Automatizaciones con Make de 0 a 99
MÓDULO 0: Consultoría de Procesos y Mentalidad de Automatización
(Basado en la metodología de análisis de negocio del PDF) Antes de construir, aprendemos a pensar, detectar y rentabilizar la automatización.
Visión Sistémica del Negocio:
Entender la empresa como un Sistema compuesto por subsistemas (RRHH, Finanzas, Operaciones, Marketing, Ventas).
Relación entre sistemas internos y externos (Recaudación, Mercado, Talento).
Objetivo de sistematizar: Ordenar y conseguir resultados "predecibles".
Niveles de Consciencia en Automatización:
Del desconocimiento total a la falta de tiempo.
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 3 características del proceso automatizable: Repetitivo, Recurrente y Susceptible de error humano.
"Trocear" el proceso: Diferencia entre lo que dices que haces (ej: "Gestiono incidencias") y lo que realmente haces (abrir email, leer, priorizar, asignar, seguimiento).
Documentación y Dibujo:
Herramientas de documentación: Lista paso a paso (Word), Vídeo (Loom), Diagramas de flujo (Miro).
Checklist de levantamiento de información: ¿Qué sistemas afecta? ¿Quién es el responsable? ¿Qué datos tenemos? ¿Qué "sorpresas" o errores pueden ocurrir?.
Priorización Estratégica (Matriz de Decisión):
Análisis de Fricción al cambio: ¿Cambiamos herramienta o proceso?.
Aporte Humano: ¿Qué valor diferencial aporta una persona aquí?.
Madurez: ¿Cuánto tiempo lleva haciéndose así el proceso?.
Cálculo del ROI (Retorno de Inversión):
La matemática del ahorro: Cómo 5 minutos al día suponen casi 3 días de trabajo perdidos al año (2,29 días).
Tablas de dedicación vs. Frecuencia para justificar la inversión.
MÓDULO 1: Fundamentos de la Automatización
Empezamos desde cero, pero integrando la IA desde el primer escenario.
La Interfaz de Make: Conceptos de Escenarios, Operaciones y Transferencia de datos.
Disparadores (Triggers): Diferencia entre Webhooks (instantáneo) y Polling (programado).
Conexiones HTTP para todas las herramientas de la nube
Utilización práctica de los Webhook
Herramientas Nativas de IA: Introducción al módulo "Make AI Tools".
Caso Práctico 1: "El Clasificador de Correos".
Flujo: Recibir email y utilizar "Make AI Tools" para detectar el sentimiento y el idioma. Si es urgente y en inglés, enviar alerta a Slack; si no, guardar en Excel.
MÓDULO 2: Estructuras de Datos y Lógica Avanzada
Aprendemos a manipular la información para que la IA la entienda perfectamente.
Mapeo y Transformación: Cómo limpiar datos antes de enviarlos a la IA (JSON, Strings).
Iteradores y Agregadores: Desglosar listas (ej: 50 noticias) para procesarlas una a una con IA y volver a unirlas en un resumen diario.
Routers y Filtros: Crear caminos condicionales basados en decisiones de la IA.
Caso Práctico 2: "Digest de Noticias Personalizado".
Flujo: Leer RSS, Iterar noticias, GPT-4 resume cada noticia, agregador de texto para enviar newsletter automática.
MÓDULO 3: Herramientas Avanzadas de Extracción y Visión
Uso de los módulos específicos de Make para obtener información del mundo real.
Content Extractor (Scraping): Uso del módulo "Text Content Extractor" para leer webs y artículos limpios (sin HTML basura).
OCR y Visión: Uso de módulos para leer texto dentro de imágenes o PDFs (Google Vision / OpenAI Vision).
Manejo de Archivos: Descargar, renombrar y subir archivos a la nube automáticamente.
Caso Práctico 3: "Digitalización de Tickets".
Flujo: Foto a Telegram, OCR extrae el total y la fecha, se guarda la fila en Google Sheets.
MÓDULO 4: Arquitectura de Asistentes con OpenAI (Assistants API)
El nivel experto. Dejamos de usar "prompts simples" y pasamos a "agentes con memoria".
Playground de OpenAI: Cómo crear un Asistente, darle instrucciones de sistema y subirle archivos de conocimiento (RAG).
Integración en Make: Uso del módulo "Message an Assistant" (Beta/V2).
Gestión de Hilos (Threads): Cómo mantener una conversación viva y con memoria a través de una automatización.
Runs y Functions: Entender cómo el asistente procesa la información y devuelve la respuesta.
MÓDULO 5: Robustez, Errores y Optimización
Hacer que las automatizaciones sean profesionales y a prueba de fallos.
Gestión de Errores: Configuración de directivas Break, Resume y Rollback.
Autocorrección con IA: Si una automatización falla, usar la IA para analizar el error JSON y enviar un reporte legible al técnico.
Optimización de Operaciones: Técnicas para gastar menos créditos en Make.
🚀 PROYECTOS FINALES (100% basados en IA)
Estos son algunos de los posibles sistemas que podemos construir en la formación.
PROYECTO A: El Consultor de Documentación (RAG)
Objetivo: Crear un bot que responda dudas técnicas de PDFs internos.
OpenAI: Creamos un Asistente y le subimos manuales técnicos en PDF.
Make:
Recibe la pregunta por un formulario o Webhook.
Crea un Thread (Hilo) nuevo o recupera uno existente.
Llama al Asistente para que consulte sus archivos.
Espera la respuesta y la envía por email al usuario.
PROYECTO B: El Community Manager Autónomo
Objetivo: Generar contenido único para redes sociales a partir de fuentes externas.
Trigger: Detecta un nuevo artículo en un blog de referencia.
Make Content Extractor: Extrae solo el texto útil del artículo.
OpenAI (GPT-4): Redacta un hilo de Twitter y un post de LinkedIn basados en ese texto.
OpenAI (DALL·E 3): Genera una imagen ilustrativa para el post.
Acción: Publica automáticamente en LinkedIn y guarda el borrador en Twitter.
PROYECTO C: CRM Inteligente de Entrada (Lead Scoring)
Objetivo: Cualificar clientes potenciales sin intervención humana.
Entrada: Llega un lead desde Facebook Ads o Typeform.
Investigación:
Make busca el dominio del correo (ej: @https://www.google.com/search?q=empresa.com) en Google.
AI Tool: Resume a qué se dedica esa empresa.
Evaluación:
El Asistente de OpenAI analiza los datos y asigna una puntuación (0-100) según si encaja con nuestro cliente ideal.
Enrutamiento:
Si Score > 80: Lo mete en el CRM (Hubspot) y avisa al comercial por Teams "¡Lead Caliente!".
Si Score < 80: Le envía un correo de nutrición automático.
> Nota: Las clases son 100% prácticas. El contenido y la profundidad de los ejercicios se pueden adaptar a las licencias disponibles y necesidades específicas de cada empresa.