AI-utveckling · Plattform

Make.com-automation — flöden som faktiskt håller i skarp drift

Vi bygger, dokumenterar och förvaltar Make-scenarier som kopplar ihop era system med AI i besluten, så att automationen inte bara fungerar i demot utan även när ett API svarar fel klockan tre på natten.

Make.com (tidigare Integromat) är ett av de mest använda verktygen för att koppla ihop moln-tjänster utan att skriva ett helt backend-system. Problemet är sällan att bygga det första scenariot — det är att göra det robust: hantera fel, undvika dubbletter, och veta vad som händer när ett anrop misslyckas i steg fyra av åtta. Vi bygger den delen åt er.

Kort svar: vad är Make.com-automation?

Make.com är en molnbaserad plattform för att bygga automationsflöden, så kallade scenarier, som kopplar ihop appar och system via webhooks och API:er utan traditionell kodning. Ett scenario kan till exempel läsa en ny order i Shopify, skicka den till ett affärssystem, generera en AI-sammanfattning av innehållet och posta en notis i Slack — allt i samma flöde.

Skillnaden mellan ett scenario som fungerar i en demo och ett som håller i produktion ligger i felhantering: vad händer om affärssystemets API är nere, vad händer om samma webhook triggas två gånger, och vem får veta när något faktiskt går sönder. Det är den delen som sällan syns i en Make-tutorial men som avgör om automationen går att lita på.

Vi använder ofta Make när flödet är molnbaserat och integrationstungt, och väljer n8n istället när ni vill självhosta eller behöver mer kontroll över exekveringsmiljön.

Skräddarsydda scenarier — inga färdiga mallar

Varje Make-scenario vi bygger är anpassat efter era specifika system, fältnamn och undantagsfall. Vi kopierar aldrig in en generisk mall och kallar det klart.

Felhantering och återförsök byggs in i varje kritiskt steg, inte bara i happy path
Idempotens säkerställs så att samma händelse aldrig skapar dubbletter
Loggning gör att ni kan se exakt vad som hänt i varje körning, i efterhand
Ni äger Make-kontot och alla scenarier — inget är låst till oss

Varför Make-flöden slutar fungera i skarp drift

De här problemen dyker upp i nästan alla scenarier som byggts utan produktionstänk från början.

Inget händer när ett steg misslyckas

Varför: Scenariot är byggt för att allt ska gå rätt, utan definierad reaktion när ett API-anrop timar ut.
Konsekvens: Data försvinner tyst mitt i flödet och ingen märker det förrän en kund hör av sig.
Med AI: Felhanteringsgrenar och notiser byggs in så att ett misslyckat steg alltid syns och kan åtgärdas.

Samma händelse triggar flödet flera gånger

Varför: En webhook skickas om av avsändarsystemet, eller ett scenario körs manuellt igen efter ett fel.
Konsekvens: Dubbla ordrar, dubbla mejl eller dubbla poster i affärssystemet.
Med AI: Idempotenskontroller läggs in så att en redan hanterad händelse identifieras och ignoreras.

Scenariot blir en svart låda ingen förstår

Varför: Flödet har byggts ut steg för steg under lång tid utan dokumentation.
Konsekvens: Den enda personen som förstår logiken slutar, och ingen vågar ändra i scenariot.
Med AI: Varje scenario dokumenteras med syfte, dataflöde och kända begränsningar.

Operationskostnaden skenar med volymen

Varför: Scenariot är byggt utan hänsyn till hur många operationer varje körning drar.
Konsekvens: Make-fakturan växer snabbare än verksamheten när volymen ökar.
Med AI: Flödet optimeras för färre, större operationer istället för många små anrop per händelse.

Så bygger vi ert Make-flöde

Från kartläggning till förvaltat scenario i drift.

Processkartläggning

Vecka 1

Vi går igenom flödet manuellt idag: system, dataformat, undantag och vem som gör vad.

Scenariodesign

Vecka 1

Flödet ritas upp med definierade felhanteringsgrenar och idempotenskontroller innan byggandet börjar.

Byggnation i Make

Vecka 2

Scenariot byggs, kopplas mot era system via API och webhooks, och testas mot verkliga dataformat.

AI-steg där det tillför värde

Vecka 2–3

Sammanfattning, klassificering eller textgenerering läggs in i flödet där en modell faktiskt gör nytta.

Skarp drift och överlämning

Vecka 3

Scenariot går live med loggning och notiser, och dokumentation lämnas över till er.

