Make Automatisierung für Geschäftsprozesse – Trends 2026

Make Automatisierung für Geschäftsprozesse ist eine Plattform zur visuellen Workflow-Automatisierung, die verschiedene Geschäftsanwendungen ohne Code verbindet. Sie ermöglicht es Unternehmen, repetitive Aufgaben wie Datensynchronisierung, Lead-Routing oder Rechnungsverarbeitung automatisiert auszuführen – ohne Programmieraufwand. 2026 wird Make für Mittelstandsunternehmen zum Schlüssel für schnelle Prozessoptimierung. KI in automatisierten Prozessen

Die Automatisierung von Geschäftsprozessen ist nicht mehr optional.

Unternehmen, die manuell arbeiten, verlieren Zeit, Geld und Wettbewerbsfähigkeit.

Make Automatisierung für Geschäftsprozesse bietet eine pragmatische Lösung: Prozesse werden in Echtzeit automatisiert, Fehlerquoten sinken, und Teams können sich auf strategische Aufgaben konzentrieren.

Dieser Artikel zeigt, wie Make-Automatisierung funktioniert, welche Trends 2026 dominieren, und wie Sie damit konkrete Ergebnisse erzielen.

Key Takeaways

Kurz: Kurzantwort: Make Automatisierung für Geschäftsprozesse – Trends 2026 Make Automatisierung für Geschäftsprozesse ist eine Plattform zur visuellen Workflow-Automatisierung, die verschiedene Geschäftsanwendungen ohne Code verbindet.

Kurzantwort: Make Automatisierung für Geschäftsprozesse – Trends 2026 Make Automatisierung für Geschäftsprozesse ist eine Plattform zur visuellen Workflow-Automatisierung, die verschiedene Geschäftsanwendungen ohne Code verbindet.

Zu Make Automatisierung für Geschäftsprozesse – Trends 2026 bietet Individuelle Softwareentwicklung einen praxisnahen Einstieg für die nächsten Schritte.

• Make verbindet Hunderte von Apps ohne Code – Workflows entstehen durch visuelle Bausteine, Integration von Datenbanken, APIs und SaaS-Tools erfolgt in Minuten statt Wochen
• Geschäftsprozesse können schneller werden – manuelle Dateneinträge entfallen, Fehlerquoten sinken messbar, Teams können Zeit sparen (abhängig von Prozesstyp und Implementierung)
• Compliance und Sicherheit sind 2026 zentral – DSGVO-Konformität, Datenverschlüsselung und Audit-Logs sollten konfiguriert werden; Unternehmen sollten bei KI-Integration die EU-AI-Act-Anforderungen individuell prüfen
• Hybrid-Automatisierung kombiniert Make mit Custom-Code – für komplexe Szenarien verbinden Unternehmen Make mit individueller Softwareentwicklung oder RPA-Tools wie UiPath
• ROI ist messbar – Amortisation kann je nach Prozess und Implementierung zwischen wenigen Monaten und einem Jahr liegen; abhängig von Implementierungskosten, Lizenzmodell und Automatisierungspotenzial des Prozesses

Make Automatisierung für Geschäftsprozesse – Definition und Bedeutung 2026

Kurz: Make (ehemals Integromat) ist eine Cloud-basierte Plattform für visuelle Workflow-Automatisierung.

Make (ehemals Integromat) ist eine Cloud-basierte Plattform für visuelle Workflow-Automatisierung.

Sie verbindet über 1.000 Anwendungen – von CRM-Systemen wie Salesforce und HubSpot über ERP-Lösungen wie Odoo bis zu Cloud-Speichern wie Google Drive und OneDrive.

Ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen, können Nutzer Prozessschritte per Drag-and-Drop zusammensetzen und automatisieren.

Die Bedeutung für 2026 ist klar: Unternehmen müssen schneller werden. Manuelle Prozesse kosten Zeit, erzeugen Fehler und binden Ressourcen. Make reduziert diese Lasten deutlich.

Ein Mittelstandsunternehmen kann durch Make Automatisierung für Geschäftsprozesse je nach Prozesstyp erhebliche Zeitersparnisse erzielen – abhängig von Prozesstyp und Implementierung.

Diese Effizienzgewinne addieren sich schnell zu messbaren Kostenersparnissen und erlauben es, Teams auf wertschöpfende Arbeit zu konzentrieren.

Was macht Make unterschiedlich?

Make unterscheidet sich von reinen API-Integrationen durch seine visuelle Bedienbarkeit.

Während Entwickler klassische REST-APIs manuell konfigurieren müssen, baut ein Business Analyst oder sogar ein Power User in Make Workflows durch vorgefertigte Module zusammen.

Jedes Modul repräsentiert eine Aktion – Daten abrufen, transformieren, filtern, weiterleiten.

Verzweigungen (If-Then-Logik) und Schleifen sind möglich, ohne dass SQL oder JavaScript nötig ist.

Gleichzeitig ist Make nicht „zu einfach".

Für komplexe Szenarien – etwa Bildverarbeitung, Machine Learning oder hochperformante Datenmigration – integriert Make Custom-Code-Module (JavaScript, Python) und REST-APIs.

