Make vs Zapier: cuál elegir para automatizar tu trabajo

Si llevas un tiempo intentando quitarte tareas repetitivas de encima, es probable que hayas tropezado con estos dos nombres. Make y Zapier son las dos plataformas de automatización sin código más populares del mercado, y la comparativa Make vs Zapier aparece constantemente en foros, grupos de emprendedores y artículos de productividad. El problema es que la mayoría de esas comparativas te dan la versión resumida —Zapier más fácil, Make más barato— y ahí se quedan. La realidad es bastante más matizada, y hay un par de trampas en las que es muy fácil caer si no entiendes bien cómo funciona cada una por dentro.

Vamos por partes.

Qué son y para qué sirven (explicado de verdad)

La idea detrás de ambas plataformas es sencilla: conectar aplicaciones que por defecto no se hablan entre sí y hacer que ocurran cosas automáticamente cuando se cumplen ciertas condiciones. Recibes un formulario de contacto y quieres que aparezca automáticamente una tarea en tu gestor de proyectos. Se cierra una venta en Stripe y quieres recibir una notificación en Slack. Publicas un artículo en WordPress y quieres actualizar el estado en tu base de datos de Notion. Todo eso, sin tocar nada manualmente.

La forma más clara de entender cómo funcionan es pensar en recetas de cocina. Tú escribes la receta una vez —cuando pase esto, haz aquello— y la plataforma la ejecuta por ti cada vez que se da la condición. La gracia no es solo ahorrarte el clic, sino que todo ocurre siempre igual, sin olvidos, sin errores humanos y sin depender de que tú estés delante del ordenador.

Zapier lleva en esto desde 2011 y es el líder indiscutible del mercado. Tiene más de 7.000 aplicaciones integradas —básicamente, si usas una herramienta mínimamente conocida, Zapier ya sabe hablar con ella— y su gran baza es la simplicidad. Sus automatizaciones se llaman Zaps, funcionan con una lógica de trigger → acción (cuando pasa X, haz Y), y se montan en minutos sin necesidad de saber nada técnico. La interfaz te guía paso a paso: eliges el punto de partida, eliges qué quieres que ocurra, conectas tus cuentas, pruebas y listo.

Make, que hasta 2022 se llamaba Integromat, viene con una filosofía diferente. También conecta aplicaciones, pero su interfaz es un canvas visual donde tú diseñas el flujo como si estuvieras dibujando un diagrama sobre una pizarra. Las automatizaciones se llaman scenarios y cada paso es un módulo que añades al lienzo y conectas con el siguiente mediante flechas. Tiene alrededor de 2.500 aplicaciones integradas, bastantes menos que Zapier en catálogo, pero con integraciones generalmente más profundas dentro de cada herramienta. Y aquí viene lo que de verdad diferencia a Make: su capacidad para trabajar con lógica compleja, procesar listas de datos elemento por elemento y tomar decisiones distintas según lo que encuentre en cada paso.

Para que quede claro: ambas herramientas hacen lo mismo a nivel básico. Las diferencias aparecen cuando tus flujos crecen, se complican o necesitas hacer cosas que van más allá de mover un dato de A a B.

Cómo funciona cada una en la práctica

Zapier: tu primer Zap en cinco minutos

Con Zapier, montar una automatización básica es casi insultantemente fácil. Entras, haces clic en «Create a Zap», y la interfaz te presenta dos espacios: el trigger (qué tiene que pasar para que arranque la automatización) y la acción (qué quieres que haga). Eliges tus apps de un menú desplegable, conectas tus cuentas con un par de clics y Zapier te muestra los datos reales de tu cuenta para que mapees los campos. El botón de «Test» te confirma que todo funciona antes de activarlo.

Si necesitas varios pasos, los vas apilando en cadena: primero haz esto, luego aquello, después lo otro. La interfaz es lineal, como leer una lista de instrucciones de arriba a abajo. Para flujos sencillos —que son la gran mayoría de lo que necesita alguien que empieza— esta linealidad es una ventaja enorme, porque nunca pierdes de vista qué hace tu automatización ni en qué orden.

