Preparación Automática de Materiales con Make

Antes de empezar

Lo que necesitas para completar este tutorial

Lo que conseguiras al terminar

Si sigues estos pasos, en 30-45 minutos tendras:

✓ Flujo Make que recopila y limpia datos clave
✓ Documento y diapositivas ejecutivas listos para revisar
✓ Procesos repetibles con prompts afinables para iteración

Antes de empezar, asegurate de tener lo siguiente:

Obligatorio Cuenta en Make con permisos para crear escenarios y conexiones a APIs (OAuth o clave API).

Obligatorio Acceso a la fuente de datos relevante (ERP, BI o Google Sheets) con credenciales de solo lectura para automatización.

Recomendado Plantilla corporativa de PowerPoint o Google Slides con estilos de la compañía.

Recomendado Cuenta con servicio de modelos LLM (API) que permita llamadas desde Make. Si no, usar conectores integrados.

Transferencia internacional de datos: Make procesa datos en servidores externos. Sin acuerdo de procesamiento de datos (DPA) firmado, no introduzcas datos personales, financieros confidenciales ni datos especialmente protegidos. Verifica con tu departamento legal o IT antes de usar datos reales de tu empresa.

El caso

Grupo Logisfera, sector logística y distribución — el problema real

El Comité de Dirección recibe informes heterogéneos: hojas de cálculo, correos y gráficos inconsistentes. Preparar la reunión consume jornadas del equipo de operaciones y estrategia.

Con Make y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 30-45 minutos — sin conocimientos tecnicos previos.

Situacion real
Datos + contexto

→

Make
Prompt estructurado

→

Output ejecutivo
Listo para usar

Por que funciona: Make orquesta conexiones sin código entre fuentes de datos y modelos generativos, permitiendo repetir el proceso con mínima supervisión. Su capacidad para encadenar transformaciones y llamadas API lo hace eficiente para empujar entregables listos para la dirección.

Contexto

Cuando usar este tutorial

✓ Usalo cuando...	× No lo uses cuando...
Necesita consolidar KPIs periódicos desde múltiples fuentes antes de la reunión Quiere reducir la carga operativa de preparar el paquete del comité Desea crear versiones consistentes (resumen, diapositivas, apéndices) automáticamente	Cuando los materiales requieren análisis estadístico avanzado fuera de los datos disponibles Cuando la información es altamente sensible y no puede salir de sistemas internos sin auditoría Cuando necesita creatividad libre y narrativa estratégica profunda que requiere revisión humana extensa

Paso 01

Configurar conexiones y plantillas

Prepare el ambiente en Make: conecte las fuentes de datos y cargue plantillas de salida. Esto garantiza que el flujo pueda leer datos y producir documentos con formato corporativo.

1
Crear escenario en Make Abra Make y cree un nuevo escenario. Seleccione desencadenador programado (p. ej., semanal a las 7:00) para automatizar la generación previa a la reunión.
2
Conectar fuentes de datos Añada módulos para Google Sheets, base de datos SQL o API del ERP. Pruebe cada conexión y valide que los campos clave (ventas, margen, entregas) se recuperan correctamente.
3
Subir plantillas de salida Cargue archivos de PowerPoint o Google Slides con estilos corporativos y un documento Word o Google Docs que sirva de plantilla para el informe ejecutivo.

Checkpoint: Escenario en Make con al menos una fuente de datos conectada y una plantilla de documento cargada.

Paso 02

Diseñar transformaciones y limpieza

Normalice las métricas y prepare la tabla que alimentará al modelo generativo. Buenas transformaciones reducen iteraciones y mejoran la calidad del output.

1
Mapear campos clave Identifique KPIs (p. ej., ingresos, OEE, retrasos) y cree pasos en Make para extraer y mapear esos campos a nombres estándar.
2
Aplicar reglas de limpieza Añada módulos que conviertan formatos de fecha, eliminen duplicados y calculen ratios críticos. Documente cada regla para trazabilidad.
3
Generar tabla de resumen Compile una tabla con los KPI finalizados que servirá como entrada única para el prompt. Exporte en JSON o CSV para el siguiente paso.