Das macht es zur Hybrid-Lösung: Einfache Prozesse laufen rein visuell, komplexe Logik wird bei Bedarf hinzugefügt.

Gegenüber klassischen Integrations-Plattformen (iPaaS) wie MuleSoft oder Boomi bietet Make eine niedrigere Einstiegshürde und schnellere Time-to-Value.

Während MuleSoft Wochen braucht, um eine Integration zu bauen, funktioniert Make in Tagen.

Das macht Make zur idealen Wahl für Mittelstandsunternehmen, die schnell und kostengünstig automatisieren wollen.

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Aktuelle Trends bei Make-Automatisierung im Mittelstand

Kurz: 2026 zeigen sich fünf dominante Trends bei der Make Automatisierung für Geschäftsprozesse im Mittelstand.

2026 zeigen sich fünf dominante Trends bei der Make Automatisierung für Geschäftsprozesse im Mittelstand. Diese Trends prägen, wie Unternehmen ihre Automatisierungs-Strategien ausrichten und welche Prozesse sie priorisieren.

Trend 1: KI-Integration in Workflows wird Standard

2026 erlaubt Make direkte Integration von KI-Modellen wie OpenAI GPT-4, Google Gemini und lokalen LLMs.

Praktisches Beispiel: Ein Kundenservice-Workflow nutzt Make, um eingehende E-Mails zu verarbeiten, die KI-Komponente analysiert Sentiment und Klassifizierung, und basierend darauf werden Tickets automatisch an die richtige Abteilung geroutet.

Das spart manuelle Triage-Zeit und verbessert Response-Qualität.

Ein Anwendungsbeispiel aus dem Gesundheitswesen zeigt das Potenzial: Patientenabfragen werden automatisch gegen eine KI-Wissensdatenbank abgeglichen, häufige Fragen beantworten sich selbst, komplexe Anfragen landen bei einem Fachmann.

Die Kombination aus Make und KI kann Bearbeitungszeit erheblich reduzieren und Patientenzufriedenheit verbessern.

Trend 2: Hybrid-Automatisierung mit RPA und Custom-Code

Unternehmen erkennen, dass Make allein nicht alle Szenarien abdeckt.

Deshalb wächst die Kombination von Make + RPA-Tools (wie UiPath, Blue Prism) + individueller Softwareentwicklung.

Make orchestriert einfache, datengetriebene Prozesse, RPA-Bots handhaben komplexe Desktop-Automation (z. B. Legacy-Systeme ohne API), und benutzerdefinierte APIs/Microservices lösen hochspezifische Anforderungen.

Dieser Hybrid-Ansatz ist für Mittelstandsunternehmen ideal: Sie nutzen Make für 70 % der Prozesse (schnell, kostengünstig), investieren in spezialisierte Lösungen nur dort, wo echte Komplexität besteht.

Ein Fertigungsunternehmen nutzt Make für Bestandsverwaltung und Lieferanten-Kommunikation, setzt aber RPA für die Synchronisation mit einer 20 Jahre alten Delphi-Anwendung ein – das Beste aus beiden Welten.

Trend 3: DSGVO und Compliance als Verkaufsargument

2026 ist Datenschutz kein Nischenthema mehr.

Make positioniert sich mit EU-Datencenter, Encryption-by-Default und Audit-Logs – das spricht Unternehmen in regulierten Branchen (Gesundheit, Finanzdienstleistungen, öffentlicher Sektor) an.

Workflows, die personenbezogene Daten verarbeiten, laufen in deutschen oder europäischen Rechenzentren.

Das ist ein klarer Wettbewerbsvorteil gegenüber US-basierten Lösungen.

Unternehmen im Finanzsektor nutzen Make gezielt, weil die Plattform Audit-Trails für jede Workflow-Ausführung führt – das ist für Compliance-Audits und Regulierungsprüfungen essentiell. Keine manuellen Prozesse mehr, die schwer nachzuverfolgen sind.

Trend 4: Kostenoptimierung durch Automatisierung von Automatisierung

Unternehmen nutzen Make zunehmend, um ihre eigenen Automatisierungs-Prozesse zu optimieren.

Beispiel: Ein Workflow überwacht die Performance anderer Workflows, triggert Alerts bei Fehlern, und dokumentiert Logs automatisch.

Das reduziert Operational Overhead und macht Automatisierung selbst wartbarer.

Ein E-Commerce-Unternehmen mit 20+ Make-Workflows nutzt einen Meta-Workflow, der täglich alle anderen Workflows prüft – Fehlerquoten, Durchlaufzeiten, Datendurchsatz. Wenn ein Workflow unterperformt, wird das Team automatisch benachrichtigt. Das spart 3–4 Stunden/Woche an manuelem Monitoring.

Trend 5: Low-Code für Geschäftsanalysten statt nur für Entwickler

Der Trend geht weg von reiner Entwickler-Automation hin zu Citizen Automation. Business Analysten, Prozessmanager und Power User bauen selbst Workflows auf. Das erfordert weniger IT-Ressourcen und ermöglicht schnellere Iterationen. Make bietet dafür Templates, Dokumentation und Community-Support.

2026 zeigt sich: Unternehmen, die ihre Business-Teams befähigen, selbst Workflows zu bauen, sind schneller und agiler.

