así que la fontanería está cubierta. Lo que falta es todo lo que hace seguro enviar una respuesta de IA. Tendrías que construir tú mismo la detección de marca, las consultas de pedidos, las reglas de traspaso, el horario comercial, los filtros de "no respondas a este" y las pruebas, dentro de una app de agentes en beta. Ahí es donde muerde el consejo del becario de Make: una respuesta de cara al cliente no es una tarea de becario, y una respuesta equivocada y segura de sí misma cuesta más que una lenta. Mi guía sobre alucinaciones de IA en soporte explica por qué.
"Make is powerful, but some important configuration and runtime behaviour is difficult to inspect and verify. In particular, concurrency, sequential processing, webhook response behaviour, linked-record searches, and the difference between configuration state and actual runtime behaviour can be difficult to establish."
Ese reseñador usa Make para convertir consultas de clientes en registros estructurados. Para una respuesta que sale con tu marca, quieres lo contrario: cada decisión visible, con un humano en el circuito donde el agente no esté seguro.
Así dividiría yo el trabajo. La propia guía de Make cubre los tres primeros pasos. El cuarto es otro tipo de tarea.
- Usa Make para la fontanería: sincronizar tickets con un CRM o una hoja, alertas de Slack para tickets VIP, informes semanales y clasificación de tickets con IA donde una etiqueta equivocada sale barata. Mi guía para automatizar la clasificación de tickets es un buen punto de partida.
- Contrata para la cola: responder a clientes, pasar el caso a personas y aprender de tu historial de tickets. Ese es el trabajo de un compañero de IA que llega con las habilidades de helpdesk, en lugar de uno que ensamblas tú.
Amagency muestra por qué. Gestiona el soporte al cliente de Hoover Australia, Hoover New Zealand, Cubii Australia y Peace Hive desde una sola cuenta de Gorgias. En cada ticket nuevo, eesel omite el correo de marketing y las alertas del sistema, deduce la marca a partir de pistas como el dominio, la moneda y el código postal, comprueba el pedido en la tienda correcta, asocia piezas por número de modelo y deja un borrador listo para enviar como nota interna. Entre el 8 de agosto y el 8 de septiembre de 2026, preparó unos 350 tickets de Gorgias, redactó unas 460 respuestas en borrador y dejó unas 900 notas internas. Cada uno de esos pasos sería su propia rama, consulta y ruta de error en un escenario de Make. Más sobre esa configuración en mi guía de IA para Gorgias, y mi recopilación de la mejor IA para Gorgias compara las opciones.
Sea cual sea el camino que elijas, prueba antes de que algo toque a un cliente. Mi tabla de evaluación de pilotos de soporte con IA fija el listón, y mi guía de pruebas de agentes de soporte con IA cubre la prueba en sí. Si estás sopesando el costo, mi desglose del costo de un agente de IA hace las cuentas.
Make vs Zapier vs n8n, en breve
Los tres conectan apps. Se diferencian en para quién están hechos y qué cuentan:
| Make | Zapier | n8n | |
|---|---|---|---|
| Constructor | Lienzo visual con routers y bucles | Pasos lineales, el más fácil para empezar | Lienzo de nodos con código en cualquier paso |
| Unidad de facturación | Créditos por acción de módulo (precios) | Tareas (precios) | Ejecuciones por cada ejecución completa de flujo (precios) |
| Alojamiento | Solo en la nube | Solo en la nube | En la nube o autoalojado |
| Ideal para | Personas sin perfil de desarrollo que construyen flujos complejos | Automatizaciones simples y rápidas | Equipos técnicos que quieren control |
Make es el punto medio: más potencia que un constructor lineal, menos código que n8n. Mi reseña de n8n cubre el otro extremo, y Gumloop vs Make compara Make con un constructor centrado en agentes. Para una lista más amplia, mira mis alternativas a Make.
