Los agentes de IA de Make: qué son y qué puedes hacer gratis

Make ha metido agentes de IA en beta y están en todos los planes, también en el gratis.

La diferencia con un escenario normal no es la IA: es quién decide el orden de los pasos.

Eso suena a matiz de listillo y es justo lo contrario. Es la única frase que necesitas para saber si un agente te sirve o te va a costar dinero para nada.

¿Qué son los agentes de IA de Make?

Su propia documentación lo define así: "an ai agent is an ai system that independently performs tasks for you based on your instructions".

Traducido: le das unas instrucciones, le das unas herramientas (escenarios, módulos, acceso a datos) y él decide qué usar y en qué orden para resolver lo que le pides. Tú no dibujas el camino. Dibujas el destino y las herramientas.

Un agente en Make tiene tres piezas: las instrucciones que le escribes, las herramientas que le dejas usar y un proveedor de IA que le pone el cerebro. Make lo dice tal cual: "an ai provider connects the agent to an llm common ai providers include openai, gemini, and anthropic claude".

Si quieres probarlo, lo tienes dentro de tu cuenta sin pagar nada: entra en Make (enlace de afiliado: así me ayudas a seguir creando contenido), crea un agente, dale dos herramientas y pídele algo tonto. En diez minutos entiendes la diferencia mejor que con veinte posts como este.

¿En qué se diferencia un agente de un escenario?

En quién decide. Y Make lo explica con una división de tres que me parece de las cosas más honestas que he leído en la documentación de una herramienta.

Un escenario normal es para tareas "with predefined logic that always produce the same output". Entra un pedido, escribe la fila, manda el correo. Siempre igual.

Una app de IA dentro de un escenario es para combinar "predefined logic with ai generated content". El camino lo pones tú, y en el paso tres la IA traduce, transcribe o resume.

Un agente es para tareas que piden "flexible reasoning, judgment calls, and variable inputs and outputs". Sus propios ejemplos: categorizar tickets de soporte, evaluar candidatos.

Ahí está la línea. Si sabes escribir el diagrama entero de antemano, no quieres un agente. Quieres un escenario, que es más barato, más rápido y más predecible. Esta distinción la desarrollé más a fondo en agentes de IA frente a automatización, porque es el error número uno de todo el mundo ahora mismo.

¿Los agentes están en el plan gratis?

Sí. Make AI Agents está en beta y disponible en todos los planes, incluido el Free, usando el proveedor de IA de Make.

Pero hay un matiz que cambia bastante las cosas y que está en su documentación: la app está "available on all plans using make's ai provider, with the option to use custom ai provider connections on paid plans".

O sea: probarlo, gratis. Conectar tu propia clave, solo en planes de pago. Volvemos a eso en dos minutos.

¿Cuántos créditos consume un agente de IA?

Esta es la pregunta que decide si te merece la pena, y por suerte Make publica las cifras.

Lee otra vez la segunda fila. Un chat con un agente que llama a cuatro herramientas son cinco créditos de operaciones, más los tokens.

Y ahora júntalo con lo que trae el plan gratis: 1.000 créditos al mes. Un agente al que le hablas veinte veces en una tarde para afinarle las instrucciones, tirando de tres o cuatro herramientas por respuesta, se come un porcentaje serio de tu mes solo en pruebas. Y las pruebas son la mitad del trabajo con un agente, porque hasta que no le ves contestar mal cinco veces no sabes qué instrucción te falta.

Con Core son 10.000 créditos por 9 dólares al mes. Diez veces el margen para la fase en la que más vas a gastar, que es justo la de aprender. Si tu intención es montar un agente de verdad y no solo verlo funcionar una vez, pasa a Core en la página de precios de Make antes de empezar a probar, no después de quedarte a cero un martes.

Precios en dólares y facturación mensual, tal como los publica Make en su página oficial. Con facturación anual anuncian un "Save 15% or more".

Un aviso importante: cuando te quedas sin créditos, "your scenarios won't continue to run, until credits are added again". Se para todo, no solo el agente. Make manda aviso al 75 % y al 90 % del consumo, y con agentes de por medio esos dos avisos hay que mirárselos.

¿Puedo usar mi propia clave de OpenAI o de Claude?

Sí, pero solo en planes de pago. La documentación distingue entre el proveedor de IA de Make, disponible para todos, y "custom ai provider connections" como OpenAI o Anthropic Claude, que están reservadas a los planes de pago.

Esto tiene más consecuencias de las que parece. Con el proveedor de Make, el gasto de IA te lo cobran en créditos y no tienes que gestionar ninguna clave. Con clave propia pagas el modelo aparte a OpenAI o a Anthropic, eliges exactamente qué modelo corre y te llevas ese gasto a tu factura de IA, que probablemente ya tienes.

Para quien ya paga un plan de IA y quiere control sobre el modelo, la clave propia es el motivo principal para salir del gratis. Más incluso que los créditos.

¿Para qué sirven de verdad y para qué no?

Sirven cuando la entrada es variable y hay que decidir algo. Clasificar correos que llegan escritos de mil maneras distintas. Decidir a qué persona del equipo va cada consulta. Resumir una conversación larga y sacar los tres puntos que importan. Contestar preguntas sobre documentos que le has dado como conocimiento.

No sirven cuando el proceso es siempre igual. Si el pedido siempre va a la misma hoja y el correo siempre lleva el mismo texto, un agente ahí es pagar tokens por hacer lo que un escenario de tres módulos hace por tres créditos.

Y no sirven cuando el fallo es caro. Un agente decide. Decidir implica equivocarse a veces. Si el proceso manda dinero, cancela pedidos o escribe a un cliente sin que nadie lo mire, quieres lógica fija, no criterio. Esa es la frontera que expliqué en agentes o automatizaciones y que sigue siendo la misma con la beta de Make.

¿Es esto lo mismo que los agentes de n8n?

La idea de fondo es la misma en las dos: instrucciones, herramientas y un modelo que decide el orden.

Lo que cambia es dónde vive y cómo se paga. Make te lo da dentro de su plataforma, con su proveedor de IA incluido y todo facturado en créditos. En n8n el planteamiento es distinto en precio y en despliegue, pero no te voy a soltar cifras de n8n aquí porque no las he comprobado hoy y este post va de datos verificados, no de memoria.

Lo que sí te digo: si ya tienes tus automatizaciones en una de las dos, la respuesta es esa. Montar agentes en la herramienta donde no viven tus escenarios es empezar dos veces.

¿Compensa frente a montar el flujo a mano?

Depende de cuántas ramas tendrías que dibujar.

Si el proceso se resuelve con un router y tres filtros, hazlo a mano. Es más barato, es más rápido y dentro de seis meses lo entiendes de un vistazo. Un agente ahí es tecnología de moda resolviendo un problema que no tenías.

Si el proceso tiene veinte ramas posibles y cada mes aparece una nueva, el agente gana. Porque lo que mantienes ya no son veinte ramas, son unas instrucciones escritas en español.

Mi criterio con la beta: úsala para lo que no sabes dibujar. Y todo lo que sepas dibujar, dibújalo. En automatización y agentes con IA tienes el mapa completo de cuándo toca cada cosa.

Y si estás en esa fase de "sé que esto sirve para algo pero no sé para qué en mi caso", el problema no es Make. Es que aún no tienes claro qué nivel de IA necesitas tú.

Para eso hice el test de nivel de IA: cinco minutos, y sales sabiendo por dónde te toca empezar en vez de coleccionar herramientas que no usas.