Make
KI-Tool
Make (früher Integromat) ist eine visuelle Plattform für Workflow-Automatisierung, die Hunderte von Apps verbindet und komplexe Prozesse ohne Programmierkenntnisse abbildet. Mit zunehmender KI-Integration lassen sich auch intelligente Schritte – etwa Texterstellung, Klassifikation oder Datentransformation – direkt in Abläufe einbauen.
Was ist Make?
Make ist eine No-Code-/Low-Code-Plattform für Prozessautomatisierung. Nutzerinnen und Nutzer erstellen visuelle Workflows (sogenannte Szenarien), in denen verschiedene Apps und Dienste miteinander verbunden werden. Wenn ein Auslöser eintritt – zum Beispiel ein neues Formular – startet der Workflow automatisch.
Das Tool wurde ursprünglich unter dem Namen Integromat bekannt und umbenannt, nachdem es von Celonis übernommen wurde. Es konkurriert mit ähnlichen Plattformen wie Zapier oder n8n, unterscheidet sich aber durch eine vergleichsweise leistungsstarke visuelle Logik und die Möglichkeit, komplexe Verzweigungen und Transformationen abzubilden.
KI-Funktionen lassen sich in Make-Szenarien als Module einbinden: zum Beispiel OpenAI-Aufrufe für Texterstellung, Klassifikation oder Zusammenfassung als Teil eines automatisierten Ablaufs.
Wofür eignet sich Make im Arbeitsalltag?
Make eignet sich besonders für Teams, die manuelle, wiederkehrende Prozesse zwischen verschiedenen Apps automatisieren möchten.
Typische Einsatzbereiche:
- Daten zwischen Apps synchronisieren (z. B. CRM, E-Mail, Tabellen)
- Formulare automatisch auswerten und weiterleiten
- Benachrichtigungen und Berichte automatisch versenden
- Leads aus Formularen in CRM-Systeme übertragen
- KI-generierte Texte automatisch in Workflows einbinden
- Rechnungen oder Dokumente automatisch verarbeiten
- Social-Media-Posts nach Plan veröffentlichen
- interne Daten zwischen Tools transferieren
Für wen ist Make relevant?
Make richtet sich an Personen, die Prozesse automatisieren möchten, ohne tief in die Programmierung einzutauchen.
Besonders relevant ist es für:
- Operations- und Prozessverantwortliche
- Marketing und Vertrieb mit vielen Tools im Einsatz
- HR-Teams mit wiederkehrenden Datenpflege-Aufgaben
- Projektmanagement und Assistenz
- Selbstständige und kleine Unternehmen
- IT-nahe Teams, die Prozesse ohne Entwickleraufwand automatisieren wollen
Personen ohne technischen Hintergrund brauchen eine gewisse Einarbeitungszeit, profitieren aber von der visuellen Oberfläche.
Typische Use Cases
Lead-Erfassung automatisieren
Wenn jemand ein Kontaktformular ausfüllt, überträgt Make die Daten automatisch ins CRM und sendet eine Bestätigungs-E-Mail.
KI-generierten Text in Workflow einbauen
Make kann einen OpenAI-Aufruf als Workflow-Schritt einbinden, der z. B. aus Rohdaten automatisch einen kurzen Text erstellt und weitersendet.
Berichte automatisch erstellen und versenden
Aus Tabellendaten wird nach Zeitplan ein Report generiert und per E-Mail oder Slack versandt.
Formulardaten verarbeiten
Eingehende Formularantworten werden automatisch sortiert, in Tabellen übertragen und Verantwortlichen zugewiesen.
Social-Media-Planung automatisieren
Geplante Beiträge aus einer Tabelle werden automatisch zum richtigen Zeitpunkt auf den gewählten Kanälen veröffentlicht.
Stärken
- visuelle, intuitive Oberfläche für komplexe Workflow-Logik
- breite Auswahl an App-Integrationen
- leistungsfähige Daten-Transformationsfunktionen
- KI-Module für OpenAI und andere Anbieter integrierbar
- Fehler-Handling und Verlaufsprotokoll für Workflows
- Freemium-Einstieg mit kostenpflichtigem Ausbau möglich
Grenzen
Make hat eine Lernkurve. Komplexe Szenarien mit vielen Verzweigungen erfordern technisches Verständnis und sorgfältige Planung.
Bei Datenflüssen zwischen vielen verschiedenen Apps können Fehler schwer zu diagnostizieren sein. Monitoring und Fehlerbehandlung sollten von Beginn an mitgedacht werden.
Da Make Daten zwischen verschiedenen Diensten überträgt, ist der Datenschutz besonders zu beachten: Welche Daten fließen wohin, welche personenbezogenen Informationen sind betroffen?
Datenschutz- und Unternehmenshinweise
Make verbindet verschiedene Dienste und überträgt Daten zwischen ihnen. Das erfordert eine sorgfältige Prüfung, welche Daten durch welche Kanäle fließen.
Wichtige Datenschutzfragen beim Einsatz von Make:
- Welche personenbezogenen Daten werden in Szenarien verarbeitet?
- Sind alle genutzten Apps DSGVO-konform und liegen in erlaubten Regionen?
- Ist eine Auftragsverarbeitungsvereinbarung mit Make abgeschlossen?
- Haben Mitarbeitende die nötigen Berechtigungen für die verbundenen Systeme?
- Werden Szenarien dokumentiert und regelmäßig auf Aktualität geprüft?
Bei automatisierten Workflows mit personenbezogenen Daten ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung sinnvoll, insbesondere wenn sensible Kategorien betroffen sind.
Beispielprompt
Make selbst wird nicht per Prompt gesteuert. Wenn KI-Schritte (z. B. via OpenAI) eingebunden sind, gelten für diese Prompts die üblichen Regeln:
- klares Ziel des KI-Schritts im Workflow
- welche Variablen aus vorherigen Schritten eingefügt werden
- gewünschtes Ausgabeformat für Folgeschritte
- Sprache und Tonalität
- Fehlerfall definieren: Was passiert, wenn die KI keine sinnvolle Antwort liefert?
Beispiel-Prompt in einem Make-Szenario:
Du erhältst eine Kundenanfrage aus einem Formular. Erstelle daraus eine kurze, freundliche Eingangsbestätigung per E-Mail.
Vorgaben:
- Maximal 80 Wörter
- Ton: freundlich und professionell
- Nenne den Namen des Kunden ({{name}})
- Sage, dass sich jemand innerhalb von 2 Werktagen meldet
- Erfinde keine Informationen
Kundenanfrage: {{anfrage}}
Alternativen
Je nach Anwendungsfall und technischem Hintergrund gibt es sinnvolle Alternativen:
- Zapier: wenn einfachere Trigger-Aktion-Verknüpfungen ausreichen
- n8n: wenn Open-Source und Self-Hosting gewünscht sind
- Microsoft Power Automate: wenn Microsoft 365 die zentrale Plattform ist
- Lovable: wenn eine eigene App gebaut statt ein Workflow automatisiert werden soll
Passende Use Cases
- Protokoll in Aufgabenliste umwandeln
- CRM-Notiz mit KI strukturieren
- Social-Media-Kalender mit KI planen
- SOP mit KI schreiben
