Verificado: 8 de septiembre de 2026. Funciones, precios y consumo revisados en documentación oficial de Make. Make AI Agents continúa evolucionando y algunas capacidades pueden cambiar.
Make ya no sirve únicamente para conectar aplicaciones mediante flujos definidos paso a paso. Con Make AI Agents, la plataforma permite crear agentes que reciben un objetivo, consultan contexto, eligen herramientas y deciden qué acciones ejecutar dentro de un proceso. Para una pequeña empresa, la oportunidad es real, pero también lo es el riesgo de automatizar decisiones que deberían seguir bajo control humano.
Conclusión rápida
- Conviene probar Make AI Agents cuando un proceso necesita interpretar información y elegir entre varias acciones.
- Un escenario tradicional sigue siendo mejor cuando el proceso es determinista y siempre debe seguir los mismos pasos.
- Make permite construir agentes sobre su ecosistema visual y conectarlos con 3.000+ aplicaciones.
- El coste de IA no se resume en “una ejecución”: puede combinar créditos por operación y consumo de tokens.
- Empieza con tareas reversibles y supervisadas antes de permitir que un agente actúe sobre clientes, dinero o datos críticos.
Qué es Make AI Agents
Un escenario normal de Make ejecuta una lógica que tú defines: cuando ocurre A, realiza B y después C. Un agente introduce una capa de decisión. Recibe instrucciones, puede consultar conocimiento y herramientas disponibles, y decide qué ruta seguir para alcanzar un objetivo.
Make presentó su nueva generación de AI Agents en febrero de 2026 con una idea central: combinar decisiones adaptativas de IA con automatización visual y trazable. Los agentes pueden compartirse entre equipos y workflows y trabajar con herramientas conectadas dentro del ecosistema de Make.
Agente de IA vs escenario tradicional de Make
| Necesidad | Escenario tradicional | AI Agent |
|---|---|---|
| Pasos siempre iguales | Mejor opción | Complejidad innecesaria |
| Clasificar información variable | Requiere reglas | Puede interpretar contexto |
| Elegir entre varias herramientas | Rutas y filtros definidos | Puede decidir según el objetivo |
| Resultado totalmente predecible | Más fácil de controlar | Menos determinista |
| Tareas ambiguas | Difícil de modelar | Puede aportar valor |
La regla práctica es sencilla: no uses un agente solo porque existe. Si puedes dibujar el proceso completo de antemano y no quieres desviaciones, un escenario convencional suele ser más barato y auditable.
Qué puede automatizar un pequeño negocio
1. Clasificación y seguimiento de leads
Un agente puede recibir un formulario, interpretar el tipo de solicitud, consultar información disponible y decidir si crea una oportunidad, solicita datos adicionales o deriva el lead a una persona. La decisión debe tener límites claros: por ejemplo, nunca descartar automáticamente un lead importante sin revisión.
2. Triage de correo y solicitudes internas
Puede identificar intención, urgencia y área responsable antes de abrir una tarea o enviar información a otra aplicación. Este caso suele ser más seguro que permitir respuestas automáticas sin supervisión.
3. Preparación de información para ventas
El agente puede reunir contexto de varias fuentes, resumirlo y preparar una ficha antes de que una persona contacte al cliente. Aquí la IA acelera el trabajo sin sustituir la decisión comercial.
4. Operaciones repetitivas con excepciones
Procesos como solicitudes de soporte, clasificación de documentos o enriquecimiento de registros pueden beneficiarse cuando existe un camino habitual pero también muchas excepciones difíciles de expresar con reglas estáticas.
Cuánto cuesta: créditos, operaciones y tokens
Make utiliza créditos como unidad de consumo. En la configuración de precios consultada, Free incluye hasta 1.000 créditos al mes; Core parte de $12/mes para 10.000 créditos, Pro de $21 y Teams de $38. La escala de créditos puede cambiar el precio total.
Con AI Agents, el consumo puede ser dinámico. Cuando utilizas el proveedor de IA de Make, ejecutar un agente consume créditos por operación y también créditos asociados a los tokens utilizados. Si conectas tu propio proveedor de IA en un plan pagado, Make cobra las operaciones y el proveedor externo factura sus tokens según sus propias condiciones.
Esto significa que dos agentes aparentemente iguales pueden tener costes distintos si uno procesa textos más largos, consulta más herramientas o necesita más iteraciones para resolver la tarea.
Cómo controlar el coste antes de escalar
- Empieza con un solo proceso y mide créditos por caso completado.
- Limita las herramientas que el agente puede utilizar.
- Reduce el contexto a la información que realmente necesita.
- Evita que el agente reintente indefinidamente una tarea que falla.
- Compara el coste mensual con el tiempo humano realmente ahorrado.
Dónde Make AI Agents tiene ventaja
- Visibilidad: encaja dentro del constructor visual de Make.
- Ecosistema: puede apoyarse en miles de aplicaciones y módulos ya disponibles.
- Combinación de lógica e IA: no todo el workflow tiene que depender de un modelo generativo.
- Elección de proveedor: Make ofrece su proveedor de IA y, en planes pagados, conexiones personalizadas con proveedores como OpenAI o Anthropic.
- Reutilización: un agente puede formar parte de varios procesos en lugar de duplicar toda la lógica.
Dónde todavía conviene ser conservador
- Pagos, reembolsos y movimientos financieros.
- Eliminación de datos o registros.
- Mensajes externos sensibles enviados sin aprobación.
- Decisiones legales, laborales o médicas.
- Cambios irreversibles en sistemas críticos.
En estos casos, el agente puede preparar la acción, pero una persona debería revisarla antes de ejecutarla.
Make AI Agents vs n8n, Zapier y un chatbot
Un agente no sustituye automáticamente a las demás plataformas. La decisión depende del nivel de control, facilidad y mantenimiento que necesita tu equipo. Si tu shortlist todavía está abierta, DALQIVO ya compara n8n vs Make vs Zapier, n8n vs Make y Zapier vs Make.
También puedes empezar por nuestra guía de mejores herramientas de automatización o utilizar el Selector DALQIVO de automatización.
Plan de prueba recomendado
- Escoge una tarea frecuente pero reversible.
- Define exactamente qué puede consultar y qué puede modificar el agente.
- Construye primero la parte determinista del workflow.
- Añade el agente solo donde realmente exista ambigüedad.
- Registra coste, errores y tiempo ahorrado durante una semana.
- Escala únicamente si el resultado es estable y económicamente justificable.
Veredicto DALQIVO
Make AI Agents merece una prueba seria si ya utilizas Make o si tus procesos combinan muchas aplicaciones con decisiones variables. Su mayor atractivo no es “tener IA”, sino permitir que esa IA opere dentro de una plataforma de automatización visual que el equipo puede inspeccionar.
Para un negocio que todavía no automatiza nada, empezar directamente con agentes puede añadir demasiada complejidad. Primero automatiza el proceso básico; después decide qué decisiones realmente necesitan IA.
Prueba Make con un proceso pequeño
Antes de migrar una operación importante, construye un escenario controlado y mide el consumo real de créditos y el tiempo ahorrado.
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