¿Dónde empieza a notarse el techo? Cuando necesitas que tu flujo tome decisiones. Zapier permite hasta 10 ramas de lógica condicional (lo que ellos llaman Paths), que básicamente significan: «si el dato cumple esta condición, haz esto; si cumple esta otra, haz lo otro». También tiene un límite de 100 pasos por Zap. Para el 90% de automatizaciones de un emprendedor solo o un equipo pequeño, ese techo es más que suficiente. Pero existe.

Make: desconcierto inicial, control total después

Make es una experiencia muy diferente desde el primer clic. Cuando abres un scenario nuevo, te encuentras un lienzo vacío con un círculo en el centro. No hay instrucciones paso a paso ni campos prellenados. Tú decides qué módulo añadir, dónde colocarlo y cómo conectarlo con el siguiente. La primera vez es normal sentir que te falta contexto, que la herramienta espera que ya sepas lo que estás haciendo.

Pero cuando le coges el truco —y esto suele pasar en la segunda o tercera tarde que le dedicas— la vista panorámica que te da Make es tremendamente poderosa. Puedes ver de un vistazo el flujo completo: dónde se bifurca, qué condiciones aplica en cada punto, qué pasa cuando algo falla. Es como la diferencia entre leer las instrucciones de un mueble de IKEA (Zapier) y tener el plano completo de la casa (Make). Ambos sirven, pero para cosas distintas.

La diferencia técnica más importante es la capacidad de Make para procesar datos en lote. Make tiene lo que llama iteradores y agregadores. Un iterador coge un conjunto de datos —por ejemplo, los 35 contactos nuevos que entraron esta semana por tu formulario— y los procesa uno a uno: para cada uno decide si cumple ciertos criterios, le asigna una etiqueta, lo manda a una lista u otra, y al final agrupa los resultados. Todo eso ocurre dentro de un solo scenario, de forma visual y sin escribir código. En Zapier, ese mismo proceso requiere workarounds y en muchos casos simplemente no se puede resolver de forma nativa.

Make tampoco pone límite global a los módulos por scenario ni a las rutas que puedes crear. Si necesitas un flujo con 200 pasos y 15 bifurcaciones, Make no te va a decir que no.

Los precios, y la trampa que nadie te cuenta

Aquí viene la parte donde la mayoría de comparativas te dan información incompleta que puede costarte dinero de verdad.

Los números en bruto son estos: el plan de entrada de Zapier cuesta unos 19,99 dólares al mes por 750 tareas. Make tiene su plan básico a 9 dólares por 10.000 operaciones. Y los planes gratuitos también parecen favorecer a Make: Zapier incluye 100 tareas mensuales, Make ofrece 1.000 operaciones. Mirado así, Make parece irresistible, tres veces más barato con diez veces más margen.

Pero hay un matiz crítico en cómo cada plataforma cuenta el consumo, y si no lo entiendes vas a llevarte sorpresas.

Zapier cuenta por tareas completadas. El trigger —el evento que inicia el Zap— no cuenta. Si tu Zap tiene un trigger y cuatro acciones, cada vez que se ejecuta consumes cuatro tareas. Solo se cuentan acciones que realmente se ejecutan. Si un paso no se dispara porque no se cumplió una condición, no pagas por él. Predecible y limpio.

Make cuenta por operaciones, y aquí está la trampa. En Make, cualquier módulo que se ejecute cuenta como una operación: el trigger, los filtros, los routers, los pasos que fallan a mitad de camino. Todo suma. Pero lo que realmente dispara el consumo de forma silenciosa es el polling. Make revisa periódicamente si hay datos nuevos en tus triggers, y cada revisión consume operaciones aunque no haya llegado nada. Con el plan básico, Make comprueba cada 5 minutos. Saca la cuenta: eso son 12 operaciones por hora, 288 al día, 8.640 al mes, todo eso solo de un scenario mirando si hay novedades. Si tienes tres scenarios activos, ya estás consumiendo casi 26.000 operaciones mensuales solo en comprobaciones vacías.

El resultado es que el foro de Make está lleno de hilos de usuarios desconcertados intentando entender por qué sus flujos consumen el doble o el triple de lo esperado. ¿Tiene solución? Sí: puedes configurar tus triggers para que solo se activen cuando reciben una señal directa de la aplicación, en lugar de estar comprobando constantemente si hay novedades. También puedes espaciar los intervalos de ejecución y desactivar los scenarios que no necesites en tiempo real. Pero esto exige que entiendas cómo funciona el sistema de consumo y que dediques tiempo a ajustarlo.

