21 nov 2025 | 5 minutos
Caso histórico de Make (la fuente indica el 21 de noviembre de 2025). Este artículo reproduce un caso publicado por Make en esa fecha. Las cifras, herramientas y resultados son los que Make y la empresa cliente reportaron entonces para esa configuración concreta; no son una ejecución real de este sitio, ni una auditoría de los resultados actuales de la empresa, ni una garantía de disponibilidad, compatibilidad o precios vigentes. Para el estado actual de la plataforma, consulta las fuentes oficiales de Make.
Lee cómo Make ayudó al cliente de capital privado de Greyt a reducir el tiempo de procesamiento de operaciones de 3 horas a 10 minutos y a recortar los costes en un 99%, de 150 dólares a 1,50 dólares por documento.
- Sector: Servicios profesionales: consultoría empresarial y de gestión
- Caso de uso: Gestión de datos maestros
- País: Alemania
- Tamaño de la empresa: 51-100 empleados
- Aplicaciones usadas:Airtable, OpenAI (ChatGPT, Sora, DALL-E, Whisper)
Greyt es una agencia alemana de transformación digital que ayuda a empresas de tamaño medio a modernizar sus operaciones mediante una combinación de consultoría, automatización y experiencia en marketing. La agencia se asoció con una firma de capital privado (PE) para acelerar su proceso de análisis de operaciones. La firma de PE procesa un mínimo de cinco documentos de operaciones al día, cada uno de entre 20 y 40 páginas, con estructuras enormemente distintas: algunos están llenos de diagramas, otros cargados de texto, y todos presentan los datos financieros de forma diferente. Los analistas necesitaban tres horas por documento para extraer y organizar manualmente la información en fichas de operaciones estandarizadas, incluso antes de poder empezar a evaluar su contenido. Para agilizar este proceso, Lorenz Becker, fundador de Greyt, desarrolló una solución impulsada por IA que usa Make, OpenAI y Airtable para procesar estos complejos documentos financieros en solo 10 minutos. La solución reduce los costes de 150 € a 1,50 $ por documento, al tiempo que mejora notablemente la precisión y acelera la toma de decisiones. En esta historia, Lorenz Becker explica cómo esta automatización no solo compila información, sino que también entiende su contexto con una precisión impresionante y ofrece consejos valiosos. Esto da a los analistas espacio para centrarse en decisiones estratégicas de negocio en lugar de en el procesamiento de datos.
“Lo que de verdad me impresiona es la precisión fenomenal. Ahora nuestro cliente no solo puede analizar una operación de forma eficiente, sino comparar muchas operaciones entre sí, lo que transforma por completo su proceso de toma de decisiones.” Lorenz Becker, fundador de Greyt
Los desafíos
A medida que la firma de capital privado aumentaba el número de documentos de operaciones que quería procesar, hacerlo manualmente generaba importantes cuellos de botella operativos.
Un volumen abrumador de documentos complejos
El cliente de Greyt recibe cinco memorandos informativos (IM) al día, cada uno de entre 20 y 40 páginas de longitud, con estructuras muy variables. Cada IM es único; algunos usan diagramas y visualizaciones extensos, otros se basan sobre todo en texto, y los datos financieros aparecen en formatos distintos según el asesor y el sector. Esto hacía que la estandarización fuera extremadamente difícil, pero los analistas necesitaban fichas de operaciones coherentes para poder comparar oportunidades adecuadamente.
Extracción manual de datos que consume mucho tiempo
Los analistas dedicaban tres horas por cada IM a leer manualmente documentos financieros densos, recopilar información clave sobre la empresa objetivo, la estructura de la operación, la tesis de inversión, las proyecciones financieras y el rendimiento histórico. Con un coste de analista de 50 € por hora, cada ficha de la operación cuesta 150 € de producir. Con cinco IM al día, la firma dedicaba 15 horas de analista y 750 € diarios solo al procesamiento inicial de documentos, un tiempo que podría aprovecharse mucho mejor en análisis estratégico.
Dificultades para lograr precisión entre formatos contables diversos
Los memorandos informativos presentan los datos financieros usando distintas normas contables y terminologías. La firma de PE, al tener sede en Alemania, necesitaba estandarizar todos los datos según el HGB (normas contables alemanas) para poder compararlos correctamente. Convertir manualmente términos como "PP&E" en "activos fijos tangibles" o localizar métricas ausentes como el resultado del ejercicio en varias secciones del documento introducía riesgos de errores de transcripción e incoherencias que podían afectar a decisiones de inversión por valor de millones.
Cómo Make ayudó a Greyt a ahorrar 125.000 € en costes administrativos
La solución
Greyt creó un sofisticado sistema de procesamiento de documentos automatizado con IA que usa Make como capa de orquestación, OpenAI para la extracción inteligente de datos y Airtable como interfaz de usuario y repositorio de datos.
