En 30 segundos
- No hay una herramienta mejor: hay una más adecuada para cada caso.
- Zapier es la más fácil para empezar; Make, la más visual con condiciones; n8n, la más flexible y la única que puedes instalar en tu servidor.
- Cada una cobra por algo distinto: tareas, operaciones o ejecuciones.
- Antes de elegir herramienta, dibuja el proceso. Y a veces, mejor no automatizar.
Es una de las preguntas que más me hacen. Trabajo con las tres, y aquí te explico cómo las comparo, con un mismo ejemplo construido en cada una para que veas la diferencia en la práctica.
Qué hacen las tres
Las tres son plataformas de automatización con la misma idea: cuando pasa algo en una aplicación (el disparador), se ejecutan acciones en otras. Por ejemplo:
La diferencia está en cómo se construye, cuánto se puede complicar, dónde viven los datos y cómo se paga.
Zapier
Lista de pasos de arriba abajo. Bien para pocos pasos; se complica con muchas ramas. Solo en la nube. Cobra por tarea ejecutada.
Make
Diagrama con ramas, muy visual. Muy buena con condiciones, filtros y listas. Solo en la nube. Cobra por operaciones o créditos.
n8n
Diagrama de nodos, visual y técnico. Permite añadir código. En la nube o instalado en tu servidor. Cobra por ejecución en la nube, o gratis si lo instalas tú.
La comparativa
| Criterio | Zapier | Make | n8n |
|---|---|---|---|
| Facilidad para empezar | La más fácil | Media | Media o baja, según el uso |
| Construcción visual | Lista de pasos de arriba abajo | Diagrama con ramas, muy visual | Diagrama de nodos, visual y técnico |
| Procesos complejos | Bien para pocos pasos; se complica con muchas ramas | Muy buena con condiciones, filtros y listas | La más flexible; permite añadir código |
| Instalación propia | No, solo en la nube | No, solo en la nube | Sí, en tu servidor, además de la versión en la nube |
| Capacidades de IA | Pasos de IA y agentes integrados | Módulos de IA y agentes integrados | Nodos de IA y agentes muy configurables |
| Modelo de precio | Por tarea ejecutada | Por operaciones o créditos consumidos | Por ejecución en la nube, o gratis si lo instalas tú |
El mismo ejemplo en las tres
Imagina una tienda con venta online en Shopify o WooCommerce. Cuando entra un pedido nuevo, queremos añadir una fila a Google Sheets y avisar a la tienda de que debe prepararlo.
En Zapier
Cada campo del pedido va a una columna: número, fecha, cliente, importe, tienda de recogida. El paso de «Paths» solo hace falta si el aviso depende de la tienda. Se monta en poco tiempo; cada pedido consume varias tareas, una por acción completada.
En Make
Ves todo el proceso dibujado de un vistazo, con las ramas por tienda. Cada módulo ejecutado consume operaciones o créditos.
En n8n
Parecido a Make. Instalado en tu servidor, los datos del pedido no pasan por la nube de un tercero, salvo por las aplicaciones que conectas. En la nube de n8n, cada pedido cuenta como una ejecución.
Para algo tan sencillo, las tres sirven. Las diferencias aparecen cuando el proceso crece: más tiendas, más condiciones, más volumen o datos más sensibles.
Casos reales con cada herramienta
Son casos publicados por cada marca, así que están escogidos entre sus mejores clientes. Úsalos como referencia de lo que se puede conseguir, no como promesa.
Autotorino, 74 sedes: cada cliente entra por el mismo sitio
Este grupo italiano de venta y posventa de coches, con 74 sedes y 23 marcas, sustituyó una entrada de contactos dispersa por 109 automatizaciones que escriben en Salesforce. Después montó otra con IA para atender llamadas que antes se perdían.
Lo que te llevas: con muchas sedes, lo primero que se nota es centralizar cómo entra cada cliente.
Fuente: Zapier, caso Autotorino ↗. Cifras publicadas por Zapier.
Pedidos, facturas y stock de un vendedor de Amazon
Con Make, la consultora Techflow.ai conectó los pedidos por lotes de Amazon con las etiquetas de envío, las facturas, el almacén y el stock de un proveedor alemán que lo llevaba todo en una hoja de cálculo.