Ein Mittelständler mit 5 IT-Entwicklern würde sonst 6–12 Monate für neue Automatisierungen brauchen.

Mit Citizen Automation und Make bauen Business Analysten neue Workflows in 1–2 Wochen.

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Infografik: Automatisierungspotenziale im Mittelstand 2026

Learnings:

• Rechnungsverarbeitung: 12–18 Stunden/Woche Einsparung durch OCR + Datenextraktion + automatisches Buchen
• Lead-Routing und CRM-Synchronisation: 8–12 Stunden/Woche durch Echtzeit-Datenfluss zwischen Webformularen, CRM und E-Mail-Systemen
• Bestandsverwaltung und Warenbestandsmeldungen: 6–10 Stunden/Woche durch automatisierte Lagerbestands-Abfragen und Lieferanten-Benachrichtigungen
• Personalwesen (Onboarding, Urlaubsanträge): 5–8 Stunden/Woche durch automatisierte Genehmigungsworkflows und Dokumentenverwaltung
• Datenberichte und Business Intelligence: 4–6 Stunden/Woche durch automatisierte Datenabfragen, Transformation und Visualisierung

Praktische Anwendungsfälle: Von Datenintegration bis Workflow-Automatisierung

Kurz: Automatisierung mit Make funktioniert nicht abstrakt.

Automatisierung mit Make funktioniert nicht abstrakt. Hier sind konkrete Szenarien aus dem Mittelstand, die zeigen, wie Make in der Praxis funktioniert und welche messbaren Ergebnisse möglich sind.

Anwendungsfall 1: Automatisierte Rechnungsverarbeitung mit OCR

Ein mittelständisches Handelsunternehmen erhält täglich 50–100 Rechnungen per E-Mail und Post. Bisher: Manuelle Erfassung in die Buchhaltungssoftware, Fehlerquote ~3–5 %, Bearbeitungszeit 15–20 Minuten pro Rechnung.

Make-Lösung: 1. Rechnungen landen in einem E-Mail-Postfach 2. Make triggert einen Workflow: Anhang wird extrahiert und an ein OCR-Tool (Tesseract, AWS Textract) gesendet 3. Strukturierte Daten (Rechnungsnummer, Betrag, Lieferant) werden extrahiert 4. Validierung: Betrag wird gegen Bestellungen abgeglichen 5. Automatisches Buchen in der Buchhaltungssoftware (z. B. Odoo, SAP) 6.

Abweichungen landen in einer Warteschlange für manuelle Prüfung

Ergebnis: Verarbeitungszeit sinkt auf 2–3 Minuten pro Rechnung, Fehlerquote fällt auf 5 Stunden/Woche?

• Fehlerquote: Wo entstehen durch manuelle Arbeit die meisten Fehler?
• Automatisierbarkeit: Sind die Datenquellen zugänglich (API, Datenbankabfrage)?
• Business-Impact: Verbessert Automatisierung Kundenerfahrung oder Umsatz?

Beispiel-Priorisierung: 1. Rechnungsverarbeitung (12 Std./Woche, 4 % Fehlerquote, hoher Impact) 2. Lead-Routing (8 Std./Woche, 15 % falsche Zuweisung, direkt Umsatz) 3. Bestandsmeldungen (6 Std./Woche, niedrig komplex, schneller ROI)

Schritt 2: Pilot-Projekt mit kleinem Scope

Starten Sie mit einem einzelnen, gut definierten Workflow – nicht mit 10 gleichzeitig. Ein Pilot-Projekt sollte:

• Klar definiert: Trigger, Schritte, Erfolgs-Kriterien sind dokumentiert
• Isoliert: Keine Abhängigkeiten zu anderen Prozessen
• Messbar: KPIs sind vorher und nachher erfasst (Zeit, Fehler, Kosten)
• Schnell: 2–4 Wochen Implementierung, nicht Monate

Beispiel-Pilot: Automatisierte Rechnungsverarbeitung für 20 % des Rechnungsvolumens.

Schritt 3: Make-Konfiguration und Workflow-Design

Arbeiten Sie mit einem Make-Experten oder Ihrem IT-Partner (z. B. Groenewold) zusammen:

1. Datenquellen verbinden: E-Mail, CRM, ERP, Datenbank – Make-Module einrichten 2. Workflow visualisieren: Flowchart mit Triggers, Bedingungen, Aktionen 3. Fehlerbehandlung: Was passiert, wenn ein Schritt fehlschlägt? (Retry, Alert, Fallback) 4. Testing: Workflow mit echten Daten testen, Edge Cases prüfen 5. Dokumentation: Wer wartet den Workflow? Wie werden Fehler gemeldet?

Schritt 4: Schulung und Change Management

Automatisierung ist keine reine Technologie-Frage. Teams müssen verstehen, was sich ändert:

• Schulung: Wer nutzt das System? (Business Analyst, Power User, Endnutzer)
• Kommunikation: Warum wird das eingeführt? (Zeitersparnis, Fehlerreduktion)
• Support: Wer beantwortet Fragen? Wie werden Fehler gemeldet?
• Feedback-Loop: Regelmäßige Reviews nach 2, 4, 8 Wochen

Schritt 5: Monitoring und Optimierung

Nach Go-Live ist die Arbeit nicht vorbei:

• Fehlerquote: Wie viele Workflows scheitern? Warum?
• Performance: Wie lange dauert ein Workflow durchschnittlich?
• Nutzung: Werden alle Workflows regelmäßig ausgeführt?
• Verbesserungen: Welche Schritte können optimiert werden?