Entrada automatizada de documentos y procesamiento inteligente con IA
Cuando las oportunidades de inversión llegan a la firma de PE, normalmente como archivos PDF adjuntos por correo electrónico o mediante un formulario de Airtable, los analistas necesitan una forma sencilla de transformarlas del formato original de memorando informativo a una ficha de operación. La automatización del procesamiento de documentos de Greyt se inicia cuando llega un nuevo memorando informativo. Make lo extrae del correo electrónico mediante un webhook o directamente de Airtable. Una vez extraído el documento, Make crea un almacén vectorial en OpenAI, lo que permite a la IA analizar todo el documento.
La automatización busca nuevos documentos cada 10 minutos, lo que garantiza coherencia y eficiencia.
Arquitectura de procesamiento en paralelo para un análisis integral de la operación
En lugar de analizar el documento de principio a fin de una sola vez, Greyt creó el proceso para trabajar en varias secciones al mismo tiempo. Es como tener varios asistentes, cada uno responsable de una sección: uno extrae los nombres de las empresas, otro analiza los datos financieros, otro identifica los pros y los contras, y así sucesivamente. Este enfoque hace que el proceso funcione sin problemas. Si una parte tarda más, no bloquea a las demás. Make coordina todas estas tareas y comprueba cada minuto si OpenAI ha terminado cada pieza. Cuando todo está listo, Make combina los análisis individuales en una ficha de operación completa en Airtable.
"Cada análisis se ejecuta en un escenario independiente, así que no sufrimos errores de tiempo de espera ni perdemos la conexión con OpenAI. Ahora podemos procesar un documento de 36 páginas en solo 10 minutos." Lorenz Becker, fundador de Greyt
Extracción y estandarización de datos financieros con conocimiento del contexto
Lo más impresionante es cómo maneja la IA los datos financieros. No se limita a copiar cifras: entiende de verdad lo que significan. Por ejemplo, puede encontrar el rendimiento histórico de una empresa en la página 5 y sus proyecciones futuras en la página 30, y luego combinarlos en una imagen clara. La IA también se adapta a cómo presentan sus finanzas las distintas empresas. Una empresa de servicios no tendrá existencias, así que la IA omite esa línea. Cuando ve "PP&E" (jerga contable para edificios y equipos), lo traduce automáticamente a "activos fijos tangibles" para ajustarlo a las normas contables alemanas. Lo más impresionante es que la IA puede conectar los puntos entre distintas secciones. Si la cuenta de resultados no indica directamente el resultado del ejercicio, la IA sabe que debe buscar en el balance la "ganancia/pérdida del ejercicio", porque en contabilidad esas dos cosas son lo mismo. Es como tener a un contable que entiende la lógica detrás de los números, no solo a alguien copiando datos.
“La IA siempre fue buena procesando información, pero me impresionó el nivel de inteligencia que tiene la configuración al manejar datos cuantitativos. Me parece genial lo consciente que es del contexto.” Lorenz Becker, fundador de Greyt
Salida estructurada con utilidad inmediata
La ficha final de la operación creada por Make y almacenada en Airtable contiene todo lo que necesitan los analistas: un resumen, detalles de la empresa, estructura de la operación, pros y contras, grado de ajuste a sus criterios de inversión, supuestos financieros, garantías y estados financieros completos. Los datos financieros se pueden descargar como archivo CSV y volcar directamente en Excel, sin volver a teclear manualmente los números de un documento a otro. Aunque la IA es muy precisa, los analistas siguen revisando cada ficha de la operación para asegurarse de que no falte nada. Aun así, hay una diferencia clave: en lugar de pasar tres horas creando la ficha de la operación desde cero, solo dedican unos minutos a comprobarla. Esto les libera para centrarse en el trabajo importante: decidir si la inversión es realmente una buena oportunidad.
"Podría pedirle a Airtable cuál es la mejor operación. Así que no solo me permite analizar la operación, sino que también compara muchas operaciones entre sí.” Lorenz Becker, fundador de Greyt
Los resultados
Según el caso publicado por Make en 2025, la solución automatizada logró mejoras drásticas en tiempo, coste y precisión:
- Reducción del 95% del tiempo de procesamiento - de 3 horas a 10 minutos por memorando informativo
- Ahorro del 99% por documento - de 150 € en costes de analista a 1,50 $ en créditos de IA
- Ahorro potencial de 750 € diarios y 15 horas de analista solo en el procesamiento de documentos (basado en 5 memorandos informativos al día)
Greyt y Make: liberando espacio para decisiones estratégicas
Según el caso publicado por Make en 2025, Greyt y Make transformaron la forma en que opera el cliente de la firma de capital privado de Greyt. El constructor visual de Make y la integración con OpenAI les permitieron construir una solución que gestiona documentos financieros complejos con una precisión impresionante. La idea clave: la automatización no sustituye a los analistas. Los libera del trabajo tedioso para que puedan centrarse en el análisis real y la toma de decisiones. La reducción del 95% del tiempo y la reducción del 99% en costes son impresionantes, pero el verdadero valor está en dar a profesionales cualificados la capacidad de hacer trabajo estratégico en lugar de introducir datos.