Pros y contras de Make
| Pros | Contras |
|---|---|
| El lienzo visual más amigable para flujos complejos y ramificados | Los créditos siguen a los bundles, así que los costos escalan con el volumen de datos |
| Plan Free sin límite de tiempo; planes de pago desde 9 $/mes con pago anual | Los disparadores de polling gastan créditos aunque no haya nada nuevo |
| Los routers y gestores de errores no cuestan créditos | Los pasos de IA y Maia se facturan por tokens, más difíciles de predecir |
| Más de 3.500 apps, módulo HTTP y Make Code | Make AI Agents siguen en beta abierta |
| Maia construye y arregla escenarios a partir de lenguaje natural | Curva de aprendizaje con mapeo, iteradores y agregadores |
| SOC 2 Tipo II, SOC 3, RGPD; Make Grid en planes de pago | Dos tarjetas de precios en la página de precios ahora mismo |
| Servidor MCP y plugin de ChatGPT | Los créditos sin usar caducan; la protección contra excedentes es solo de Enterprise |
Para quién es Make y quién debería saltárselo
Elige Make si eres responsable de operaciones, marketing o soporte y quieres automatizar entre muchas herramientas sin escribir código, tus flujos se ramifican y se repiten, y prefieres no gestionar servidores. También es buena opción para agencias que construyen automatizaciones para clientes y para quien ya se quedó pequeño con un constructor lineal.
Sáltate Make si necesitas un agente de soporte terminado este mes y nadie quiere mantener uno, o tus cargas son de larga duración y alto volumen, donde el precio por ejecución de n8n puede salir más barato. Si estás comparando constructores con agentes ya hechos de forma más general, mi guía de constructores de agentes de IA sin código y mi reseña de Voiceflow cubren el mismo equilibrio desde otros ángulos.
Mi veredicto: 4,1/5
| Área | Puntuación | Por qué |
|---|---|---|
| Potencia de construcción | 4,6 | Routers, iteradores, agregadores, rutas de error, HTTP y código |
| Facilidad de uso | 4,3 | El lienzo más amigable para lo complejo, pero el mapeo lleva tiempo aprenderlo |
| IA y agentes | 3,9 | Maia, agentes, MCP; agentes en beta, facturación por tokens |
| Precio y valor | 4,0 | Entrada barata, pero los bundles, el polling y la IA hacen las facturas difíciles de predecir |
| Encaje con equipos de soporte | 3,5 | Módulos de helpdesk sólidos; el agente, los traspasos y las pruebas son tuyos |
| General | 4,1 | El mejor constructor visual para quienes no son desarrolladores, si diseñas pensando en créditos |
Make es el mejor constructor visual de automatizaciones para equipos sin desarrolladores, y Maia hace que el primer escenario sea más fácil de construir que nunca. Valóralo por lo que es, un kit de herramientas. Si quieres construir automatizaciones y hacerte cargo de ellas, Make es un gran lugar para hacerlo. Si lo que necesitas es un compañero que ya sepa trabajar la cola de tu helpdesk, no gastes un trimestre convirtiendo un kit de herramientas en uno.
Contrata a eesel para la cola, quédate con Make para el pegamento
eesel es la otra mitad de esa división. Make te da las piezas. Con eesel, contratas compañeros de IA listos para trabajar en tareas concretas. El compañero de IA para el helpdesk se une a tu cola de Gorgias o a Zendesk, aprende de tickets anteriores y de tu centro de ayuda, y se prueba con tickets históricos antes de responder a un cliente. El redactor de blogs con IA hace el mismo trabajo para el contenido.
Si te gusta Make porque te gusta el control, la CLI de eesel es la parte que conviene mirar. Es el mismo compañero que el del panel, manejado desde tu terminal. npx @eesel/cli init chat-bubble --site https://your-site.com crea un agente que lee tu sitio, sin necesidad de cuenta para empezar. eesel integrations connect zendesk inicia la conexión con el helpdesk, que una persona aprueba en Zendesk. eesel automations y eesel instructions gestionan lo que hace por sí solo, y eesel approvals approve <id> libera acciones retenidas. Cada comando imprime JSON y --dry-run muestra la llamada exacta que haría una escritura, así que Claude Code, Cursor o Codex pueden ejecutar la configuración por ti. eesel mcp token también convierte tu espacio de trabajo en un servidor MCP. Make AI Agents pueden usar herramientas de servidores MCP, así que es una forma de conectar ambos, aunque probaría la combinación antes de depender de ella. Mi guía de la CLI de atención al cliente cubre el panorama general.
Los precios son planes mensuales fijos de créditos desde 299 $ por 500 créditos, donde un ticket o chat es 1 crédito sin importar cuántos pasos requiera, y hay una prueba gratuita con 100 créditos. Conserva tus escenarios de Make para el pegamento y deja que un compañero que ya conoce tu helpdesk se encargue de la cola. Prueba eesel.