Typischerweise verbessern sich Workflows nach 4–8 Wochen Produktivbetrieb um 20–30 % (schneller, zuverlässiger). Ein strukturiertes Monitoring mit wöchentlichen Reviews und monatlichen Optimierungs-Workshops stellt sicher, dass Workflows langfristig Wert liefern.

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Infografik: Implementierungs-Roadmap für Make Automatisierung

Learnings:

• Woche 1–2: Prozess-Audit, Priorisierung, Stakeholder-Alignment (2–3 Tage)
• Woche 3–4: Make-Setup, Datenquellen verbinden, Workflow-Design (1–2 Wochen)
• Woche 5–6: Testing, Fehlerbehandlung, Schulung (1 Woche)
• Woche 7: Go-Live Pilot-Projekt (1–2 Tage)
• Woche 8–12: Monitoring, Optimierung, Feedback (4 Wochen)
• Woche 13+: Scale-up zu nächsten Workflows, Continuous Improvement

ROI und Effizienzgewinne durch Make-Automatisierung messen

Kurz: Automatisierung muss sich rechnen.

Automatisierung muss sich rechnen. Hier ist, wie Sie den ROI konkret berechnen und welche Metriken wirklich zählen.

Zeiteinsparung

Formel: (Alte Zeit pro Woche – Neue Zeit pro Woche) × Stundensatz × 52 Wochen

Beispiel – Rechnungsverarbeitung:

• Alte Zeit: 100 Rechnungen × 20 Min. = 33 Stunden/Woche
• Neue Zeit: 100 Rechnungen × 3 Min. = 5 Stunden/Woche
• Einsparung: 28 Stunden/Woche
• Stundensatz (Mitarbeiter): €25/Stunde (Bruttolohn + Nebenkosten)
• Jährliche Einsparung: 28 × €25 × 52 = €36.400

Fehlerreduktion

Formel: (Alte Fehlerquote – Neue Fehlerquote) × Fehlerkosten × Prozessvolumen pro Jahr

Beispiel:

• Alte Fehlerquote: 4 % (4 von 100 Rechnungen falsch)
• Neue Fehlerquote: 0,2 % (1 von 500 korrekt verarbeitet)
• Fehlerkosten pro Rechnung: €15 (Nachbearbeitung, Verzögerung)
• Jährliches Rechnungsvolumen: 10.000
• Fehler alt: 10.000 × 4 % = 400 Fehler × €15 = €6.000
• Fehler neu: 10.000 × 0,2 % = 20 Fehler × €15 = €300
• Jährliche Einsparung: €5.700

Make-Kosten

Beispiel:

• Make-Abo: €200/Monat (für Rechnungsverarbeitung + 2 weitere Workflows)
• Implementierung (Groenewold): €3.000 (Einmalig)
• Jährliche Kosten: (€200 × 12) + €3.000 = €5.400

Gesamt-ROI

Berechnung:

• Zeiteinsparung: €36.400
• Fehlerreduktion: €5.700
• Make-Kosten: -€5.400
• Netto-Gewinn Jahr 1: €36.700
• ROI: (€36.700 / €5.400) × 100 = 679 %
• Amortisationsfrist: ~2 Wochen

Das ist typisch für gut gewählte Automatisierungs-Projekte im Mittelstand. ROI liegt bei 300–800 % im ersten Jahr. Nach dem ersten Jahr sinken die Kosten (nur noch Abo + Wartung), während die Einsparungen bestehen bleiben – der ROI im Jahr 2 liegt bei über 1.000 %.

Weitere Messgrößen

• Durchlaufzeit: Wie lange dauert ein Prozess von Start bis Abschluss? (z. B. Rechnungsverarbeitung: vorher 5 Tage, nachher 2 Stunden)
• Kapazität: Wie viele Prozesse kann eine Person pro Tag abwickeln? (Rechnungen: vorher 20, nachher 200)
• Kundenzufriedenheit: Bessere Response-Zeiten → höhere NPS
• Datenqualität: Weniger Fehler → bessere Entscheidungen
• Skalierbarkeit: Können Sie mit gleicher Mannschaft 2x mehr Volumen verarbeiten?

Ein strukturiertes ROI-Tracking mit monatlichen Reports hilft, den Wert von Automatisierung zu demonstrieren und weitere Investitionen zu rechtfertigen.

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Häufige Fehler und Best Practices bei Make-Automatisierung

Kurz: Automatisierung scheitert oft nicht an der Technologie, sondern an der Umsetzung.

Automatisierung scheitert oft nicht an der Technologie, sondern an der Umsetzung. Hier sind die häufigsten Fehler und wie Sie sie vermeiden.

Fehler 1: Zu viele Workflows gleichzeitig starten

Problem: Unternehmen wollen alles auf einmal automatisieren, verlieren den Überblick, Projekte scheitern. IT-Teams sind überfordert, Workflows werden nicht richtig getestet.

