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Las plataformas de flujo de trabajo de IA simplifican los procesos, ahorran tiempo y reducen los costos. La elección de la más adecuada depende de sus necesidades: flexibilidad técnica, rentabilidad o facilidad de uso. Este es un desglose rápido de las cuatro plataformas más populares:
Comparación rápida:
Cada plataforma ofrece puntos fuertes únicos: Prompts.ai se destaca en la organización de la IA, Zapier simplifica las conexiones de las aplicaciones, n8n proporciona flexibilidad técnica y Make admite una lógica compleja. Tu elección debe estar en consonancia con las habilidades, los objetivos y el presupuesto de tu equipo.
Comparación de plataformas de flujo de trabajo de IA: características, precios y mejores casos de uso
Prompts.ai sirve como una sólida plataforma de orquestación de IA, que reúne más de 35 modelos de lenguaje de gran tamaño, que incluyen GPT-5, Claudio, Llama, Géminis, Grok-4, Flux Pro, y Kling, en una interfaz única y unificada. Esto elimina la molestia de tener que hacer malabares con varias cuentas de proveedores y claves de API. Con su Diseño centrado en la API, la plataforma actúa como una capa de «aviso como servicio», lo que permite a los equipos de desarrollo conectar sin problemas las capacidades de IA con los sistemas existentes a través de una API REST, sin necesidad de codificar las indicaciones en la lógica de la aplicación. Para simplificar aún más la integración, la plataforma ofrece SDK dedicados para Python y JavaScript, lo que facilita a los equipos el trabajo con sus lenguajes de programación preferidos y reduce la complejidad técnica.
Prompts.ai incluye un Capa FinOps que rastrea el uso de los tokens en todos los modelos integrados, lo que proporciona una visibilidad instantánea del gasto en IA. Esto permite a los equipos optimizar los costos a nivel del flujo de trabajo, lo que podría reducir los gastos de software de inteligencia artificial hasta en 98% en comparación con el mantenimiento de varias suscripciones independientes. La plataforma sistema de crédito TOKN de pago por uso elimina las tarifas mensuales fijas, vinculando los costos directamente con el uso en lugar de depender de los precios tradicionales basados en los asientos. Además, los equipos pueden comparar el rendimiento de diferentes modelos en paralelo dentro de la misma interfaz, lo que permite una asignación precisa de las tareas en función de la rentabilidad o las métricas de rendimiento.
Con su Funcionalidad rápida de CMS, Prompts.ai permite a los equipos no técnicos gestionar los flujos de trabajo de IA sin depender de los desarrolladores. Los usuarios empresariales pueden implementar rápidamente flujos de trabajo rápidos diseñados por expertos, es decir, flujos de trabajo rápidos prediseñados por ingenieros certificados, lo que ahorra tiempo y esfuerzo en comparación con la creación de flujos de trabajo desde cero. La plataforma también ofrece programas integrales de incorporación y formación empresarial, junto con un Certificación inmediata de ingeniero, equipando a las organizaciones con expertos internos que pueden adaptar los flujos de trabajo para satisfacer las necesidades empresariales específicas.
Prompts.ai está diseñado para crecer junto con su organización, tanto si se trata de un pequeño equipo creativo como de una empresa de la lista Fortune 500. La adición de nuevos modelos o usuarios es sencilla y la plataforma garantiza gobierno de nivel empresarial con registros de auditoría detallados para cada interacción con la IA. Esto facilita el mantenimiento del cumplimiento a medida que el uso se expande en todos los departamentos. Los paneles de control en tiempo real proporcionan una visión clara del gasto en inteligencia artificial, ya que vinculan los costos con los equipos específicos y los resultados empresariales mensurables. Esta transparencia ayuda a los líderes a tomar decisiones informadas sobre cómo ampliar la adopción de la IA y, al mismo tiempo, mantener los costos bajo control.
