Make generará un documento estructurado con secciones claramente diferenciadas, lenguaje ejecutivo directo, y recomendaciones accionables adaptadas al contexto que hayas proporcionado.
El output incluirá: análisis de la situación, recomendaciones priorizadas, y en muchos casos, una tabla o checklist para facilitar la implementación.
Antes de empezar
Lo que necesitas para completar este tutorial
Lo que conseguirás al terminar
Si sigues estos 10 pasos, en 15-20 minutos tendrás:
- ✓ Cada mañana, el flujo descarga los movimientos bancarios del día anterior (vía API del banco o exportación a Google Sheets), los analiza con IA para detectar anomalías (gastos inusuales, pagos duplica
- ✓ Un prompt copiable y adaptado a tu empresa, listo para reutilizar
- ✓ Prompts de iteración para refinar el output según tus necesidades específicas
Antes de empezar, asegúrate de tener lo siguiente:
Obligatorio
Cuenta activa de Make con plan Make Plan o superior
Obligatorio
Acceso a internet y un navegador actualizado (Chrome, Firefox, Edge o Safari)
Recomendado
Información básica de tu empresa o situación para personalizar el prompt
Recomendado
10-15 minutos sin interrupciones para completar el tutorial de principio a fin
⚠ Si es tu primera vez con Make: No te preocupes. Este tutorial está diseñado para neófitos. Cada paso incluye instrucciones visuales precisas sobre dónde hacer clic y qué esperar. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final.
El caso
Consultora de Formación — el problema real
Director de Operaciones de Consultora de Formación, una empresa del sector formación empresarial. Necesita resolver el siguiente reto: Cada mañana, el flujo descarga los movimientos bancarios del día anterior (vía API del banco o exportación a Google Sheets), los analiza con IA para detectar anomalías (gastos inusuales, pagos duplicados, transacciones fuera de patrón), y envía un informe de alertas al CFO y al CEO.
Con Make y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 15-20 minutos — sin conocimientos técnicos previos.
Situación real
Datos + contexto
Datos + contexto
→
Make
Prompt estructurado
Prompt estructurado
→
Output ejecutivo
Listo para usar
Listo para usar
Por qué funciona: Make no "inventa" la solución — estructura tu pensamiento y aplica el conocimiento de miles de casos similares. El valor está en que Make conoce los patrones, las mejores prácticas y el lenguaje ejecutivo. Tú aportas el contexto específico de tu empresa; Make aporta la estructura y la síntesis.
Paso 01
Acceder a Make y preparar el entorno
Antes de ejecutar el prompt, necesitas tener Make abierto y configurado correctamente. Este paso te lleva de cero a listo en menos de 2 minutos.
-
1
Abre Make en tu navegador. Navega a la URL oficial de Make. Asegúrate de estar con tu cuenta Make Plan o superior. Si no tienes cuenta, el tutorial incluye las instrucciones para crearla en la sección "Antes de empezar".
-
2
Abre una nueva conversación. Haz clic en el botón "Nueva conversación" o "New chat" (normalmente en la esquina superior izquierda o en el panel lateral). Esto garantiza que no hay contexto de conversaciones anteriores que pueda interferir con el resultado.
-
3
Selecciona el modelo correcto. Usa el modelo más capaz disponible en tu plan de Make. Para tareas complejas de análisis, el modelo más avanzado siempre produce mejores resultados.
Checkpoint: Si lo has hecho bien, verás una conversación nueva y vacía con el modelo seleccionado. El cursor estará en el campo de texto listo para recibir el prompt.
Paso 02
Trigger diario
Trigger diario: Configura el escenario con scheduling diario a las 7:30 AM (días laborables).
-
1
Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
-
2
Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Checkpoint: Verifica que has completado correctamente este paso antes de continuar al siguiente.
Paso 03
Descargar movimientos
Descargar movimientos: Añade el módulo "Google Sheets → Get Range Values" para obtener los movimientos del día anterior. Si tu banco tiene API, usa el módulo HTTP para descargarlos directamente.
-
1
Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
-
2
Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Checkpoint: Verifica que has completado correctamente este paso antes de continuar al siguiente.
Paso 04
Formatear los datos
Formatear los datos: Usa el módulo "Text Aggregator" para convertir las filas de la hoja en un texto estructurado que la IA pueda analizar.