Best Practice: Pilot-Projekt mit einem Workflow, dann schrittweise skalieren. Nach erfolgreichem Pilot: nächster Workflow alle 4–6 Wochen. Das reduziert Risiko und erlaubt echtes Lernen.

Fehler 2: Keine Fehlerbehandlung

Problem: Workflow läuft an, aber bei Fehlern (API-Timeout, ungültige Daten) passiert nichts – Daten gehen verloren oder landen in einem schwarzen Loch.

Best Practice: Jeder Workflow braucht Fehlerbehandlung – Retry-Logik (3x versuchen, dann Alert), Alerts (E-Mail, Slack), Fallback-Aktionen (Daten in Warteschlange), Logging (für Debugging).

Fehler 3: Keine Dokumentation

Problem: Nur eine Person versteht den Workflow. Wenn diese Person das Unternehmen verlässt, ist das Wissen weg. Wartung wird unmöglich.

Best Practice: Dokumentieren Sie jeden Workflow – Trigger, Schritte, Bedingungen, Fehlerbehandlung. Nutzen Sie Make-Comments oder externe Dokumentation (Confluence, Notion). Aktualisieren Sie die Dokumentation bei Änderungen.

Fehler 4: Zu komplexe Workflows

Problem: Ein Workflow mit 50+ Schritten wird unmöglich zu debuggen und zu warten. Wenn ein Schritt fehlschlägt, ist unklar, wo das Problem ist.

Best Practice: Halten Sie Workflows unter 20 Schritten. Für Komplexität: Mehrere Workflows hintereinander (Modularisierung). Workflow A erstellt Daten, Workflow B verarbeitet sie, Workflow C meldet Ergebnisse.

Fehler 5: Keine Monitoring und Optimierung

Problem: Workflow läuft, aber niemand prüft, ob er noch sinnvoll ist oder optimiert werden könnte. Performance degradiert über Zeit.

Best Practice: Regelmäßige Reviews (monatlich), KPIs tracken, Feedback von Nutzern einholen, Workflows iterativ verbessern. Nach 3 Monaten: Performance-Audit, Fehleranalyse, Optimierungen.

Best Practice 1: Datenvalidierung vor Verarbeitung

Validieren Sie Daten am Anfang des Workflows – Format, Pflichtfelder, Plausibilität. Das spart Fehlerbehandlung später und verbessert Datenqualität. Ein Validierungs-Schritt am Workflow-Anfang verhindert, dass fehlerhafte Daten in nachgelagerte Systeme gelangen.

Best Practice 2: Versionskontrolle für Workflows

Speichern Sie alte Versionen von Workflows. Wenn eine neue Version Probleme hat, können Sie schnell zurückrollen. Make bietet native Versionskontrolle – nutzen Sie diese Feature.

Best Practice 3: Test-Workflows vor Production

Bauen Sie Workflows in einer Test-Umgebung, testen Sie mit echten Daten, dann deployen Sie zu Production. Das verhindert Überraschungen. Ein separater Test-Workspace in Make kostet minimal und spart später große Probleme.

Best Practice 4: Regelmäßige Schulung

Schulen Sie Ihr Team regelmäßig – neue Features in Make, Best Practices, Fehlerbehandlung. Das verhindert, dass Workflows veralten oder schlecht gebaut werden. Quarterly Workshops mit dem Team halten Wissen aktuell.

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Make Automatisierung und Compliance 2026

Kurz: Sicherheit und Datenschutz sind nicht optional.

Sicherheit und Datenschutz sind nicht optional. Hier ist, worauf Sie achten sollten und wie Make diese Anforderungen erfüllt.

DSGVO-Konformität

• Make erfüllt DSGVO-Anforderungen durch mehrere Mechanismen:

• Datenverarbeitung in EU-Rechenzentren (Deutschland, Irland) – Daten verlassen die EU nicht

• Verschlüsselung: Daten im Transit (TLS 1.2+) und at-rest (AES-256)

• Audit-Logs: Alle Workflow-Ausführungen werden protokolliert – wer hat was wann gemacht

• Datenlöschung: Daten können auf Anfrage gelöscht werden (Recht auf

• Vergessenwerden)

• Datenträger-Übertragung: Grenzüberschreitende Datenflüsse sind dokumentiert und rechtlich abgesichert

Für Unternehmen, die personenbezogene Daten verarbeiten (z. B. Kundendaten, Mitarbeiterdaten), ist Make eine sichere Wahl. Die Plattform bietet auch Datenschutz-Vereinbarungen (DPA), die den DSGVO-Anforderungen entsprechen.

EU AI Act

Wenn Sie KI in Workflows integrieren (z. B. OpenAI für Textanalyse, Google Gemini für Bildverarbeitung), müssen Sie EU-AI-Act-Anforderungen erfüllen:

• Transparenz: Nutzer müssen wissen, dass KI verwendet wird
• Dokumentation: Trainingsdaten, Modellversion müssen dokumentiert sein
• Risikobeurteilung: High-Risk-Anwendungen (z. B.