Zapier es más caro sobre el papel, pero el coste es predecible. Sabes exactamente lo que pagas cada mes. Con Make, si construyes bien y optimizas, puedes salir significativamente más barato, sobre todo en automatizaciones de volumen alto. Pero si no optimizas, la factura puede darte un susto.

Tres flujos reales explicados paso a paso

Comparar herramientas en abstracto sirve hasta cierto punto. Lo que de verdad te va a ayudar a decidir es ver cómo se resuelve el mismo problema en cada una.

Flujo 1: Formulario de contacto → tarea en Notion con seguimiento

El problema: Recibes consultas a través de un formulario en tu web y quieres que cada una genere automáticamente una entrada en tu base de datos de Notion con el nombre, el email, el mensaje y la fecha, para poder hacer seguimiento sin que se te escape ninguna.

En Zapier: Creas un Zap con tres pasos. Trigger: «New form submission» en tu herramienta de formularios (Typeform, Google Forms, Tally, lo que uses). Acción 1: «Create database item» en Notion, donde mapeas cada campo del formulario a la propiedad correspondiente de tu base de datos. Acción 2: «Send channel message» en Slack (o email) para notificarte a ti mismo. Tiempo de montaje: 10-15 minutos. Consumo: 2 tareas por formulario recibido.

En Make: Creas un scenario con los mismos tres módulos y los conectas con flechas. La configuración de cada módulo es prácticamente igual: seleccionar campos, mapear datos. La diferencia es que en Make ves el flujo completo en el lienzo, lo que facilita añadir lógica después. Tiempo de montaje la primera vez: unos 20-25 minutos (la interfaz exige más decisiones iniciales). Consumo: 3 operaciones por formulario (trigger + Notion + notificación), más las operaciones de polling cuando no llega nada.

Veredicto para este flujo: Zapier gana por rapidez y simplicidad. Para un flujo tan lineal, el canvas visual de Make no aporta nada especial y el consumo de polling suma sin necesidad.

Flujo 2: Leads nuevos clasificados automáticamente según lo que piden

El problema: Recibes leads de distintas fuentes —formulario web, email directo, mensajes por redes sociales— y quieres que cada uno se clasifique automáticamente según el tipo de consulta (presupuesto, colaboración, duda general) y se añada a la lista correcta en tu CRM o base de datos, con una etiqueta que refleje su prioridad.

En Zapier: Necesitas un Zap con Paths. El trigger recoge el lead, y luego usas ramas condicionales: si el mensaje contiene «presupuesto» o «precio», va a la lista de oportunidades comerciales con prioridad alta; si contiene «colaboración», va a otra lista; si no encaja en ninguna, va a consultas generales. Funciona bien con dos o tres categorías. Pero si quieres que la clasificación sea más sofisticada —analizar el tono del mensaje, detectar urgencia, manejar varios idiomas— te quedas corto rápidamente porque las condiciones son texto estático: «contiene esta palabra» sí o no.

En Make: El mismo flujo arranca igual, pero aquí puedes hacer algo que cambia las reglas del juego. Añades un módulo que manda el texto del mensaje directamente a ChatGPT, Claude o Gemini con una instrucción del tipo: «Clasifica este mensaje en una de estas categorías y asígnale una prioridad del 1 al 3». La IA analiza el contenido real del mensaje, no solo si contiene una palabra clave concreta, y devuelve una clasificación mucho más precisa. Después, una bifurcación en Make distribuye cada lead a la base de datos correcta según la respuesta de la IA. Y si llegan 20 leads de golpe, el iterador los procesa todos, uno a uno, sin que tengas que hacer nada.

Veredicto para este flujo: Make es claramente superior aquí. La combinación de iteradores, bifurcaciones y la facilidad para integrar modelos de IA hace que este tipo de flujo sea natural en Make y forzado en Zapier.

