Make: Szenarien, Operations und Praxis im KI-Workshop

Kurzdefinition (zitierfähig, 50 Wörter)

Make ist eine visuelle Automatisierungsplattform, auf der Teams Apps und Datenquellen als „Szenario" per Drag-and-drop verketten. Ein Szenario besteht aus Modulen, jedes Modul führt eine Aktion aus und gibt Daten an das nächste weiter. Make läuft als gehosteter Cloud-Dienst und rechnet nach Operations ab, also nach der Zahl ausgeführter Modul-Schritte.

Woher der Name kommt und wie sich das Tool verschoben hat

Make hieß bis 2022 Integromat und wurde in Tschechien gebaut, bevor die Marke unter das Dach von Celonis kam. Der ursprüngliche Reiz war die Bildsprache. Statt Code zieht man Kreise auf eine Leinwand, verbindet sie mit Linien und sieht den Datenfluss animiert durchlaufen. Damit öffnete sich Automatisierung für Menschen, die nie eine Zeile programmiert haben.

Mit generativer KI hat sich der Einsatz verschoben. Make bietet heute Module für Sprachmodelle und KI-Dienste, sodass ein Szenario nicht nur Daten hin und her schiebt, sondern unterwegs Texte erzeugt, klassifiziert oder zusammenfasst. Für einen Team-Workshop ist das ideal, weil die visuelle Leinwand niedrigschwellig ist. Wer zum ersten Mal automatisiert, versteht ein Make-Szenario oft schneller als abstrakten Code.

Der Mechanismus: warum die Leinwand den Ablauf greifbar macht

Ein Make-Szenario ist eine Kette aus Modulen. Ein Auslöser-Modul startet, jedes weitere Modul nimmt die Daten des vorherigen, tut eine Sache und reicht weiter. Der Clou ist die Sichtbarkeit der einzelnen Ausführung. Man sieht pro Modul, welcher Datensatz durchlief und wo etwas hakte. Genau diese Rückmeldung macht Automatisierung im Workshop erfahrbar, statt sie nur zu erklären.

Jedes durchlaufene Modul ist eine Operation, und Operations sind die Abrechnungseinheit. Diese Kopplung von Sichtbarkeit und Kosten ist lehrreich. Das Team lernt im Bauen, dass ein sparsam gebautes Szenario nicht nur eleganter, sondern auch günstiger läuft.

Ein durchgerechnetes Mini-Beispiel

Ein illustrativer Fall aus dem Marketing. Eingehende Kontaktformulare sollen angereichert, kategorisiert und ins CRM geschrieben werden.

• Volumen: 1.200 Formulare pro Monat.
• Szenario: 5 Module pro Durchlauf (Trigger, Anreicherung, KI-Kategorisierung, Router, CRM-Eintrag), also rund 5 Operations je Formular.
• Verbrauch: rund 6.000 Operations pro Monat, plus Puffer für Wiederholungen und Fehlerpfade.

Ob dieses Volumen in einem kleinen oder mittleren Make-Plan liegt, hängt vom aktuellen Tarif ab, deshalb keine Preisangabe hier. Der lehrreiche Punkt ist die Rechnung selbst. Wer im Workshop von 5 auf 3 Module optimiert, senkt den Operations-Verbrauch um 40 Prozent. Die Zahlen sind ein Modell, keine garantierte Kundenzahl.

Anwendungsfälle nach Funktion

Make passt dort, wo Standard-Apps verbunden werden und die Bedienung niedrigschwellig bleiben soll. Diese Muster tauchen in Team-Workshops oft auf.

Funktion	Typische Challenge	Make-Szenario als Ergebnis
Marketing	Leads anreichern und verteilen	Formular-Trigger, Anreicherung, KI-Kategorisierung, CRM-Eintrag
Vertrieb	Termine und Notizen synchron halten	Kalender-Trigger, Zusammenfassung, Eintrag im Deal
HR und Recruiting	Bewerbungen bestätigen und ablegen	Eingang, Antwortentwurf, Ablage im Ordner
Finance und Controlling	Belege sammeln und vorsortieren	Mail-Trigger, Extraktion, Eintrag in die Buchhaltung
Operations	wiederkehrende Statusmeldungen	Zeitplan-Trigger, Datenabruf, formatierte Nachricht
Kundenservice	Anfragen kanalübergreifend bündeln	Mehrkanal-Trigger, Klassifikation, Weiterleitung an Team

Branchen, die Make einsetzen

Der Hebel unterscheidet sich, das Muster bleibt. In Marketing-Agenturen (unser erster ICP) verbindet Make die vielen Kampagnen- und CRM-Tools, die dort ohnehin laufen. Im E-Commerce geht es um Bestell-, Versand- und Support-Ketten zwischen Shop, Zahlungsdienst und Helpdesk. In Beratung und kleineren Teams zählt die niedrige Einstiegshürde, weil oft keine eigene IT-Automatisierung vorhanden ist. In HR und Recruiting werden Standard-Abläufe wie Eingangsbestätigung und Ablage entlastet. Der gemeinsame Nenner sind gut angebundene Standard-Apps und ein wiederkehrender Ablauf.

Abgrenzung zu verwandten Werkzeugen und Formaten

Der häufigste Fehler ist, Make mit n8n gleichzusetzen oder das Tool mit dem Format zu verwechseln, in dem man es lernt.

Begriff	Was es ist	Verhältnis zu Make
n8n	node-basierte Automatisierung, self-hostbar	Alternative mit mehr Kontrolle über Hosting und Daten, siehe eigener Vergleich
Zapier	einfache Trigger-Aktion-Automatisierung	flacher in der Logik, dafür sehr schnell für simple Fälle
Voice Agent	sprachbasierter KI-Assistent	kann Make als Backend anbinden, ist aber ein Anwendungstyp
KI-Workshop	moderiertes Lernformat	der Rahmen, in dem ein Team Make-Szenarien baut
KI-Hackathon	Bau-Sprint mit Prototyp am Ende	das Format, in dem das Szenario zum nutzbaren Ergebnis wird

Wann Make passt, und wann nicht

Make passt, wenn Standard-Apps verbunden werden, wenn das Team ohne eigene Server-Infrastruktur starten will und wenn die visuelle Bedienung den Einstieg erleichtert. Es passt weniger, wenn sensible Daten aus Governance-Gründen das eigene Netz nicht verlassen dürfen, denn Make ist ein gehosteter Cloud-Dienst. Es passt auch nicht, wenn ein hohes Volumen viele Operations erzeugt und die Kosten unkontrolliert steigen, ohne dass jemand das Szenario schlank hält.

Make und der EU AI Act

Seit dem 2. Februar 2025 verlangt Artikel 4 der KI-Verordnung, für ausreichende KI-Kompetenz der Mitarbeiter zu sorgen, rollen- und kontextbezogen. Ein Workshop, in dem ein Team ein Make-Szenario mit KI-Modul selbst baut, kann eine praktische Kompetenzmaßnahme dokumentieren und so ein Baustein sein. Das ist kein behördliches Zertifikat und garantiert keine automatische Compliance. Wer personenbezogene Daten durch einen Cloud-Dienst laufen lässt, prüft Auftragsverarbeitung und Datenfluss zusätzlich mit qualifizierter Beratung.

Verwandte Begriffe im Glossar

n8n · n8n vs. Make · Voice Agent · KI-Challenge-Canvas · KI-Hackathon · KI-Workshop