Vad vi bygger i Make

Byggstenar som gör att era flöden håller när volymen och komplexiteten ökar.

Systemintegrationer

Koppling mellan CRM, e-handel, ekonomisystem och interna verktyg via API och webhooks.

Data flyttas automatiskt istället för att kopieras manuellt mellan system.

Felhantering och återförsök

Varje kritiskt steg har en definierad plan för vad som händer vid fel.

Flödet stannar aldrig tyst mitt i en process.

AI-berikning i flödet

Textgenerering, klassificering och sammanfattning läggs in som steg i scenariot.

Manuellt tolkningsarbete flyttas in i automationen.

Idempotens och deduplicering

Kontroller som säkerställer att samma händelse aldrig hanteras dubbelt.

Inga dubbla ordrar eller dubbla poster i affärssystemet.

Loggning och notiser

Varje körning loggas och avvikelser flaggas i Slack, Teams eller mejl.

Ni ser vad som händer utan att logga in i Make dagligen.

Dokumentation och överlämning

Varje scenario dokumenteras med syfte, dataflöde och kända gränser.

Flödet går att förvalta även om vi inte är inblandade längre.

System vi kopplar mot i Make

Make används oftast för att koppla samman flera molntjänster i samma flöde.

E-handel och betalning

Shopify
WooCommerce
Stripe
Klarna

Order-, betal- och lagerhändelser triggar ofta flödet från start.

CRM och försäljning

HubSpot
Pipedrive
Salesforce

Leads och affärer ska uppdateras automatiskt när nya händelser sker i andra system.

Kommunikation och interna verktyg

Slack
Microsoft Teams
Google Workspace
Notion

Notiser och sammanfattningar ska nå rätt person i rätt kanal utan manuell vidarebefordran.

AI-modeller

OpenAI
Claude
Google Gemini

Textgenerering och klassificering körs som steg direkt i scenariot.

Har ni ett internt system utan färdig Make-modul bygger vi kopplingen via HTTP-modulen mot ert eget API, med samma felhantering som för de färdiga integrationerna.

Tre typiska upplägg

Exemplen illustrerar arbetssättet, inte utlovade resultat.

Redovisningsbyrå

Leverantörsfakturor läses in manuellt och konteras för hand av flera medarbetare.

Ett Make-scenario läser inkommande fakturor, extraherar data med AI och skickar förslag till bokföringssystemet för godkännande.

Manuell inmatning ersätts av granskning och godkännande.

E-handel med flera kanaler

Order från tre olika plattformar behöver synkas mot samma lagersaldo utan att krocka.

Ett scenario med idempotenskontroller synkar lagersaldo mellan plattformarna i realtid och flaggar konflikter innan de blir felleveranser.

Ett enda lagersaldo som stämmer oavsett vilken kanal ordern kom ifrån.

B2B-säljorganisation

Inkommande leads från formulär, mejl och LinkedIn hamnar i olika system utan gemensam uppföljning.

Alla leadkällor kopplas till ett Make-scenario som klassificerar, berikar och lägger in leadet i CRM med rätt prioritet.

Alla leads samlas på ett ställe med samma kvalitetsnivå oavsett källa.

Vad ni får ut av Make-automation

Effekten kommer från robusthet, inte bara från att koppla ihop system snabbt.

Färre

Manuella moment

Data flyttas automatiskt mellan system istället för att kopieras för hand.

Tysta fel

Felhantering och notiser gör att avvikelser upptäcks direkt, inte veckor senare.

Dokumenterat

Inte en svart låda

Varje scenario går att förstå och förvalta av er egen personal.

Skalbart

Utan att kostnaden exploderar

Flöden optimeras för operationsvolym så att Make-kostnaden inte skenar.

Plattformsval

Make eller n8n — vilken plattform passar er?

Vi bygger i båda, men valet av plattform beror på era krav på drift och kontroll.

Faktor	Make.com	n8n
Drift	Molnbaserad, ingen egen infrastruktur	Kan självhostas för full kontroll över data
Startsträcka	Snabbare igång med färdiga moduler	Något längre uppsättning vid självhosting
Kostnadsmodell	Baseras på antal operationer per månad	Fast infrastrukturkostnad oavsett volym
Datakänslighet	Data passerar Makes molninfrastruktur	Data kan stanna helt inom er egen miljö
Bäst för	Integrationstunga flöden mellan molntjänster	Höga volymer eller strikta datakrav

Vem lösningen passar

Bäst effekt för bolag som redan använder flera molntjänster och behöver koppla ihop dem pålitligt.