Checkpoint: Tabla resumen validada con KPIs homogéneos y sin valores nulos críticos.

Paso 03

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.

1
Copia el prompt completo Selecciona todo el texto del prompt y cópialo. No modifiques la estructura — está diseñado para obtener el output más útil posible.
2
Rellena las variables entre corchetes Sustituye cada [VARIABLE] con información real de tu empresa. Cuanto más específico seas, mejor será el output.
3
Envía el prompt y espera la respuesta Pega el prompt en el chat o en la llamada API desde Make y envíalo. El modelo puede tardar entre 10 y 60 segundos dependiendo de la complejidad.

Variables del prompt — sustituye cada [VARIABLE] con datos reales

[EMPRESA]Nombre legal o comercial de la empresa (p. ej., Grupo Logisfera)

[PERIODO]Rango temporal que cubre el análisis (p. ej., Q2 2026 o 01-04-2026 a 30-06-2026)

[AUDIENCIA]Quién recibirá el paquete (p. ej., Comité de Dirección, Consejo, área Operaciones)

[OBJETIVO_REUNION]Propósito de la reunión (p. ej., aprobar presupuesto, revisar desempeño trimestral)

[MATRIZ_DATOS]Tabla en formato JSON o CSV con los KPIs y dimensiones relevantes que alimentan el análisis

Prompt principal — Preparación automática para Comité Eres un asistente ejecutivo especializado en preparar materiales para Comités de Dirección. Tu tarea: recibir la tabla de KPIs y contexto y generar un paquete ejecutivo listo para revisión. Entrega un output estructurado con las siguientes secciones: 1) Resumen ejecutivo (3-5 frases) que responda al objetivo de la reunión; 2) Principales 6 KPIs con variación respecto al periodo anterior y una frase interpretativa por KPI; 3) Tres riesgos prioritarios con probabilidad y impacto estimado y una recomendación operativa por riesgo; 4) Decisiones requeridas (lista con prioridad y plazo sugerido); 5) Dos diapositivas sugeridas: título, bullets y nota del expositor; 6) Apéndice técnico con la tabla de datos normalizada y supuestos usados. Usa el siguiente contexto para personalizar: Empresa: [EMPRESA]; Periodo analizado: [PERIODO]; Audiencia: [AUDIENCIA]; Objetivo de la reunión: [OBJETIVO_REUNION]; Tabla de datos (JSON/CSV): [MATRIZ_DATOS]. Prioriza la claridad y la accionabilidad: frases cortas, verbos en imperativo para recomendaciones, y marcas de confianza para cifras (p. ej., fuentes y fecha). Si faltan datos críticos, indícalo en una sección 'Limitaciones de datos' y sugiere la acción para completar la información. Formatea la salida con encabezados claros y numeración, de modo que pueda copiarse directamente en un documento Word o diapositiva. Mantén el tono ejecutivo, conciso y orientado a decisiones.

Checkpoint: El modelo ha respondido con un output estructurado que incluye las secciones solicitadas en el prompt.

Paso 04

Iterar, validar y publicar

Revise el output, aplique reglas de control y publique los materiales al repositorio corporativo o envíe por canal seguro al Comité. Prepare ciclos de mejora continua.

1
Validar los hechos y cifras Compare valores críticos con el origen de datos y corrija desviaciones. Marque cualquier supuesta anomalía para revisión humana.
2
Publicar y programar revisiones Genere versión final en PDF o Slides, guárdela en la carpeta del Comité y programe una notificación a los asistentes con el enlace.

Checkpoint: Materiales entregados al repositorio del Comité y auditoría mínima completada.

