Make Test 2026

30-Sekunden-Verdikt

• Für wen: KMU und Großunternehmen mit komplexen Automatisierungsbedürfnissen
• Wofür nicht: Anfänger ohne jegliche Vorkenntnisse in Logik und Workflow-Design
• Preis: ab 100.00 month (kostenloser Plan verfügbar)
• Warum: Make (ehemals Integromat) ist eine visuelle Plattform für die Automatisierung von Workflows und die Orchestrierung von KI-Agenten.

Kurzfassung

Make (make.com) bietet eine leistungsstarke visuelle Plattform, um KI-Automatisierungen und komplexe Workflows zu erstellen und zu orchestrieren. Die Stärken liegen in der breiten App-Integration, der Flexibilität bei KI-Modellen und den umfangreichen Funktionen für fortgeschrittene Logiken und Fehlerbehandlung. Es ist ideal für Unternehmen, die ihre Geschäftsprozesse skalierbar automatisieren möchten, auch wenn der Einstieg etwas Einarbeitung erfordert. Das Kostenmodell ist transparent, auch wenn die Enterprise-Preise individuell angefragt werden müssen.

Die kurze Antwort

Make (make.com) ist eine No-Code-Plattform für die visuelle Erstellung, Automatisierung und Orchestrierung von Workflows und AI Agents. Es bietet über 400 Integrationen zu Geschäftsanwendungen und unterstützt verschiedene KI-Modelle, um komplexe Prozesse zu automatisieren und effizient zu gestalten.

60-Sekunden-Urteil

Make (make.com) ermöglicht dir, komplexe Automatisierungen und AI-Workflows ganz ohne Code zu bauen. Mit dem visuellen Editor verbindest du Apps und KI-Modelle, um Geschäftsprozesse zu optimieren und Datenflüsse zu steuern. Die Plattform ist so aufgesetzt, dass sie auch richtig anspruchsvolle Logiken abbilden kann, no joke.

Pros

• Umfangreicher visueller Workflow-Builder mit Drag-and-Drop
• Breite Palette an Integrationen (400+ Apps, inklusive AI-Services)
• Unterstützung für verschiedene KI-Modelle (z.B. Claude Opus 5)
• Fähigkeit zur Abbildung komplexer Logiken (If/Else, Schleifen)
• Hohe Skalierbarkeit für Unternehmensanwendungen
• Gute Überwachungs- und Auditierungsfunktionen für Workflows
• Möglichkeit zur Definition benutzerdefinierter AI Agents
• Robuste Fehlerbehandlung und Resilienzmechanismen

Cons

• Einstieg kann für absolute Automatisierungs-Neulinge steil sein
• Kostenmodell kann bei sehr hohem Volumen komplex werden
• Versionskontrolle könnte für Entwickler noch ausgebaut werden
• Manche Enterprise-Features erfordern direkten Vertriebskontakt

Ideal für

• KMU und Großunternehmen mit komplexen Automatisierungsbedürfnissen
• Teams, die KI-Workflows visuell orchestrieren wollen
• Entwickler und Power-User, die Custom Code integrieren
• Unternehmen, die eine breite Palette an Apps vernetzen müssen
• User, die eine flexible Plattform für die Agenten-Erstellung suchen

Nicht geeignet für

• Anfänger ohne jegliche Vorkenntnisse in Logik und Workflow-Design
• Projekte, die ausschließlich On-Premise-Lösungen erfordern
• Einzelanwender mit nur sehr einfachen Integrationsaufgaben

Features im Detail

Sicherheit & Governance

• Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC): Ja — Definition detaillierter Benutzerrechte für Teams und Organisationen.
• Datenverschlüsselung: Ja — Sicherstellung der Vertraulichkeit von Daten durch Verschlüsselung.
• Audit Trails & Logging: Ja — Detaillierte Protokollierung aller Aktionen und Workflow-Ausführungen zur Nachvollziehbarkeit.
• DSGVO-Konformität: Ja — Einhaltung relevanter Datenschutzvorschriften.