Kreditvergabe, Einstellungsentscheidungen) brauchen zusätzliche Kontrollen und menschliche Überprüfung

• Audit-Trails: KI-Entscheidungen müssen nachvollziehbar sein

Groenewold bietet EU-AI-Act-Beratung für genau diese Szenarien – wir helfen Ihnen, KI-Workflows compliant zu bauen.

Datensicherheit und Authentifizierung

• API-Keys und Credentials: Nutzen Sie Make-Vaults für sichere Speicherung – Keys werden verschlüsselt und nie im Klartext angezeigt
• Zugriffskontrolle: Nur autorisierte Nutzer können Workflows bearbeiten. Rollen-basierte Zugriffe (Admin, Editor, Viewer)
• Two-Factor Authentication: Aktivieren Sie 2FA für Make-Accounts – das verhindert Unauthorized Access
• Regelmäßige Audits: Prüfen Sie monatlich, welche Apps Zugriff auf sensible Daten haben. Entfernen Sie alte/nicht mehr genutzte Konnektionen.

Compliance-Checkliste für Make-Workflows

Vor Go-Live sollten Sie diese Punkte prüfen:

• ✓ Datenfluss dokumentiert (welche Daten, von wo nach wo)
• ✓ Verschlüsselung aktiviert (TLS, AES-256)
• ✓ Audit-Logs konfiguriert und regelmäßig überprüft
• ✓ Fehlerbehandlung implementiert (Fehler werden geloggt, nicht ignoriert)
• ✓ Zugriffskontrolle eingerichtet (nur berechtigte Nutzer)
• ✓ Datenlöschungs-Prozess definiert (wie werden Daten nach Ablauf gelöscht?)
• ✓ Datenschutzerklärung aktualisiert (erwähnt Make-Nutzung)
• ✓ Datenschutz-Folgenabschätzung durchgeführt (falls High-Risk-Daten)

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Infografik: Make Automatisierung und Datenschutz 2026

Learnings:

• Datenfluss: Quelle (App 1) → Make-Server (verschlüsselt) → Ziel (App 2)
• Verschlüsselung: TLS im Transit, AES-256 at-rest in EU-Rechenzentren
• Audit-Logs: Jede Workflow-Ausführung wird mit Timestamp, Benutzer, Daten protokolliert
• Compliance-Checkpoints: DSGVO-Konformität, EU-AI-Act-Anforderungen, Datenlöschung auf Anfrage
• Best Practices: Regelmäßige Sicherheits-Audits, Credential-Rotation, Zugriffskontrolle

Praktische Tipps für 2026: Make richtig einsetzen

Kurz: Wenn Sie 2026 mit Make starten oder Ihre Nutzung optimieren möchten, folgen Sie diesen praktischen Tipps.

Wenn Sie 2026 mit Make starten oder Ihre Nutzung optimieren möchten, folgen Sie diesen praktischen Tipps.

Tipp 1: Nutzen Sie Make-Templates

Make bietet 500+ vorgefertigte Templates für häufige Szenarien (CRM-Synchronisation, Rechnungsverarbeitung, Lead-Nurturing).

Diese sind ein guter Startpunkt – anpassen statt von Null bauen.

Das spart 30–50 % Implementierungszeit.

Templates sind kostenlos und können als Basis für Ihre eigenen Workflows genutzt werden.

Tipp 2: Integrieren Sie mit Ihrer bestehenden Stack

Make funktioniert mit Odoo, Salesforce, HubSpot, Shopify und hunderten weiteren Tools.

Prüfen Sie, welche Ihrer aktuellen Systeme Make-Konnektoren haben – das spart Entwicklung.

Eine vollständige Liste finden Sie auf make.com/apps.

Die meisten Enterprise-Systeme haben native Konnektoren, für spezialisierte Tools können Sie REST-APIs nutzen.

Tipp 3: Kombinieren Sie Make mit Custom-APIs

Für Legacy-Systeme ohne API: Lassen Sie einen API entwickeln (von Groenewold oder anderen Partnern). Dann nutzen Sie Make, um die API zu orchestrieren. Das ist schneller und günstiger als komplette Neuentwicklung. Ein Strangler-Pattern-Ansatz erlaubt es, Legacy-Systeme schrittweise zu ersetzen.

Tipp 4: Automatisieren Sie Ihre Automatisierung

Bauen Sie Workflows, die andere Workflows überwachen – z. B. ein Workflow, der täglich prüft, ob andere Workflows erfolgreich laufen, und Alerts sendet bei Problemen.

Das reduziert manuales Monitoring um 80 %.

Ein Meta-Workflow kann auch automatisch Fehler-Logs analysieren und Verbesserungsvorschläge generieren.

Tipp 5: Schulen Sie Ihr Team

Make ist einsteigerfreundlich, aber nicht selbsterklärend. Investieren Sie 1–2 Tage in Schulung für Power User und Business Analysten. Das spart später viel Zeit und Fehler. Groenewold bietet Make-Schulungen an. Ein interner Make-Champion im Team hilft, Best Practices zu verbreiten.

Tipp 6: Nutzen Sie Community und Support

Make hat eine aktive Community (Forum, Slack) und bietet Support. Wenn Sie ein Problem haben, posten Sie es – oft gibt es schnelle Lösungen. Nutzen Sie auch die Make-Dokumentation und Video-Tutorials. Die Community ist oft schneller als der offizielle Support.

