Automatizaciones con Make, de 0 a 99

Programa

Qué aprende el equipo

6 módulos de referencia. Antes de empezar se eligen los que encajan con vuestro nivel y vuestros procesos.

1. 0Consultoría de procesos y mentalidad de automatización6 temas

   • Visión sistémica del negocio: la empresa como un sistema de subsistemas (RRHH, finanzas, operaciones, marketing, ventas) y su relación con el entorno.
   • Niveles de consciencia en automatización: cómo superar los bloqueos más comunes ("no tengo tiempo", "no tengo conocimientos", "miedo a perder el control", "son solo 5 minutos").
   • Detección de oportunidades: las tres características del proceso automatizable (repetitivo, recurrente y susceptible de error humano) y cómo trocear el proceso real paso a paso.
   • Documentación y dibujo: lista paso a paso, vídeo y diagramas; checklist de sistemas, responsables, datos y excepciones.
   • Priorización estratégica: fricción al cambio, aporte humano y madurez del proceso.
   • Cálculo del ROI: cómo 5 minutos al día suponen casi 3 días de trabajo al año (2,29 días).
2. 1Fundamentos de la automatización5 temas

   Empezamos desde cero, con IA desde el primer escenario.

   • La interfaz de Make: escenarios, operaciones y transferencia de datos.
   • Disparadores: webhooks (instantáneos) frente a polling (programados).
   • Conexiones HTTP para cualquier herramienta en la nube y uso práctico de webhooks.
   • Herramientas nativas de IA: el módulo Make AI Tools.
   • Caso práctico: clasificador de correos que detecta sentimiento e idioma y decide si alertar en Slack o guardar en Excel.
3. 2Estructuras de datos y lógica avanzada4 temas

   • Mapeo y transformación: limpiar datos (JSON, textos) antes de enviarlos a la IA.
   • Iteradores y agregadores: procesar listas una a una con IA y volver a unirlas.
   • Routers y filtros: caminos condicionales basados en decisiones de la IA.
   • Caso práctico: resumen de noticias personalizado a partir de RSS, enviado como newsletter automática.
4. 3Extracción y visión4 temas

   • Content Extractor: leer webs y artículos limpios, sin HTML sobrante.
   • OCR y visión: leer texto dentro de imágenes o PDFs.
   • Manejo de archivos: descargar, renombrar y subir archivos a la nube automáticamente.
   • Caso práctico: digitalización de tickets desde una foto en Telegram hasta una fila en Google Sheets.
5. 4Make AI Agents7 temas

   Dejamos los prompts sueltos y pasamos a agentes que deciden qué hacer.

   • Agentes en el lienzo: crear, ejecutar y depurar agentes en el mismo lienzo que los escenarios.
   • Herramientas del agente: cualquier módulo o escenario de Make como herramienta, decidiendo qué datos fija la IA y cuáles fijas tú.
   • Herramientas MCP: conectar el agente a servidores MCP para usar sistemas que no están en Make.
   • Archivos: agentes que reciben, analizan y generan PDF, imágenes o CSV.
   • Panel de razonamiento: ver en tiempo real qué piensa el agente, qué herramienta usa y por qué; probarlo desde el chat del lienzo.
   • Agente o escenario: cuándo usar un agente y cuándo una automatización de pasos fijos.
   • Llamadas directas a modelos: uso de la Responses API de OpenAI (la Assistants API dejó de funcionar el 26 de agosto de 2026).
6. 5Robustez, errores y optimización3 temas

   • Gestión de errores: directivas Break, Resume y Rollback.
   • Autocorrección con IA: analizar el error y enviar un informe legible al técnico.
   • Optimización de operaciones: técnicas para gastar menos créditos en Make, también con agentes.

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