-
1
Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
-
2
Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Checkpoint: Verifica que has completado correctamente este paso antes de continuar al siguiente.
Paso 05
🔑 Cómo conectar la API de OpenAI en Make
La API de OpenAI es un servicio distinto e independiente de una suscripción de ChatGPT Plus o Business. Requiere una cuenta separada en platform.openai.com con facturación por uso.
- Ve a platform.openai.com → API Keys → "Create new secret key". Ponle un nombre descriptivo (ej. "Make-[nombre-flujo]"). Copia la clave y guárdala — solo se muestra una vez.
- Ve a Billing y añade un método de pago. Establece un límite de gasto mensual (recomendado: 10–20€) en "Usage limits" para evitar sorpresas.
- En Make, ve a Connections → Create a connection → HTTP. Selecciona "API Key" como tipo de autenticación. En Header name escribe
Authorization y en Value escribe Bearer [TU_API_KEY].
- En el módulo "HTTP → Make a Request": URL =
https://api.openai.com/v1/chat/completions, Method = POST, Body type = Raw (JSON). Usa la Connection creada en el paso anterior.
⚠ Nunca compartas tu API Key. En Make, guárdala siempre como Connection cifrada, nunca como texto plano. Si sospechas que ha sido expuesta, revócala y genera una nueva en platform.openai.com.
Para una guía completa con capturas de pantalla, consulta el Tutorial de Forecast de Tesorería — el proceso de conexión es idéntico en todos los flujos.
Análisis de anomalías con IA
La API de OpenAI es un servicio distinto e independiente de una suscripción de ChatGPT Plus o Business. Requiere una cuenta separada en platform.openai.com con facturación por uso.
- Ve a platform.openai.com → API Keys → "Create new secret key". Ponle un nombre descriptivo (ej. "Make-[nombre-flujo]"). Copia la clave y guárdala — solo se muestra una vez.
- Ve a Billing y añade un método de pago. Establece un límite de gasto mensual (recomendado: 10–20€) en "Usage limits" para evitar sorpresas.
- En Make, ve a Connections → Create a connection → HTTP. Selecciona "API Key" como tipo de autenticación. En Header name escribe
Authorizationy en Value escribeBearer [TU_API_KEY]. - En el módulo "HTTP → Make a Request": URL =
https://api.openai.com/v1/chat/completions, Method = POST, Body type = Raw (JSON). Usa la Connection creada en el paso anterior.
⚠ Nunca compartas tu API Key. En Make, guárdala siempre como Connection cifrada, nunca como texto plano. Si sospechas que ha sido expuesta, revócala y genera una nueva en platform.openai.com.
Para una guía completa con capturas de pantalla, consulta el Tutorial de Forecast de Tesorería — el proceso de conexión es idéntico en todos los flujos.
Análisis de anomalías con IA: Añade el módulo "OpenAI → Create Completion" con el prompt de detección de anomalías. Configura temperature=0 para máxima consistencia en los resultados.
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1
Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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2
Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Checkpoint: Verifica que has completado correctamente este paso antes de continuar al siguiente.
Paso 06
Filtro de alerta
Filtro de alerta: Añade un filtro que solo continúa si la IA detectó al menos una anomalía (comprueba que el campo "anomalias_detectadas" del JSON de respuesta no está vacío).
-
1
Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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2
Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Checkpoint: Verifica que has completado correctamente este paso antes de continuar al siguiente.
Paso 07
Enviar alerta
Enviar alerta: Añade el módulo "Gmail → Send an Email" al CFO y CEO con el informe de anomalías. Incluye el nivel de urgencia en el asunto del email.
-
1
Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
-
2
Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Checkpoint: Verifica que has completado correctamente este paso antes de continuar al siguiente.
Paso 08
Log en Sheets
Log en Sheets: Añade un módulo "Google Sheets → Add a Row" para guardar el log de cada análisis (fecha, número de transacciones analizadas, anomalías detectadas).
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1
Ejecuta la acción indicada. Sigue las instrucciones del paso con atención. Si algo no funciona como se describe, consulta la sección "Errores frecuentes" al final del tutorial.
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2
Verifica el resultado antes de continuar. No avances al siguiente paso hasta que el resultado de este paso sea el esperado. Cada paso construye sobre el anterior — un error no detectado aquí se amplifica en los pasos siguientes.