Zapier se conecta con más de 8000 aplicaciones y 300 herramientas de inteligencia artificial, lo que lo convierte en una solución versátil para integrar tus flujos de trabajo. Es compatible con modelos como ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity y Grok, lo que brinda a los equipos la flexibilidad de elegir el mejor modelo para tareas como la codificación, el razonamiento o la búsqueda en tiempo real. Para las aplicaciones sin integraciones integradas, Zapier ofrece webhooks y opciones de aplicaciones privadas para vincular API personalizadas o herramientas locales. El conector del Model Context Protocol (MCP) va un paso más allá, ya que permite a los usuarios activar cualquiera de las más de 30 000 acciones de Zapier en las aplicaciones directamente desde sus herramientas de IA preferidas. Este enfoque unificado simplifica los procesos en todos los sistemas tecnológicos, lo que impulsa la eficiencia y reduce los costos.
Zapier ha procesado más de 200 millones de tareas de IA, con 23 millones de tareas ejecutadas mensualmente. Esto incluye la automatización de 1.100 tickets de soporte cada mes y la resolución del 28% de ellos, lo que supone un ahorro de 600 horas y 500 000$. Además, un sistema de enriquecimiento de clientes potenciales permitió recuperar 282 días laborables y generar ingresos potenciales de 1 millón de dólares.
«Gracias a la automatización, hemos visto un aumento de alrededor de 1 millón de dólares en los ingresos potenciales. Nuestros representantes ahora pueden centrarse exclusivamente en cerrar acuerdos, no en la administración».
Con una interfaz sin código, Zapier permite a los usuarios sin conocimientos técnicos configurar automatizaciones en solo unas horas. La función AI Copilot permite a los usuarios describir los flujos de trabajo en un lenguaje sencillo, y el sistema crea automáticamente la automatización. Un lienzo visual de arrastrar y soltar y tablas centralizadas simplifican aún más la creación y la gestión de los flujos de trabajo. Además, la herramienta integrada «AI by Zapier» integra los pasos de la IA en las automatizaciones sin necesidad de cuentas de IA independientes, y aprovecha modelos como el GPT-4o mini directamente en la plataforma.
Zapier admite la escalabilidad de nivel empresarial con funciones como variables globales, cumplimiento de SOC 2 tipo II, integración de SSO/SCIM y registros ilimitados. Estas capacidades garantizan una automatización segura y uniforme a medida que aumentan tus necesidades. Por ejemplo, Okta redujo los tiempos de escalamiento de 10 minutos a solo segundos, y Marcus Saito compartió:
«Zapier hace que nuestro equipo de tres parezca un equipo de diez».
n8n se conecta con más de 1000 aplicaciones a través de sus integraciones prediseñadas y puede vincularse a cualquier servicio con una API mediante su nodo de solicitud HTTP. Lo que lo diferencia es su Más de 70 nodos LangChain dedicados, diseñado para ayudar a crear aplicaciones de IA modulares, junto con la compatibilidad con el Model Context Protocol (MCP) tanto en las funciones de cliente como de servidor. La plataforma incluye nodos oficiales para servicios conocidos como OpenAI (GPT-4, DALL-E), Anthropic, Azure, DeepSeek, Mistral y OpenRouter, así como modelos locales a través de Ollama. También se integra perfectamente con bases de datos vectoriales como Supabase, Qdrant, Pinecone y Zep. En el caso de los servicios sin nodos prediseñados, los desarrolladores tienen la flexibilidad de escribir lógica personalizada directamente en JavaScript o Python dentro del flujo de trabajo, lo que permite integraciones personalizadas. Esta amplia conectividad garantiza operaciones escalables y rentables.
El modelo de precios de n8n es increíblemente simple: una ejecución equivale a una ejecución de flujo de trabajo, sin importar cuántos pasos incluya. Por ejemplo, un flujo de trabajo de 10 pasos cuesta solo 1 crédito, mientras que las plataformas basadas en tareas cobrarían por cada paso, lo que convierte a n8n hasta 1000 veces más rentable para flujos de trabajo de IA complejos. La plataforma puede gestionar hasta 220 ejecuciones de flujos de trabajo por segundo en una sola instancia. Un ejemplo real de su impacto es Vodafone, que informó de que ahorró 2,2 millones de libras al adoptar n8n para la automatización, lo que demuestra su eficacia a nivel empresarial. Estos ahorros se traducen directamente en un aumento de la eficiencia y el valor del flujo de trabajo.