KI-Integration & Agenten

• Unterstützung diverser KI-Modelle: Ja — Integration von OpenAI, Anthropic (inkl. Claude Opus 5) und anderen KI-Diensten.
• Benutzerdefinierte AI Agents: Ja — Möglichkeit, eigene, spezifische KI-Agenten zu definieren und in Workflows einzubinden.
• Prompt-Management: Teilweise — Prompts können in Modulen definiert und angepasst werden, aber kein zentrales Prompt-Repo.
• Modell-Switching: Ja — Flexibler Wechsel zwischen verschiedenen KI-Modellen innerhalb eines Szenarios.

Automatisierung & Orchestrierung

• Visueller Workflow-Builder (Szenarien): Ja — Intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche zur Erstellung komplexer Automatisierungen.
• Multi-Step Workflows: Ja — Erstellung von mehrstufigen, verzweigten und bedingten Logiken (If/Else, Schleifen).
• Echtzeit-Ausführung: Ja — Workflows können in Echtzeit ausgelöst und verarbeitet werden.
• Zeitgesteuerte Aufgaben: Ja — Automatisierungen lassen sich nach einem definierten Zeitplan ausführen.

Konnektivität & Erweiterbarkeit

• Umfassende App-Integrationen: Ja — Über 400 Integrationen zu gängigen Geschäftsanwendungen (CRM, ERP, Kommunikation).
• API-Zugang und Webhooks: Ja — Robuste Unterstützung für REST-APIs und Webhooks zur Anbindung eigener Systeme oder Nischen-Tools.
• Custom Code / Scripting: Ja — Erlaubt das Einfügen von benutzerdefiniertem Code (z.B. JavaScript) für erweiterte Logik.
• Lokale Modelle (On-Premise): Nein — Make ist primär eine Cloud-basierte SaaS-Lösung; keine direkte Integration lokaler KI-Modelle in der Standardausführung.

Preise & Pläne

Kostenloser Plan verfügbar. Testphase: No credit card required Preise gelten pro Monat bei jährlicher Abrechnung.

Überblick

Kurz vorweg: Make ist ne visuelle Automatisierungsplattform, die auf dem Markt gern als 'digitaler Klebstoff' bezeichnet wird. Sie hilft dir, Apps zu verbinden und Workflows zu automatisieren. Was viele übersehen: Make hat seine Kapazitäten bei KI-Agenten und komplexen Automatisierungen echt krass ausgebaut und ist längst nicht mehr nur ein simpler Konnektor. Hier geht es um Orchestrierung auf einem ganz anderen Level, und der Drops ist gelutscht für alle, die wirklich komplexe Dinge anpacken wollen. Mein Take ist, dass Make hier richtig gut aufgestellt ist.

Im Detail getestet

Make überzeugt mit seiner Breite der Integrationen, die über 400 Apps umfassen und sich ständig erweitern, wie die monatlichen Updates für Notion, QuickBooks oder Asana zeigen. Das ist essenziell für 'ne umfassende Automatisierung. Die Flexibilität bei KI-Modellen ist ebenfalls ein Pluspunkt, da die Plattform das aktuelle Claude Opus 5 Modell integriert – was Anwendern Zugang zu echt fortgeschrittenen KI-Fähigkeiten gibt. Für den Umgang mit komplexen Workflows bietet Make einen visuellen Builder, der das Abbilden von mehrstufigen, bedingten Logiken, Schleifen und Fehlerbehandlungen erlaubt. Das ist kein einfacher If/Else-Aufbau, sondern lässt viel tiefergehende Szenarien zu, echt smart gelöst. Für Entwickler gibt es API-Zugänge und einen **Developers Hub**, was die Plattform auch für Custom Code attraktiv macht. Skalierbarkeit und Performance sind für Enterprise-Anwendungen kritisch; Make ist drauf ausgelegt, hohe Volumina ohne Leistungseinbußen zu verarbeiten. In Bezug auf Sicherheit und Compliance ist Make mit Datenverschlüsselung und Zugriffskontrollen positioniert. Das Kostenmodell ist transparent mit einem Free Plan und einem 'Scale'-Plan für 100,00 USD pro Monat, wobei Enterprise-Preise individuell angefragt werden müssen. Monitoring und Auditierung sind vorhanden, um die Ausführung von Agents zu verfolgen. Auch die Erstellung benutzerdefinierter Agents ist möglich, um spezifische Geschäftsanforderungen zu bedienen. Die Fehlerbehandlung und Resilienzmechanismen mit Wiederholungsversuchen und Benachrichtigungen sind ebenfalls solide. Die Community ist mit über 5.000 Mitgliedern aktiv, und es gibt ein **Help Center** sowie die **Make Academy** für Support und Lernressourcen. Versionskontrolle ist integriert, um Änderungen nachvollziehen zu können. Make ist primär eine Cloud-Lösung, bietet aber auch Optionen für größere Infrastrukturanforderungen. Governance und Zugriffskontrolle mit rollenbasierten Berechtigungen sind für Teams und Organisationen entscheidend, und das ist hier auch alles am Start.