Checkpoint: Verifica que has completado correctamente este paso antes de continuar al siguiente.
Paso 09
Ejecutar el prompt principal
Este es el prompt central del tutorial. Cópialo completo, rellena las variables entre corchetes con los datos de tu empresa o situación, y envíalo. No modifiques la estructura del prompt — está diseñado para obtener el output más útil posible.
Prompt principal — Monitor de Anomalías Financieras con Alerta Inteligente
Eres el analista financiero de una empresa. Analiza los siguientes movimientos bancarios del día {{fecha}} y detecta posibles anomalías.
MOVIMIENTOS:
{{movimientos_formateados}}
Busca específicamente:
- Gastos que superen el doble del promedio habitual de esa categoría
- Pagos duplicados (mismo importe, mismo beneficiario, en menos de 48h)
- Transacciones en horarios inusuales (fuera de 8:00-20:00)
- Pagos a beneficiarios nuevos que no aparecen en el histórico
- Importes redondos muy altos (>10.000€) sin referencia de factura
Devuelve ÚNICAMENTE un JSON válido:
{
"anomalias_detectadas": [
{
"tipo": "...",
"descripcion": "...",
"importe": "...",
"urgencia": "Alta/Media/Baja",
"accion_recomendada": "..."
}
],
"resumen": "...",
"nivel_alerta_global": "Verde/Amarillo/Rojo"
}
Variables a rellenar antes de enviar
[
{
"tipo": "...",
"descripcion": "...",
"importe": "...",
"urgencia": "Alta/Media/Baja",
"accion_recomendada": "..."
}
]
Sustituye este marcador con el valor real de tu empresa o situación. Sé específico — cuanto más concreto, mejor será el output.
Checkpoint: Make debería empezar a generar el output en pocos segundos. Si tarda más de 30 segundos sin responder, recarga la página y vuelve a enviar el mensaje. El output completo puede tardar entre 30 segundos y 2 minutos según la complejidad.
El output es genérico o no se ajusta a mi situación: Asegúrate de haber rellenado todas las variables entre corchetes con información específica de tu empresa. Un prompt con variables sin rellenar produce outputs genéricos. Cuanto más contexto específico proporciones, más útil será el resultado.
Paso 10
Revisar el output y aplicar los ajustes
El primer output de Make es un borrador de alta calidad, no el documento final. Dedica 5-10 minutos a revisarlo con estos criterios antes de usarlo:
-
1
Lee el output completo de arriba a abajo. No te saltes esta lectura. Make puede haber incluido suposiciones o datos que no corresponden a tu situación real. Identifica qué partes son correctas, qué partes necesitan ajuste y qué partes debes eliminar.
-
2
Verifica todos los datos específicos (cifras, nombres, fechas). Make puede haber inferido datos a partir del contexto que proporcionaste. Cualquier cifra, nombre propio o fecha debe verificarse antes de compartir el documento con terceros. Si algo no es correcto, corrígelo directamente en el documento o pide a Make que lo ajuste.
-
3
Usa los prompts de iteración para refinar lo que no esté perfecto. No reescribas manualmente lo que Make puede ajustar por ti. Si algo no está bien, pídele que lo cambie en el siguiente mensaje. Los prompts de iteración de la sección siguiente están diseñados para los ajustes más frecuentes.
-
4
Exporta el resultado a tu herramienta habitual. Copia el texto del output y pégalo en Word, Google Docs, PowerPoint o el sistema que uses habitualmente. El texto generado en formato Markdown se convierte automáticamente en formato limpio al pegarlo en la mayoría de editores.
💡 Regla de oro: No reescribas manualmente lo que Make puede ajustar por ti. Si algo no está bien, pídele que lo cambie en el siguiente mensaje. Es más rápido y mantiene la coherencia del documento.
Iteración
Prompts para refinar el output
Estos son los ajustes más frecuentes que se piden después del primer output. Cópialos directamente en el chat:
Hacer el output más específico
-
Cuando el output es demasiado genérico.
"El output es demasiado genérico. Adapta cada sección a la situación específica de [EMPRESA] en el sector [SECTOR]. Usa datos y ejemplos concretos del contexto que te he proporcionado."