Bolag med flera molntjänster

CRM, e-handel och ekonomisystem som idag matas manuellt med samma data.

E-handel

Redovisningsbyråer

Repetitiva flöden kring fakturor, underlag och rapportering.

Redovisning

Säljorganisationer med flera leadkällor

Behöver samla in och kvalificera leads från olika kanaler i ett flöde.

Försäljning

Bolag utan egen utvecklingsavdelning

Vill ha integrationer som fungerar utan att bygga och underhålla ett eget backend-system.

Ledning

När lösningen inte passar

— Verksamheter som kräver självhostad drift av regel- eller säkerhetsskäl
— Extremt hög volym där kostnaden per operation gör molnplattformen olönsam
— Den som vill ha ett engångsflöde utan behov av framtida förvaltning

Vanliga frågor om Make.com-automation

Frågorna vi oftast får innan ett Make-projekt sätts igång.

Vad kostar Make.com att driva löpande?

Make.com prissätter efter antal operationer per månad, inte antal scenarier. Vi bygger flödena för att minimera onödiga operationer, men den löpande licenskostnaden till Make tillkommer alltid utöver vårt arbete.

Kan ni bygga vidare på scenarier vi redan har?

Ja. Vi börjar med en genomgång av befintliga scenarier, identifierar var felhantering saknas eller där operationer slösas, och bygger vidare eller sanerar innan nya funktioner läggs till.

Vad händer om ett API vi är beroende av ändras?

Scenarierna byggs med felhantering som fångar oväntade svarsformat och skickar en notis istället för att flödet stannar tyst. När ett API ändras behöver den specifika modulen uppdateras, vilket vi antingen gör löpande i en driftöverenskommelse eller vid behov.

Är Make säkert för känslig data?

Make är ett seriöst europeiskt-anpassat verktyg med dataskyddsavtal, men data passerar ändå deras molninfrastruktur. För extra känslig data rekommenderar vi ofta n8n i självhostat läge istället, eller att känsliga fält maskeras innan de når scenariot.

Kan Make ersätta ett helt backend-system?

Nej, och det bör det inte göra. Make är utmärkt för att koppla ihop system och automatisera flöden, men affärskritisk logik med höga krav på transaktionssäkerhet hör hemma i ett riktigt backend-system som Make kan trigga eller anropa.

Hur snabbt kan ett scenario byggas?

Ett avgränsat flöde med tydlig omfattning kan ofta byggas och testas inom en till två veckor. Mer komplexa flöden med flera systemkopplingar och AI-steg tar längre tid, framför allt i kartläggningen.

Vad händer om vi vill ta över driften själva?

Ni äger Make-kontot från start. Vid överlämning får ni dokumentation över varje scenario, dataflöde och kända begränsningar, så att er egen personal eller nästa leverantör kan ta vid.

Kan AI-steg läggas till i befintliga scenarier?

Ja, ofta utan att bygga om hela flödet. Ett AI-steg för sammanfattning eller klassificering läggs in som en modul mitt i det befintliga scenariot.

Hur skiljer sig detta från att bygga med Zapier?

Make och Zapier löser liknande problem, men Make ger mer detaljerad kontroll över datastrukturer, förgreningar och felhantering, vilket gör det bättre lämpat för komplexa flöden med flera villkorade steg.

Relaterade lösningar

n8n

Självhostade automationsflöden när kontroll och datakrav väger tyngre.

AI Automation

Huvudbegreppet: automatisering av processer med AI.

AI Arbetsflöden

Flöden som kopplar ihop system, data och beslut.

AI Integrationer

Kopplingar mellan era system och AI-funktioner.

Relaterade guider

Så kopplar du AI mot ert affärssystem — utan att tappa kontrollen

Praktisk guide till hur AI integreras mot ERP, CRM och interna system med rätt behörigheter, dataflöden och säkerhet.

AI-automation för e-handel — sju flöden som ger effekt direkt

Konkreta automationer för svensk e-handel: produkttexter, bilder, orderhantering, support, retur och lagerprognos.

Har ni ett Make-scenario som fungerar tills det plötsligt inte gör det?

Boka en kostnadsfri genomgång — vi går igenom era flöden och visar var felhanteringen saknas idag.

Läs mer om oss