Guía práctica para usar Make.com y crear tus propias automatizaciones
En un presente donde las palabras ‘democratización’ y ‘automatización’ inundan nuestras redes día a día, os presentamos la herramienta Make. Sin duda, un buen aliado a tener en cuenta.
Make es una herramienta de automatización de tareas ‘no-code’. Es decir, no tienes que tener conocimientos de código de programación para poder diseñar tus flujos de trabajo automatizados.
¡Ojo!, no requerir de código no implica que sea fácil. De hecho, los escenarios pueden ser tan complejos como seamos capaces de imaginar.
Siempre es recomendable tener conocimientos básicos de programación para entender cómo funcionan los diagramas de flujo secuenciales, condicionales o los bucles iterativos. Aquí hablamos de lógica, no influye el lenguaje de programación.
En este artículo presentaremos un escenario con el que automatizaremos la generación de contenido para nuestras redes.
Para ello, vamos paso a paso.

Interfaz de usuario en Make.com
1. Crea tu cuenta
Crea una cuenta en www.make.com así como en todos los servicios externos que vayas a necesitar en tu proceso de automatización. Probablemente necesitarás hacer uso de los servicios de Google Drive y utilizar Google Sheet para poder tener una pequeña ‘base de datos personal’. También necesitarás una cuenta de OpenAI para poder implementar IA mediante su API en tu automatización.
2. Diseña tu escenario
Lo ideal es que comiences a papel y lápiz. Piensa qué procesos y módulos externos necesitarás implementar y en qué orden se ejecutarán. ¿Necesitas añadir condiciones?, ¿Se ejecutan de forma cíclica?, ¿Qué evento necesitas como ‘trigger’ para inicializar tu automatización?, ¿Qué nivel de personalización necesitas?,
Trata de contemplar todas las casuísticas para crear un escenario consistente, completo y eficaz.
3. Optimiza tu escenario
Una vez tengas el diagrama de flujo diseñado, trata de optimizar el proceso para evitar gastos innecesarios. Ten en cuenta que cada operación dentro de tu diagrama tiene un coste. En procesos cíclicos diarios o semanales, puede suponer un gran ahorro a final de año el hecho de que tu escenario esté bien optimizado.
Ahora sí, centrémonos en nuestra creación y distribución de contenidos automatizada.

Ejemplo – Escenario automatización redes
Cálculo de operaciones por ejecución:
Total = 1(GoogleSheets) + 3(OpenAI) + 5(Redes) = 9 operaciones por cada ejecución completa del flujo.
1.Módulo Google Sheets:
En este módulo Make podrá leer la información recibida en un archivo de Google Sheets que previamente hayamos cumplimentado. Por ejemplo, 30 ideas para crear contenido para una ferretería.
2.1. Módulo OpenAI – Contenido:
En nuestro segundo módulo, ingresaremos el prompt que introduciríamos en ChatGPT para crear nuestro post. Aquí daremos las órdenes, el estilo, tono, longitud y estructura del post a crear.
2.2. Módulo OpenAI – Prompt Imagen:
En este paso daremos la orden de generar un prompt específico para Dall-e a partir del contenido generado en el módulo anterior. Podríamos unificar estas funciones en un solo módulo aunque perderíamos calidad en la generación del contenido.
2.3. Módulo OpenAI – Imagen:
Utilizaremos la herramienta Dall-e de nuestro módulo de OpenAI para generar una imagen a partir del prompt resultante en el módulo anterior.
- Bifurcación en nuestro diagrama de flujo para distribuir la imagen y contenido generado a cada una de las redes sociales. Aquí podemos añadir condicionantes que personalicen nuestro escenario, eligiendo tramos horarios según la red social o cualquier otra personalización según el destino.
- Cada uno de los módulos de las redes sociales donde queramos subir nuestro contenido.
¿Cuántas operaciones necesitas?
Make nos cede hasta 1000 operaciones mensuales de forma gratuita. Más que suficiente para aquellos que empiezan, pero pronto se queda escaso cuando comienzas a usarlo en profundidad. Por eso me gustaría hacer hincapié en la optimización. Tanto de los módulos, como del diagrama en sí.
En cada uno de los módulos de OpenAI utilizados en nuestro diagrama debemos especificar el modelo de LLM que queremos utilizar. Tenemos modelos como el GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4 turbo, etc. Dependiendo de la complejidad de la tarea a realizar por este módulo utilizaremos el que más se ajuste. El precio de uso de la API de OpenAI se encuentra en el siguiente enlace.
Por otro lado, para optimizar nuestra automatización debemos tener claro los límites y restricciones que exige la tarea. Imaginemos que queremos automatizar la recepción de e-mails de nuestro negocio, almacenar los datos y generar una respuesta personalizada.
En vez de activar nuestro diagrama completo con cada correo entrante, puede ser más óptimo programar una hora cíclica de lectura de todos los e-mails recibidos ese día y gestionarlos en un solo diagrama, reduciendo drásticamente las operaciones utilizadas en ese escenario.
Aquí reside la diferencia entre una automatización optimizada y otra que no. Para aquellos que quieran vender sus servicios como técnico de automatización a terceros, les será crucial una buena optimización para poder ajustar las tarifas a sus clientes.
Como veis, no hemos generado una sola línea de código y el interfaz y configuración de los módulos es realmente intuitivo. En una sola tarde serás capaz de poder automatizar el contenido del mes de todas tus redes.
Make consigue unificar los términos ‘democratización’ y ‘automatización’ de una forma sencilla, intuitiva y práctica. De ahí su creciente interés por parte del público y con ello, la redacción de este artículo.
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