Flujo 3: Publicar artículo en WordPress → actualizar calendario en Notion + avisar en Slack + programar publicación en redes

El problema: Cada vez que publicas un post en WordPress, quieres que tu calendario de contenido en Notion se actualice automáticamente al estado «Publicado», que tu canal de Slack reciba un resumen con el título y la URL, y que se cree un borrador de publicación en Buffer o en tu herramienta de redes sociales con un texto generado por IA a partir del contenido del artículo.

En Zapier: Necesitas un Zap con el trigger «New post in WordPress», seguido de tres acciones en paralelo usando Paths o varios Zaps encadenados. La actualización en Notion y la notificación en Slack son directas. Para la parte de redes sociales con texto generado por IA, Zapier tiene integración nativa con ChatGPT: puedes añadir un paso que reciba el título y el extracto del post, genere un copy para redes y lo mande a Buffer. Funciona, pero si quieres generar versiones diferentes para Twitter, LinkedIn e Instagram, necesitas repetir pasos o crear Zaps separados. Consumo: entre 4 y 8 tareas por publicación, según la complejidad.

En Make: Un solo scenario lo resuelve todo de forma visual y elegante. El trigger de WordPress alimenta tres ramas simultáneas que puedes ver desplegadas en el lienzo: una va a Notion, otra a Slack, la tercera pasa por un módulo de IA que genera tres versiones de copy (corto para Twitter, profesional para LinkedIn, casual para Instagram) y distribuye cada una al canal correspondiente en Buffer. Si la llamada a la IA falla, puedes definir una ruta de error que te avise por email en lugar de que el flujo entero se detenga. Todo en un solo scenario, todo visible, todo controlable. Consumo: unas 8-10 operaciones por publicación, pero sin repetir lógica.

Veredicto para este flujo: Empate técnico, con ventaja para Make en mantenibilidad. Zapier puede resolverlo, pero te obliga a repartir la lógica entre varios Zaps o a encadenar pasos de forma menos visual. Make te permite tener toda la lógica en un solo lugar, lo que a la hora de modificar algo tres meses después marca una diferencia enorme.

Qué pasa cuando algo falla

Este es un criterio que poca gente menciona en las comparativas y que para alguien que trabaja solo importa muchísimo. Si una automatización se rompe a las 3 de la madrugada mientras duermes, necesitas saber dos cosas: cómo te enteras y qué tan fácil es entender qué ha salido mal para arreglarlo.

Zapier apuesta por la comodidad. Cuando un paso falla, reintenta automáticamente el Zap y te manda un email de aviso con información clara sobre qué acción falló y por qué. El historial de ejecuciones es limpio: ves cada ejecución como una línea, con un estado verde o rojo y la posibilidad de inspeccionar los datos que pasaron por cada paso. Para alguien que no quiere complicarse, esto es suficiente y funciona bien. La contrapartida es que no puedes decirle a Zapier «si este paso falla, haz esta otra cosa en su lugar». Es reintentar o nada.

Make te da más control, pero te exige más trabajo. Puedes definir rutas de error específicas para cada módulo: si la conexión con Notion falla por cualquier motivo, el flujo no se detiene sino que toma un camino alternativo que tú diseñas (mandar una alerta, guardar el dato en otro sitio, esperar y reintentar con parámetros diferentes). Para flujos críticos —los que gestionan dinero, pedidos de clientes o datos sensibles— esta capacidad es una ventaja seria. Pero si no configuras esas rutas de error, el scenario simplemente se para sin demasiado ruido y puede pasar tiempo hasta que te des cuenta.

El historial de ejecuciones de Make también es más detallado: puedes ver exactamente qué dato entró y salió de cada módulo, lo que facilita mucho el diagnóstico cuando algo no funciona como debería. Eso sí, requiere más atención para interpretar toda esa información.

En resumen: Zapier es más indulgente por defecto, Make es más potente si inviertes tiempo en prepararlo.

Automatizaciones con IA: la funcionalidad que lo está cambiando todo

Ambas plataformas te permiten meter inteligencia artificial en medio de tus automatizaciones, y esta es probablemente la funcionalidad que más está transformando lo que puedes hacer con ellas. La idea ya no es solo mover datos de A a B, sino procesarlos, interpretarlos y generar contenido nuevo durante el camino.