Con más de 4.000 plantillas de inicio, n8n simplifica la creación de flujos de trabajo para escenarios comunes. La plataforma ofrece nodos integrados para tareas como la fusión, la creación de bucles, el filtrado y la división de datos, además de nodos «Switch» e «If» para enrutar los datos en función de la clasificación o el sentimiento generados por la IA. Los desarrolladores pueden probar y depurar los flujos de trabajo de manera más eficiente al ejecutar solo el último paso de una secuencia en lugar de ejecutar todo el flujo de trabajo. Además, la función «human-in-the-loop» permite la revisión manual en los puntos de control críticos, lo que añade un nivel adicional de control.
n8n está diseñado para ofrecer escalabilidad a nivel empresarial. Es Modo de cola distribuye las ejecuciones del flujo de trabajo en varias instancias de trabajo mediante Redis, lo que garantiza un alto rendimiento. Las opciones de implementación incluyen Docker y Kubernetes, y la plataforma admite el control de código fuente basado en GIT, lo que facilita la gestión de las transiciones entre los entornos de ensayo y producción. Para garantizar la seguridad de las operaciones, n8n se integra con gestores de secretos externos, como AWS Secrets Manager, Azure Key Vault, Google Cloud Platform y HashiCorp Vault. La edición comunitaria gratuita y autohospedada ofrece ejecuciones ilimitadas, mientras que los planes en la nube comienzan en 20 USD al mes y ofrecen 2500 ejecuciones de flujos de trabajo sin límite de pasos.
Establezca conexiones con más de 2500 aplicaciones y ofrece una asombrosa Más de 30 000 acciones en herramientas como CRM, bases de datos y plataformas de comunicación. Con Más de 400 integraciones de aplicaciones de IA prediseñadas, enlaza sin problemas con los principales actores como OpenAI, Anthropic, Google AI, Midjourney y ElevenLabs. Para las aplicaciones sin módulos prediseñados, Make proporciona un módulo HTTP para las conexiones de API y un SDK de aplicaciones personalizadas para crear integraciones personalizadas. La plataforma también es compatible con Protocolo de contexto modelo (MCP), lo que permite que los flujos de trabajo de Make interactúen con sistemas de IA externos, ya sea mediante llamadas o siendo llamados por ellos.
La eficiencia está en el centro del diseño de Make. Su interfaz visual «Make Grid» muestra todos los módulos, lo que facilita la detección y la solución de los cuellos de botella. Herramientas como los enrutadores, los iteradores y los agregadores garantizan un manejo fluido de los datos dinámicos. Mientras tanto, sus agentes de inteligencia artificial utilizan modelos lingüísticos extensos (LLM) para determinar la ruta o la herramienta más eficaz para lograr objetivos específicos, yendo más allá de los sistemas rígidos basados en reglas. La gestión de errores integrada permite que los flujos de trabajo reintenten, ignoren o cambien a opciones alternativas, lo que garantiza un funcionamiento ininterrumpido. Los precios se basan en las operaciones, con Plan básico a partir de 9 USD al mes para 10 000 operaciones, que ofrece una solución rentable para las necesidades de gran volumen en comparación con las alternativas basadas en tareas.
Make facilita la integración con su intuitiva interfaz de arrastrar y soltar. Si bien la plataforma tiene una curva de aprendizaje manejable, sus más de 40 funciones integradas (que incluyen expresiones regulares, análisis de JSON y operaciones matemáticas) permiten a los usuarios crear flujos de trabajo precisos. El módulo «Return Output» garantiza que los agentes de IA reciban los datos correctos para generar respuestas precisas en los escenarios de las herramientas. La capa gratuita incluye 1000 operaciones al mes con un intervalo de ejecución de 15 minutos, mientras que los planes de pago, a partir de solo 9 USD al mes, permiten programar minuciosamente y flujos de trabajo activos ilimitados.