Lo que te llevas: Make encaja cuando el proceso tiene muchos pasos y ramas que quieres ver dibujados.
Fuente: Make, caso Techflow.ai ↗. Cifras publicadas por Make.
Importar precios a una tienda online: de un día a 10 minutos
La agencia iMi digital montó en n8n un flujo que recoge los ficheros del ERP de su cliente por SFTP, los separa en productos, clientes o precios y los sube por lotes a su tienda online en Shopware.
Lo que te llevas: n8n encaja cuando el volumen es grande y el proceso necesita lógica a medida.
Fuente: n8n, caso iMi digital ↗. Cifras publicadas por n8n.
Lista para decidir
Marca las preguntas a las que respondes sí:
- ¿Quieres algo funcionando esta misma tarde y el proceso tiene menos de cinco pasos? Empieza por Zapier.
- ¿El proceso tiene varias condiciones (por tienda, por importe, por tipo de cliente)? Make o n8n.
- ¿Otras personas del equipo tienen que entender y revisar la automatización? Make suele ser la más fácil de leer.
- ¿Trabajas con datos sensibles de clientes o empleados y prefieres que no salgan de tu infraestructura? n8n instalado en tu servidor.
- ¿Tienes a alguien que mantenga un servidor, haga copias y actualice? Si no, descarta n8n en instalación propia y usa una versión en la nube.
- ¿Vas a mover mucho volumen, cientos o miles de registros al día? Compara cuánto te cobraría cada una en tu caso concreto.
- ¿Necesitas IA con lógica a medida, como un agente que consulte varias fuentes? n8n o Make.
- ¿Las aplicaciones que usas tienen conector en la herramienta? Compruébalo antes de nada.
Errores típicos
Revisión de la primera semana
Elijas la que elijas, la primera semana es la que más enseña. Estas son las comprobaciones que yo haría cada día:
- Historial de ejecuciones: las tres guardan un registro. Comprueba que no hay errores ni ejecuciones vacías.
- Datos en destino: compara tres o cuatro pedidos de la hoja con los de la tienda online. Fechas, importes y nombres deben coincidir.
- Duplicados: si un pedido aparece dos veces, revisa el disparador. Es uno de los fallos más comunes.
- Consumo: mira cuántas tareas, operaciones o ejecuciones has gastado y multiplica por las semanas del mes.
- Avisos: pregunta a la tienda si llegan, si se entienden y si llegan a tiempo para preparar el pedido.
- Accesos: todas las conexiones con cuentas de empresa y al menos dos personas con acceso a la herramienta.
Cómo migrar de herramienta
Las automatizaciones no se exportan de una plataforma a otra: hay que reconstruirlas. Con orden, sin sustos:
- Inventario: cada automatización, qué hace, cuántas veces se ejecuta y quién depende de ella.
- Limpieza: descarta las que ya no se usan. Suele haber más de las que parece.
- Aprendizaje: empieza por una sencilla y poco crítica.
- En paralelo: reconstrúyela y ejecútala junto a la antigua unos días, escribiendo en una hoja de prueba.
- Cambio: cuando los resultados coincidan, apaga la antigua y activa la nueva.
- Resto: repite con las demás, dejando las más críticas para cuando domines la herramienta.
Cuándo NO automatizar
Automatizar no siempre es la respuesta. Yo no lo haría en estos casos:
El proceso cambia cada semana
Primero estabilízalo. Automatizar algo sin definir solo traslada el desorden.
Se hace pocas veces
Una tarea de 10 minutos al mes rara vez compensa el tiempo de construirla y mantenerla.
Datos de origen poco fiables
Si el stock o las ventas tienen errores, la automatización los multiplicará.
Requiere criterio en cada caso
Una reclamación delicada o una decisión sobre alguien del equipo. La automatización puede preparar la información, pero no decidir.
Nadie va a ser responsable
Toda automatización necesita una persona que reciba los avisos de error y sepa qué hacer.
Mi forma de decidir
Zapier
El proceso es sencillo y tienes prisa por empezar.
Make
El proceso tiene varias condiciones y el equipo debe entenderlo.
n8n
Hay datos sensibles, mucho volumen o IA a medida, y alguien que lo mantenga.