Tipp 7: Planen Sie für Skalierung

Bauen Sie Ihre erste Automatisierung modular auf – so dass Sie später leicht weitere Workflows hinzufügen können. Vermeiden Sie monolithische Mega-Workflows, die schwer zu warten sind. Eine klare Naming-Convention und Dokumentation helfen, den Überblick zu behalten.

Tipp 8: Messen Sie kontinuierlich

Tracken Sie KPIs vor und nach Automatisierung – Zeit, Fehler, Kosten. Teilen Sie Ergebnisse mit dem Management. Das hilft, weitere Automatisierungs-Projekte zu rechtfertigen und zu priorisieren. Ein Dashboard mit KPIs macht den Wert von Automatisierung sichtbar.

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Schritt für Schritt: So bauen Sie einen Make-Workflow auf

Kurz: Wenn Sie selbst mit Make starten möchten, folgen Sie diesem Muster:

Wenn Sie selbst mit Make starten möchten, folgen Sie diesem Muster:

1. Trigger definieren - Was löst den Workflow aus? (Webhook, E-Mail, Zeitplan, manuelle Aktivierung) - Beispiel: Neue Rechnung in E-Mail-Postfach

2. Datenquellen verbinden - Welche Apps/Datenbanken sind Quelle und Ziel? - Make-Module für jede App konfigurieren (Authentifizierung, Berechtigung)

3. Daten extrahieren und transformieren - Welche Felder brauchen Sie? (Rechnungsnummer, Betrag, Lieferant) - Wie formatieren Sie Daten um? (Datum-Konvertierung, Währung, Textreinigung)

4. Bedingungen und Logik einbauen - If-Then-Blöcke für Verzweigungen - Beispiel: Wenn Betrag > €1.000, dann zur manuellen Genehmigung

5. Aktionen ausführen - Daten in Zielanwendung schreiben - Benachrichtigungen versenden (E-Mail, Slack)

6. Fehlerbehandlung konfigurieren - Was passiert bei Fehlern? (Retry, Alert, Fallback) - Logging für Debugging

7. Testen und deployen - Mit echten Testdaten prüfen - Im Produktivbetrieb aktivieren

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Häufig gestellte Fragen zur Make-Automatisierung für Geschäftsprozesse

Was ist Make.com und wie unterscheidet es sich von Zapier?

Make.com ist eine Automatisierungs-Plattform, die über 1.000 Apps verbindet.

Zapier ist ähnlich, aber breiter (6.000+ Apps) und fokussiert auf SaaS-Tools.

Make bietet mehr Flexibilität bei komplexen Workflows (Custom Code, Schleifen, erweiterte Filter).

Beide sind Anfänger-freundlich, aber Make ist für tiefere Automatisierung und Datenintegration besser geeignet.

Wie lange dauert es, einen Make-Workflow zu implementieren?

Ein einfacher Workflow (z. B. E-Mail zu CRM) dauert 2–4 Stunden.

Ein komplexer Workflow mit Fehlerbehandlung, Transformationen und mehreren Datenquellen dauert 1–2 Wochen.

Ein vollständiges Automatisierungs-Projekt mit Audit, Pilot und Schulung dauert 4–8 Wochen.

Groenewold kann diese Zeiten durch Expertise und Templates verkürzen.

Ist Make sicher für sensible Daten?

Ja, Make erfüllt DSGVO-Anforderungen, nutzt EU-Rechenzentren und verschlüsselt Daten. Für hochsensible Daten (z. B. Kreditkarten, Gesundheitsdaten) sollten Sie zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen treffen – z. B. Daten-Maskierung, Tokenisierung oder Self-Hosted-Alternativen wie n8n.

Kann Make mit Legacy-Systemen (z. B. Delphi, COBOL) arbeiten?

Nicht direkt, da diese Systeme keine APIs haben. Lösung: Entwickeln Sie eine REST-API als Schicht zwischen Legacy-System und Make (Strangler Pattern). Groenewold bietet genau diese Art von Integration an und hat Erfahrung mit Delphi, COBOL und anderen Legacy-Sprachen.

Wie messe ich den ROI von Make-Automatisierung?

Berechnen Sie: (Zeitersparnis pro Woche × Stundensatz × 52) + (Fehlerreduktion × Fehlerkosten) – Make-Kosten. Typischer ROI liegt bei 300–800 % im ersten Jahr, Amortisationsfrist 2–8 Wochen. Ein Pilot-Projekt mit Rechnungsverarbeitung zeigt meist innerhalb von 2 Wochen positive ROI.

Welche Branchen profitieren am meisten von Make?

E-Commerce, Logistik, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Fertigung und öffentlicher Sektor. Überall dort, wo repetitive Datenverarbeitung, manuelle Dateneingabe oder Schnittstellen-Synchronisation anfallen. Besonders stark ist Make im Rechnungswesen, HR und Vertrieb.

Kann ich Make ohne Programmieraufwand nutzen?

Ja, 70–80 % der Workflows können rein visuell gebaut werden. Für komplexere Logik können Sie JavaScript oder Python in Make-Modulen nutzen – das erfordert etwas technisches Verständnis, aber keine vollständige Softwareentwicklung. Business Analysten können die meisten Workflows selbst bauen.

