Zapier es la más simple y con más integraciones listas: ideal para automatizaciones lineales y equipos no técnicos. Make permite lógica más compleja con un editor visual y suele rendir mejor en flujos con muchos pasos. n8n se puede instalar en tu propio servidor, admite código y es la más flexible para flujos con IA y datos sensibles. Cuando el volumen crece o el proceso es crítico, conviene pasar a una integración a medida.
Comparativa general
| Criterio | Zapier | Make | n8n |
|---|---|---|---|
| Curva de aprendizaje | La más baja | Media | Media-alta |
| Lógica compleja (ramas, bucles) | Limitada | Muy buena | Muy buena, con código |
| Cómo cobra | Por tarea ejecutada | Por operación/créditos | Por ejecución (cloud) o gratis self-hosted |
| Self-hosting | No | No | Sí |
| Código personalizado | Básico | Básico | JavaScript y Python nativos |
| Agentes e IA | Integraciones con modelos | Módulos de IA | Nodos de agentes, memoria y herramientas |
| Datos sensibles | Pasan por la nube del proveedor | Pasan por la nube del proveedor | Pueden quedar en tu servidor |
Los planes y precios de estas plataformas cambian con frecuencia; revisá siempre la página oficial de cada una antes de decidir.
Zapier: cuándo conviene
Si necesitás algo como “cuando entra un formulario, crear el contacto en el CRM y avisar por email”, Zapier lo resuelve en minutos. Su catálogo de aplicaciones es el más grande. El límite aparece con volumen: al cobrar por tarea, un flujo que corre miles de veces por mes puede volverse caro rápido.
Make: cuándo conviene
Make brilla en escenarios con varias ramas, transformaciones de datos e iteraciones sobre listas. Su editor visual muestra el flujo completo, lo que ayuda a entender qué pasa. Requiere algo más de criterio técnico que Zapier.
n8n: cuándo conviene
n8n es la opción cuando querés control: se puede alojar en tu infraestructura, escribir código dentro del flujo y armar agentes de IA con herramientas propias. Es muy usado para automatizaciones con modelos de lenguaje. A cambio, alguien tiene que mantener el servidor, las actualizaciones y la seguridad.
Cuándo ninguna de las tres es la respuesta
- Volumen alto y constante: miles de operaciones diarias donde el costo por ejecución ya supera al de una integración propia.
- Procesos críticos: facturación, stock o pagos, donde necesitás reintentos, auditoría y control de errores robustos.
- Lógica de negocio compleja que termina siendo un “programa” escondido en cajitas visuales difícil de mantener.
- Integraciones sin conector con sistemas locales o APIs poco comunes.
En esos casos, una integración a medida sale más estable y, a mediano plazo, más barata. Y no es excluyente: muchas empresas usan n8n o Make para lo liviano y código propio para lo crítico. Más contexto en automatización con IA vs RPA tradicional.
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Preguntas frecuentes
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