Iteracion

Prompts para refinar el output

Estos son los ajustes mas frecuentes que se piden despues del primer output. Copialos directamente en el chat:

Hacer el output más específico

cuando el output es demasiado genérico. "Reescribe el informe anterior enfocándote exclusivamente en los tres KPIs más críticos para [OBJETIVO_REUNION] en [PERIODO]. Para cada KPI, incluye: valor actual, variación porcentual, causa principal y una acción prioritaria inmediata. Mantén resumen ejecutivo en 3 frases."

Cambiar el nivel de detalle

cuando necesitas más o menos profundidad. "Genera dos versiones del documento: 1) versión ejecutiva de una página con bullets y decisiones; 2) versión técnica con todos los cálculos y tablas. Señala claramente qué se debe presentar al Comité y qué es material de apoyo."

Adaptar el tono

cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia. "Reescribe el resumen ejecutivo en tono más formal y sobrio para el Consejo de Administración, reduciendo jergas operativas. Mantén recomendaciones accionables y plazos concretos."

Versión ejecutiva resumida

para compartir con el Comité de Dirección. "Condensa todo el paquete en una sola hoja: 5 bullets del resumen ejecutivo, 3 KPIs con una línea cada uno, 2 riesgos críticos y 2 decisiones requeridas con fecha límite propuesta. Prioriza claridad y decisión."

Resultado

Que vas a obtener

Este es el tipo de output que genera Make con el prompt de este tutorial. El contenido varia segun tu empresa y situacion, pero la estructura es siempre esta:

Ejemplo de output — Grupo Logisfera, sector logística y distribución

Estructura del output

El prompt produce un documento dividido en: Resumen ejecutivo, KPIs con interpretación, Riesgos y recomendaciones, Decisiones requeridas, Diapositivas sugeridas y Apéndice técnico. Está diseñado para copiar directo a un informe o diapositiva.

Senales de un buen output

Resumen ejecutivo de 3-5 frases que conecta con el objetivo de la reunión
Cada KPI incluye valor, variación y una interpretación breve
Riesgos listados con probabilidad, impacto y recomendación clara
Decisiones requeridas con prioridad y plazo sugerido

Senal de que el output es bueno: El paquete permite a la dirección tomar al menos dos decisiones claras sin necesidad de más datos.

Costes

Inversion y retorno

15$ Make Business / mes

2-10 minutos por ejecución (dependiendo del volumen de datos y llamadas API) Por ejecucion del tutorial

∞ Reutilizaciones del prompt

ROI: La automatización reduce horas de preparación por reunión y disminuye errores manuales; para una compañía con tres reuniones al mes puede recuperar el coste en la primera o segunda reunión mediante ahorro de tiempo de directivos y equipos operativos.

Errores frecuentes

Que hacer cuando algo no funciona

Sintoma	Causa probable	Solucion exacta
El escenario falla al recuperar datos	Credenciales caducadas o permisos insuficientes en la API	Renovar las credenciales en Make y probar la conexión. Verificar permisos de lectura en el origen.
Los KPIs aparecen con valores nulos	Mapeo incorrecto de campos o cambios en el esquema de la fuente	Revisar el mapeo de campos en el módulo de extracción y actualizar reglas de transformación; añadir validaciones para alertar valores nulos.
Respuesta del modelo ambigua o genérica	Prompt insuficientemente específico o datos de entrada incompletos	Usar la versión de iteración 'Hacer el output más específico' y proporcionar la [MATRIZ_DATOS] completa con ejemplos.
Errores intermitentes en las llamadas API	Límites de tasa o latencia del proveedor	Implementar reintentos escalonados en Make y cachear respuestas no críticas; contactar con soporte del proveedor si persiste.
Formato de salida no coincide con la plantilla	Campos faltantes o nombres de variables distintos entre la plantilla y el output	Alinear nombres de etiquetas entre la plantilla y el output generado; añadir paso de mapeo final antes de volcar al documento.

Modo avanzado

Como hacer este tutorial con Make en modo avanzado

El modo agente en Make permite ejecutar flujos autónomos que combinan lógica condicional y llamadas a múltiples APIs con supervisión. Para este caso, un agente puede monitorizar fuentes, ejecutar el flujo cuando detecte variaciones clave y notificar automáticamente al responsable.