Wie oft sollte ich Workflows überprüfen und optimieren?

Monatlich. Prüfen Sie: Fehlerquoten, Durchlaufzeiten, ob Workflows noch notwendig sind, ob neue Features in Make genutzt werden können. Nach 4–8 Wochen Produktivbetrieb sind meist 20–30 % Optimierungen möglich – schneller, zuverlässiger, weniger Fehler.

Kann ich Make mit anderen Automatisierungs-Tools kombinieren?

Ja, das ist sogar empfohlen. Kombinieren Sie Make mit RPA-Tools (UiPath), Custom-APIs, Datenbanken und anderen Plattformen. Make ist modular und kann als Orchestrierungs-Layer fungieren – es koordiniert die Zusammenarbeit verschiedener Systeme.

Welche Kosten entstehen für Make?

Make kostet €9–500/Monat je nach Nutzung (Operations-basiert). Implementierungskosten hängen von Komplexität ab (€1.000–10.000 für einen Projekt). Schulung und Support sind zusätzlich. Gesamtbudget für ein Automatisierungs-Projekt: €3.000–15.000 im ersten Jahr, dann €2.000–6.000/Jahr für Betrieb.

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Fazit: Make Automatisierung als Wettbewerbsvorteil 2026

Kurz: Make Automatisierung für Geschäftsprozesse ist 2026 nicht mehr optional – es ist ein Wettbewerbsvorteil.

Make Automatisierung für Geschäftsprozesse ist 2026 nicht mehr optional – es ist ein Wettbewerbsvorteil. Unternehmen, die ihre Prozesse durch Make Automatisierung für Geschäftsprozesse automatisieren, sparen 15–20 Stunden pro Woche, reduzieren Fehler um 80 % und verbessern Kundenerfahrung.

Die Implementierung ist schnell (2–4 Wochen für einen Pilot), der ROI ist messbar (300–800 % im ersten Jahr), und die Technologie ist reif.

Der pragmatische Ansatz für Mittelstandsunternehmen bei Make Automatisierung für Geschäftsprozesse: Starten Sie mit einem Pilot-Projekt (z. B. Rechnungsverarbeitung), messen Sie Erfolg, und skalieren Sie dann. Kombinieren Sie Make mit Custom-APIs und RPA für komplexe Szenarien. Achten Sie auf Datenschutz und Compliance von Anfang an.

Schulen Sie Ihr Team, damit es selbst Workflows bauen kann.

Automatisierung ist kein Luxus mehr – es ist eine Notwendigkeit.

Unternehmen, die 2026 noch manuell arbeiten, werden von der Konkurrenz überholt.

Make Automatisierung für Geschäftsprozesse bietet die Werkzeuge, um schnell und kostengünstig zu automatisieren.

Der erste Schritt: Ein Audit durchführen, die Top-3-Prozesse identifizieren, und mit einem Pilot starten.

Innerhalb von 4 Wochen werden Sie messbare Ergebnisse sehen.

Wenn Sie Unterstützung bei Make Automatisierung für Geschäftsprozesse brauchen – von Prozess-Audit über Make-Konfiguration bis zur Hybrid-Automatisierung mit Custom-Code – kontaktieren Sie uns.

Wir haben 250+ Automatisierungs-Projekte umgesetzt und kennen die Fallstricke.

Oder vereinbaren Sie einen Termin für ein kostenfreies 30-Minuten-Gespräch, in dem wir Ihren Automatisierungs-Bedarf analysieren.

Die Zukunft gehört Unternehmen, die schneller sind. Make hilft Ihnen, schneller zu werden.

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Quellen

• Make.com – Offizielle Dokumentation: Make (make.com, externe Quelle)
• Statista – Digitalisierungstrends im Mittelstand 2025: Statista Research GmbH, 2025. Daten zu Automatisierungs-Adoption und ROI in deutschen KMU.
• EU AI Act – Verordnung (EU) 2024/1689: Europäisches Parlament, 2024. Eur Lex (eur-lex.europa.eu, externe Quelle) (Anforderungen an KI-Systeme in der EU)
• DSGVO – Datenschutz-Grundverordnung: Gdpr Info (gdpr-info.eu, externe Quelle) (Europäische Datenschutzbestimmungen)
• Gartner – Intelligent Document Processing Market Guide 2024: Gartner Inc., 2024. Analyse von Automatisierungs-Plattformen und RPA-Lösungen.

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Fachquellen und weiterführende Links

Kurz: Die folgenden unabhängigen Referenzen ergänzen die Einordnung zu den Themen dieses Artikels:

Die folgenden unabhängigen Referenzen ergänzen die Einordnung zu den Themen dieses Artikels:

• Bitkom – Verband der Digitalwirtschaft
• BSI – Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik
• Europäische Kommission – Digitale Strategie
• MDN Web Docs (Mozilla)
• W3C – World Wide Web Consortium

"Die Migration von Legacy-Systemen scheitert in vielen Projekten nicht an der Technologie allein, sondern an fehlender Dokumentation des impliziten Fachwissens – deshalb gehört Knowledge Transfer fest ins Budget."

— Björn Groenewold, Geschäftsführer, Groenewold IT Solutions