Cambiar el nivel de detalle
-
Cuando necesitas más o menos profundidad.
"Necesito una versión más concisa: máximo [N] puntos o [N] páginas, priorizando lo más accionable. Elimina el contexto teórico y céntrate en las recomendaciones concretas."
Adaptar el tono
-
Cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia.
"Reescribe el output con un tono más [formal/directo/ejecutivo/técnico] para una audiencia de [PERFIL DE AUDIENCIA]. Mantén el contenido pero ajusta el registro."
Añadir un elemento específico
-
Cuando necesitas incorporar algo que no está en el output.
"Añade [ELEMENTO ESPECÍFICO] al output. Debe integrarse de forma coherente con el resto del documento, no como un apéndice."
Versión ejecutiva resumida
-
Para compartir con el Comité de Dirección o el Consejo.
"Genera una versión ejecutiva de máximo una página con: la situación en una frase, los 3 puntos más importantes, y la recomendación de acción inmediata. Formato: directo, sin relleno, orientado a decisiones."
Resultado
Qué aspecto tiene el output
Este es el tipo de output que genera Make con el prompt de este tutorial. El contenido varía según tu empresa y situación, pero la estructura es siempre esta:
Ejemplo de output — Consultora de Formación
Estructura del output
Señales de un buen output
• El output usa el nombre de tu empresa y datos específicos que has proporcionado
• Las recomendaciones son accionables (no genéricas)
• El lenguaje es ejecutivo y directo, sin relleno
• La estructura facilita la lectura rápida (encabezados, listas, tablas)
• Las recomendaciones son accionables (no genéricas)
• El lenguaje es ejecutivo y directo, sin relleno
• La estructura facilita la lectura rápida (encabezados, listas, tablas)
✓ Señal de que el output es bueno: Si el output incluye referencias específicas a tu empresa, sector o situación, significa que el prompt funcionó correctamente. Si el output es genérico, vuelve al paso del prompt y asegúrate de haber rellenado todas las variables entre corchetes.
Costes
Inversión y retorno
9$
Make Plan / mes
15 min
Por ejecución del tutorial
∞
Reutilizaciones del prompt
ROI: Una vez que tienes el prompt configurado con el contexto de tu empresa, puedes reutilizarlo indefinidamente. El tiempo de configuración inicial (15-20 minutos) se amortiza desde la segunda ejecución. Para tareas que antes requerían horas de trabajo manual, el ahorro acumulado en un mes supera con creces el coste de la suscripción.
Errores frecuentes
Qué hacer cuando algo no funciona
| Síntoma | Causa probable | Solución exacta |
|---|---|---|
| El output es genérico y no se ajusta a mi empresa | Las variables del prompt no se han rellenado con información específica | Vuelve al prompt y sustituye TODOS los textos entre corchetes [COMO ESTE] con información real de tu empresa. Cuanto más específico, mejor el output. |
| Make no responde o tarda demasiado | El prompt es demasiado largo o hay saturación del servidor | Recarga la página y vuelve a enviar el prompt. Si el problema persiste, divide el prompt en dos mensajes: primero el contexto, luego las instrucciones. |
| El output incluye datos incorrectos o inventados | Make infiere datos cuando no se los proporcionas explícitamente | Añade al final del prompt: "Si necesitas datos específicos que no te he proporcionado, indica [DATO PENDIENTE] en lugar de inferir cifras." Revisa siempre los números antes de compartir. |
| El output es demasiado largo para usarlo directamente | El prompt solicita demasiados elementos a la vez | Pide una versión resumida: "Genera una versión ejecutiva de máximo [N] puntos, priorizando lo más accionable." O divide la solicitud en dos mensajes separados. |
| El tono no es adecuado para mi audiencia | El prompt no especifica el tono ni la audiencia | Añade al prompt: "El tono debe ser [formal/directo/técnico] para una audiencia de [PERFIL]. Evita el lenguaje académico y usa términos del sector [SECTOR]." |
Siguiente paso
¿Qué hacer ahora?
Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales:
💡 Para sacarle más partido: Una vez que hayas usado este tutorial en una situación real, guarda el prompt con las variables ya rellenadas para tu empresa. La próxima vez que necesites resolver un reto similar, tendrás el prompt listo y el proceso será mucho más rápido.