Typische Fehler

• Man unterschätzt die Komplexität des visuellen Builders und versucht, ohne Planung zu starten.
• Man vernachlässigt die Fehlerbehandlungsoptionen und ist überrascht, wenn Automatisierungen bei externen Problemen stoppen.
• Man nutzt nicht die volle Bandbreite der Integrationsmöglichkeiten und beschränkt sich auf grundlegende Verbindungen.
• Man optimiert nicht regelmäßig die Workflows, was zu unnötigen Operationen und höheren Kosten führen kann.

Operator-Insight

Ich bin da nicht neutral, wenn es um Make geht, not gonna lie. Die Plattform ist ein echtes Arbeitstier, wenn du einmal die Denkweise verstanden hast. Was mich echt nervt, ist, wenn Leute nur oberflächlich reinschauen und dann meinen, es sei zu kompliziert. Klar, aber wenn du Power willst, musst du auch bereit sein, etwas Zeit zu investieren. Die Flexibilität, KI-Modelle wie Claude Opus 5 direkt zu integrieren, ist ein absoluter Game Changer für alle, die wirklich smart automatisieren wollen. Punkt, Ende.

Fazit

Make liefert 'ne richtig leistungsstarke Plattform für AI-Automatisierung und Workflow-Orchestrierung. Die Möglichkeit, 'ne Vielzahl von Apps und KI-Modellen zu integrieren, gepaart mit diesem visuellen Builder, macht es zu einer robusten Wahl für Unternehmen. Die hohe Skalierbarkeit und die fortschrittliche Fehlerbehandlung sind dabei echte Deal Breaker und heben es von einfacheren Lösungen ab. In der Praxis zeigt sich: Make spielt seine Stärken besonders bei komplexeren, verzweigten Szenarien aus – und das richtig entspannt.

So läuft der Einstieg ab

Ablauf rekonstruiert aus Anbieter-Doku, Onboarding-Flow und Nutzerberichten — keine gestoppte Einzelmessung.

Der Einstieg bei Make beginnt mit einer Registrierung und führt direkt in die Erstellung des ersten 'Szenarios', wie Workflows hier genannt werden. Die visuelle Oberfläche ist selbsterklärend für alle, die bereits mit Drag-and-Drop-Editoren gearbeitet haben. Die Erstellung eines einfachen Workflow-Elements wie eines Webhooks und dessen Verknüpfung mit einer weiteren App zeigt schnell die Funktionsweise auf.

• Registrierung und Kontoerstellung — Nach Eingabe der E-Mail-Adresse und Passwort ist das kostenlose Konto aktiviert und man gelangt ins Dashboard. Es ist kein Kreditkarten hinterlegt.
• Erstes Szenario erstellen — Über 'Create new scenario' wird der visuelle Editor geöffnet. Hier wählt man den ersten Dienst (z.B. Webhooks) aus der Liste.
• Modul hinzufügen und konfigurieren — Ein Modul wie 'Webhooks' wird platziert und konfiguriert, etwa als 'Custom webhook'. Die URL wird generiert.
• Zweites Modul verbinden — Ein weiteres Modul, beispielsweise 'Google Sheets - Add a Row', wird hinzugefügt und mit dem Webhook verbunden. Die Verbindung zu Google Sheets wird autorisiert.
• Mapping der Datenfelder — Die Datenfelder des Webhooks werden den Spalten in Google Sheets zugewiesen. Der Workflow ist nun bereit zum Testen und Aktivieren.
• Szenario aktivieren — Das Szenario wird gespeichert und aktiviert. Es läuft nun im Hintergrund und verarbeitet eingehende Webhook-Anfragen entsprechend der Konfiguration.