Diseñado para las necesidades de nivel empresarial, Make incluye Cumplimiento del RGPD y del SOC 2 de tipo II para un manejo seguro de los datos. Su vista de organización en cuadrícula ofrece una visión general de alto nivel de los agentes, las aplicaciones y los flujos de trabajo, junto con análisis en tiempo real para facilitar la depuración y el seguimiento del rendimiento. Los precios varían de forma flexible, desde el nivel gratuito hasta el plan Core (9$ al mes), el plan Pro (16$ al mes con ejecución prioritaria), el plan Teams (29$ al mes con permisos de equipo) y los planes Enterprise personalizados que ofrecen funciones de seguridad avanzadas, inicio de sesión único y soporte dedicado. El generador visual de la plataforma también proporciona información detallada sobre las estructuras JSON y las solicitudes HTTP, lo que garantiza una transparencia y un control operativo totales. Esta escalabilidad garantiza que Make pueda gestionar todo con facilidad, desde equipos pequeños hasta grandes empresas.
El examen detallado de las características de las plataformas revela sus respectivas fortalezas y desventajas. Zapier destaca por su conectividad, ya que ofrece más de 8.000 integraciones y un copiloto de inteligencia artificial que permite a los usuarios sin conocimientos técnicos crear flujos de trabajo utilizando lenguaje natural. Sin embargo, sus precios basados en tareas pueden provocar un aumento de los costos a medida que aumenta el uso.
n8n atiende a los equipos técnicos al ofrecer opciones de alojamiento propio, que ayudan a mantener los costos predecibles incluso para procesos complejos de varios pasos. Dicho esto, su flexibilidad viene acompañada de una curva de aprendizaje más pronunciada, que a menudo requiere conocimientos de JavaScript o Python.
Hacer se distingue por su generador visual basado en diagramas de flujo, ideal para gestionar complejas transformaciones de datos y lógica de múltiples ramificaciones. Sin embargo, su modelo de precios basado en el crédito por paso exige una optimización precisa, ya que cada acción repercute en los costes.
Prompts.ai se centra en unificar más de 35 modelos lingüísticos con el seguimiento de FinOps en tiempo real. Esta configuración es especialmente beneficiosa para las industrias reguladas y los equipos que buscan controlar los costos. Sin embargo, su especialización en la orquestación de la IA significa que no ofrece la conectividad más amplia entre aplicaciones empresariales que se ve en otras plataformas.
Esta es una comparación en paralelo de sus características clave para ayudarte a tomar una decisión:
Estas características se traducen en resultados mensurables. Por ejemplo, en 2025, un equipo de TI remoto compuesto por tres personas automatizó el 28% de las 1.100 solicitudes de soporte con Zapier y ChatGPT, lo que supuso un ahorro de 600 horas. Del mismo modo, Poll redujo los costos de enrutamiento de clientes potenciales en 20 000 USD al año.
«n8n es la mejor opción para los desarrolladores porque ofrece código alternativo real en JavaScript y Python, además de nodos de integración preconfigurados y licencias disponibles en el código fuente». - Maddy Osman, fundadora de The Blogsmith
En última instancia, la mejor plataforma depende de la experiencia técnica y las necesidades de integración de su equipo. Los equipos no técnicos pueden decantarse por Zapier por sus amplias integraciones y por AI Copilot, que permite la creación rápida de prototipos. Las organizaciones centradas en los desarrolladores, por otro lado, pueden considerar que el modelo de ejecución personalizable y autohospedado de n8n es más atractivo para gestionar los costos. Mientras tanto, Make ofrece herramientas sólidas de lógica visual, aunque sus precios requieren una supervisión cuidadosa a gran escala.
La elección de la plataforma de flujo de trabajo de IA adecuada depende de la experiencia, las necesidades específicas y los objetivos futuros de su equipo. Para los equipos sin conocimientos técnicos, las plataformas con herramientas de automatización fáciles de usar y amplias bibliotecas de aplicaciones son ideales, aunque los costos de escalamiento pueden convertirse en un problema. Por otro lado, los equipos operativos y técnicos suelen necesitar opciones más avanzadas: los equipos de operaciones se benefician de herramientas visuales capaces de gestionar transformaciones lógicas y de datos complejas en varios pasos, mientras que los equipos técnicos dan prioridad a las capacidades de autoalojamiento y a la extensibilidad de JavaScript para garantizar la privacidad de los datos y ofrecer soluciones personalizadas.