Zapier lleva más tiempo desarrollando sus funciones de IA. Tiene integración nativa con ChatGPT que funciona como un paso más dentro de cualquier Zap: le pasas un texto, defines un prompt, recibes una respuesta y la usas en los pasos siguientes. También tiene Copilot, un asistente que te permite describir en lenguaje natural lo que quieres automatizar y genera el Zap por ti. No es perfecto, pero para flujos estándar ahorra bastante tiempo de configuración inicial. Además, Zapier ha añadido recientemente funciones de IA para transformar datos, formatear textos y extraer información de forma más inteligente que con simples reglas de texto.

Make permite conectar con cualquier modelo de IA a través de sus módulos de conexión externa, lo que te da más flexibilidad para elegir qué modelo usar (ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral, lo que prefieras) y cómo configurar las llamadas. La contrapartida es que configurar esa conexión requiere un poco más de trabajo manual: tienes que indicarle a Make cómo comunicarse con el modelo, qué datos enviarle y cómo interpretar la respuesta. No es programar, pero necesitas entender la lógica de lo que estás montando. Make también tiene Maia, su propio asistente de IA para construir scenarios, aunque todavía está en acceso anticipado y no alcanza la madurez de Copilot.

Donde Make realmente brilla con IA es en flujos que combinan procesamiento de datos en lote con inteligencia artificial. Por ejemplo: tienes 40 reseñas de clientes que entran por un formulario, quieres que una IA analice el sentimiento de cada una, clasifique las que son negativas y genere un borrador de respuesta para las más urgentes. En Make, un iterador recorre las 40 reseñas, manda cada una al modelo de IA, clasifica la respuesta y distribuye el resultado según la puntuación. Todo en un solo scenario. En Zapier, ese procesamiento individual de cada elemento de una lista es exactamente lo que no puede hacer bien de forma nativa.

Si te interesa profundizar en cómo integrar estas herramientas de IA dentro de un sistema de trabajo más amplio, Cómo organizar tu trabajo con IA: el sistema que te ahorra 10h a la semana desarrolla el enfoque desde el que tiene más sentido plantear estas integraciones.

Qué plataforma te conviene según tu perfil

Si eres emprendedor solo, freelance o llevas un negocio pequeño sin equipo técnico: empieza con Zapier. No lo dudes. El plan gratuito aguanta bastante bien para comenzar, las primeras automatizaciones las montarás en minutos y no tendrás que invertir tiempo en aprender la herramienta antes de conseguir resultados. La mayoría de lo que quieres automatizar al principio —sincronizar formularios, mover datos entre apps, recibir notificaciones— Zapier lo resuelve de sobra. Cuando notes que te quedas corto, es el momento de plantearte el cambio.

Pásate a Make (o empieza directamente con Make) si: manejas flujos con lógica condicional compleja que necesita más de dos o tres bifurcaciones; procesas listas de datos donde cada elemento necesita un tratamiento diferente; necesitas conectar con herramientas que no están en el catálogo estándar de ninguna de las dos; anticipas un volumen alto de automatizaciones y quieres optimizar el coste a medio plazo; o tienes cierta soltura técnica y no te importa dedicar un par de tardes a aprender la plataforma antes de construir nada en serio.

Y si estás en ese punto intermedio donde Zapier se te queda corto pero Make te parece mucho de golpe, Cómo automatizar tareas con IA sin saber programar cubre algunos enfoques y alternativas que pueden ayudarte a decidir con más contexto.

La automatización no necesita ser perfecta, necesita empezar

Lo importante no es elegir la herramienta perfecta desde el primer día, sino montar tu primer flujo esta semana. Las automatizaciones que realmente cambian la forma en que trabajas no suelen ser las más sofisticadas, sino las más consistentes: las que funcionan solas, sin que dependan de que te acuerdes, mientras tú te dedicas a lo que de verdad requiere tu atención.

Empieza con lo que tengas más claro. Un formulario que se conecta con tu base de datos. Una notificación que te avisa cuando pasa algo importante. Un dato que deja de necesitar que tú lo copies a mano. A partir de ahí, cada flujo nuevo te va a dar ideas para el siguiente. Si quieres hacerte una idea de dónde tiene más sentido automatizar primero, 25 usos prácticos de la IA en el trabajo te da un mapa bastante completo de posibilidades.

Elige la herramienta, monta el primer flujo y deja que trabaje por ti. El resto viene solo.