Modo avanzado

Flujo de trabajo avanzado

1
Crear un agente que escuche cambios en la fuente de datos (webhook o cron) y evalúe disparadores críticos
2
Configurar el agente para ejecutar el escenario de preparación cuando se cumpla la condición (p. ej., caída de margen > 5%)
3
Incluir pasos de validación automática y, si se detecta inconsistencia, abrir una tarea en la herramienta de gestión para revisión humana
4
Publicar el paquete final y enviar notificación al Comité con enlace y resumen destacado

Actúa como agente de preparación ejecutiva. Supervisar los datos en [MATRIZ_DATOS] en tiempo real y, si detectas cualquiera de las condiciones definidas en [UMBRAL_DISPARADOR] (p. ej., variación KPI > [PORCENTAJE]), ejecutar el flujo completo de generación de materiales. Antes de publicar, valida las cifras clave contra la fuente primaria y, si hay discrepancias mayores al [PORCENTAJE_TOLERANCIA], crea una incidencia en [HERRAMIENTA_GESTION] con el resumen de la discrepancia. Finalmente, entrega el paquete al repositorio [CARPETA_COMITE] y notifica a [RESPONSABLE] con un resumen de tres bullets y las decisiones sugeridas.

Cuando usar el modo avanzado en este tutorial: Valioso cuando necesita alertas y generación inmediata tras variaciones operativas significativas (p. ej., caídas de rendimiento, picos de incumplimiento de entregas) que requieren reacción rápida de la dirección.

Siguiente paso

Que hacer ahora?

Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales:

Tutorial relacionado · Make

Explorar mas tutoriales de Make

Descubre otros casos de uso de Make para directivos en diferentes funciones y sectores.

Biblioteca completa

Ver todos los tutoriales

Explora los tutoriales del programa organizados por herramienta, funcion y nivel de dificultad.

Para sacarle mas partido: Automatice un control de calidad simple que compare tres fuentes independientes para los KPIs críticos y genere una bandera roja automática cuando las discrepancias superen el umbral definido; esto reducirá revisiones manuales posteriores.

Alternativa segura

Puedo hacer esto sin que mis datos salgan de la empresa?

Si. Este caso de uso trabaja con datos que, por su naturaleza confidencial, estrategica o regulada, son candidatos optimos para ejecutarse con un modelo de lenguaje open source desplegado en infraestructura propia (on-premises o nube privada). Con esta configuracion, ningun dato abandona nunca los servidores de tu organizacion y el modelo no puede ser entrenado con tu informacion.

Modelos recomendados

Llama 3.3 70B — Ideal para analisis de documentos largos y generacion de texto estructurado (contexto 128K tokens).

Mistral Large 2 — Excelente para extraccion de informacion y clasificacion con alta precision.

Qwen 2.5 72B — Especialmente potente para analisis de datos tabulares y financieros.

Plataformas de despliegue

Ollama — Para equipos pequenos o uso individual en hardware propio.

vLLM — Para entornos de produccion con multiples usuarios simultaneos.

LM Studio — Para pruebas y uso individual sin configuracion de servidor.

Infraestructura minima

Para un modelo de 70B parametros en produccion:

GPU: 2x NVIDIA A100 40GB o 4x RTX 4090.

RAM: 128GB minimo.

Alternativa cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing.

Garantia de privacidad: Con un modelo on-premises correctamente configurado, los datos nunca salen de tu red corporativa, el modelo no se entrena con tu informacion, no hay transferencia internacional de datos y el cumplimiento normativo es total incluso para datos del art. 9 RGPD.

Necesitas implementar esta solucion en tu organizacion?

La configuracion de modelos open source on-premises requiere un proveedor tecnico especializado. Agere puede ayudarte a desplegar esta solucion en tu infraestructura de forma segura, con garantias legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organizacion.

Contactar con Agere Conocer Agere