Para las organizaciones que utilizan varios modelos de IA bajo supervisión regulatoria, las plataformas que ofrecen acceso unificado, monitoreo de costos en tiempo real y cumplimiento de nivel empresarial son esenciales. Estas funciones ayudan a evitar la proliferación de herramientas y a mantener una gobernanza adecuada. Cada plataforma responde a diferentes prioridades, ya sea la simplicidad o el cumplimiento estricto de las regulaciones.
«La IA solo funciona cuando está integrada en flujos de trabajo empresariales reales. Los modelos y los conocimientos deben traducirse en acciones, aprobaciones o notificaciones automatizadas para generar un impacto significativo». — Domo
Se prevé que el uso de flujos de trabajo basados en la IA se expanda significativamente, pasando del 3% al 25% de los procesos empresariales a finales de 2025. Sin embargo, cabe señalar que alrededor del 95% de los pilotos de IA generativa no llegan a la fase de producción debido a problemas de infraestructura. Para lograr el éxito se requieren pruebas cuidadosas, un control de versiones adecuado y una colaboración fluida entre los equipos técnicos y empresariales. Alinear la elección de la plataforma con los objetivos de los procesos a largo plazo es clave para generar resultados empresariales mensurables.
Al elegir una plataforma de flujo de trabajo de IA, es importante centrarse en algunos aspectos clave para garantizar que se alinee con sus necesidades. Interoperabilidad debe ser una prioridad máxima: la plataforma debe funcionar a la perfección con sus herramientas, modelos y fuentes de datos existentes, lo que permite una automatización fluida y un flujo de datos ininterrumpido.
Eficiencia es otro elemento crucial. La plataforma debería ayudarlo a aprovechar al máximo sus recursos, simplificar los flujos de trabajo, reducir los costos y, en última instancia, aumentar la productividad.
También querrás ver el facilidad de integración. Una plataforma confiable debe ser fácil de configurar y conectar con sus sistemas actuales, lo que reduce la necesidad de personalizaciones complicadas. Además, características como las sólidas medidas de seguridad, el cumplimiento de las normativas pertinentes y la flexibilidad necesaria para gestionar los requisitos cambiantes son fundamentales para garantizar el éxito a largo plazo. Tener en cuenta estos factores le ayudará a seleccionar una plataforma que simplifique los procesos impulsados por la IA y se alinee con sus objetivos.
Prompts.ai elimina la molestia de gestionar los gastos de IA con su modelo de precios de pago por uso, lo que le permite pagar solo por los recursos que realmente utiliza. Este enfoque flexible ayuda a las empresas a reducir los costos, lo que lo convierte en una opción inteligente para quienes buscan priorizar la eficiencia presupuestaria.
La plataforma también ofrece seguimiento de costos en tiempo real y herramientas de gobierno, lo que permite a los equipos supervisar de cerca los gastos y establecer límites según sea necesario. Al combinar la asequibilidad con sólidas funciones de gestión financiera, Prompts.ai brinda a las organizaciones las herramientas necesarias para ajustar sus presupuestos y, al mismo tiempo, mantener el control total de sus operaciones de inteligencia artificial.
n8n y Make toman caminos distintos en lo que respecta a la personalización y la gestión de costes. n8n se destaca como una plataforma de código abierto y autohospedada, que brinda a los usuarios la posibilidad de personalizar y controlar profundamente sus flujos de trabajo. Este enfoque lo convierte en una opción económica para los equipos con los conocimientos técnicos necesarios para gestionar su propia infraestructura, ya que los gastos se limitan al alojamiento y el mantenimiento.
Por el contrario, Hacer opera según un modelo de precios de pago por operación, en el que los costos están vinculados al número de pasos del flujo de trabajo. Cuenta con una interfaz sin código que es intuitiva y rápida de configurar, junto con plantillas prediseñadas para mayor comodidad. Sin embargo, a medida que los flujos de trabajo se vuelven más complejos, los costos asociados pueden aumentar significativamente. Básicamente, n8n es una opción sólida para las organizaciones que buscan una amplia personalización y menores costos, mientras que Make es una opción atractiva para quienes valoran la simplicidad y la rápida implementación.