Anwendungsfälle

• Automatische Lead-Qualifizierung mit KI — Setup: Verbindung von einem CRM-System (z.B. HubSpot), einem Formular-Tool (z.B. Typeform) und einem Large Language Model (z.B. Claude Opus 5). Ergebnis: Eingehende Leads werden automatisch analysiert, basierend auf Kriterien im Formular durch die KI bewertet und je nach Score im CRM mit Priorität versehen oder einem spezifischen Vertriebsteam zugewiesen. Irrelevante Leads werden gefiltert. (3 Stunden für die Ersteinrichtung, dann laufende Optimierung.)
• Dynamische Erstellung von Social Media Posts basierend auf Blog-Inhalten — Setup: Anbindung eines RSS-Feeds des Blogs, eines KI-Modells zur Textzusammenfassung (z.B. GPT-4) und eines Social Media Management Tools (z.B. Buffer). Ergebnis: Sobald ein neuer Blogpost veröffentlicht wird, generiert die KI automatisch mehrere Social-Media-Beiträge (unterschiedliche Längen und Hashtags), die dann im Planungs-Tool zur Überprüfung bereitgestellt werden. (2 Stunden für die Konfiguration.)
• Automatisierte Bearbeitung von Kundensupport-Tickets — Setup: Integration eines Ticketsystems (z.B. Zendesk), eines KI-Modells zur Stimmungsanalyse und Klassifizierung sowie eines Kommunikations-Tools (z.B. Slack). Ergebnis: Neue Tickets werden von der KI analysiert, der Kategorie zugewiesen und die Stimmung bewertet. Hochpriorisierte oder negative Fälle werden sofort an das zuständige Team in Slack gemeldet, während Routineanfragen automatisiert mit Standardantworten bearbeitet werden können. (4 Stunden für initiale Einrichtung und Trainingsdaten.)

Alternativen zu Make

• Zapier — Zapier ist einfacher im Einstieg für grundlegende Automatisierungen, aber weniger flexibel bei komplexen Logiken und KI-Orchestrierung als Make.
• n8n — n8n bietet eine Open-Source-Alternative mit starker Entwicklerfokus und der Möglichkeit für Self-Hosting, aber möglicherweise weniger Integrationen out-of-the-box.
• Microsoft Power Automate — Gut integriert in das Microsoft-Ökosystem, ideal für Unternehmen, die bereits stark auf Microsoft-Produkte setzen, aber außerhalb davon weniger vielseitig.
• Activepieces — Eine weitere Open-Source-Alternative, die visuelles Workflow-Design mit starker Developer-Experience verbindet, aber noch nicht die Reife und das Ökosystem von Make erreicht.

FAQ

Preis-Konfidenz und Änderungen

Preis-Konfidenz: live auf der Anbieter-Preisseite verifiziert — zuletzt geprüft am 01.09.2026. Preisseite

Datenbasis & Beweislage

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1. Quelle erreichbar und inhaltlich abgeglichen — community.make.com, geprüft am 07.08.2026
2. Quelle erreichbar und inhaltlich abgeglichen — community.make.com, geprüft am 07.08.2026

Quellen

• https://status.make.com/
• https://make.com/pricing
• https://make.com/
• https://community.make.com/c/news/48
• https://help.make.com/2026
• https://community.make.com/t/releases-on-make-march-2026/107468
• https://community.make.com/t/make-has-been-going-downhill-with-these-recent-updates/91711
• https://community.make.com/t/releases-on-make-may-2026/110873