Zapier, Make, n8n vs. egyedi AI automatizáció: melyikre bíznád rá a céged működését?

Képzeld el, hogy hétfő reggel 9:12 van. Jön egy új lead a weboldaladról, és elvileg automatikusan mennie kellene a CRM-be, kapnia kellene egy visszaigazoló emailt, a salesnek Slack értesítést, és indulnia kellene egy ajánlatkérő workflow-nak.

Aztán 11:40-kor valaki odaszól: „Nem jött meg a lead.”

Ismerős? Na, itt szokott kiderülni, hogy az automatizáció nem csak arról szól, hogy „összekötjük az appokat”, hanem arról is, hogy mennyire megbízható, auditálható, skálázható és biztonságos az egész.

Ebben a cikkben végigmegyünk a dobozos platformokon (Zapier, Make, n8n) és az egyedileg készített automatizációs AI megoldásokon, és kimondom azt is, ami néha kényelmetlen: bizonyos céges szinten a dobozos megoldás már nem „olcsóbb”, csak olcsónak tűnik.

Közben kapsz konkrét példákat, döntési szempontokat, és azt is, hogy a SEOxAI-nál miért építünk sokszor inkább egyedi (AI-kompatibilis, integrációbarát) rendszereket.

Dobozos automatizáció: Zapier, Make, n8n – mit tudnak valójában?

A dobozos automatizációs platformok lényege egyszerű: kattintgatva összekötsz szolgáltatásokat (Gmail → Sheets → Slack → HubSpot, stb.).

Zapier: a „gyorsan működjön” bajnoka

• Erősség: elképesztően gyorsan össze lehet rakni egy alap folyamatot.
• Mikor jó: ha 1-2 lépéses automatizáció kell, és nem kritikus a hibakezelés.
• Tipikus csavar: drágul, ahogy nő a feladatok száma (task alapú árazás), és bonyolult logikánál hamar „szűknek” érzed.

Analógia: Zapier olyan, mint egy kész szendvics a benzinkútról. Éhes vagy? Tökéletes. De ha minden nap erre építed az étrendedet, hamar kijönnek a korlátok.

Make (Integromat): a „lego” logika vizuális módon

• Erősség: vizuálisan jól kezelhető, összetettebb logika is összerakható.
• Mikor jó: ha több lépés, elágazás, adattranszformáció kell, de még mindig „no-code” módon.
• Tipikus csavar: összetett rendszernél hamar lesz belőle spagetti flow, amit csak az ért, aki összerakta.

n8n: a dobozos világ „self-host” opciója

• Erősség: saját szerveren futtatható, több kontroll, fejlesztőbarát.
• Mikor jó: ha fontos az adatkontroll, és van technikai csapatod.
• Tipikus csavar: hiába „dobozos”, self-hostnál neked kell gondoskodnod a frissítésről, monitorozásról, skálázásról.

És akkor jöjjön a lényeg: mindhárom eszköz hasznos, de más ligában játszanak, mint az egyedi automatizáció.

Rövid összefoglaló: Zapier/Make/n8n akkor szuper, ha gyors prototípus kell, vagy nem üzletkritikus folyamatot automatizálsz. Ha viszont a bevételed múlik rajta, érdemes továbblépni.

Az egyedi automatizációs AI megoldás: mit jelent, és miért más kategória?

Az „egyedi” itt nem azt jelenti, hogy mindent nulláról írunk. Azt jelenti, hogy a te folyamataidhoz, a te adataidhoz, a te kockázati szintedhez építjük a rendszert.

És amikor AI-t is beleteszünk (például lead minősítés, email válasz-javaslat, dokumentum feldolgozás), akkor a dobozos eszközök korlátai még jobban kijönnek.

Nem csak összekötés, hanem rendszertervezés

Egy egyedi automatizáció tipikusan tartalmaz:

• stabil integrációt (API-k, webhookok, queue-k)
• hibakezelést és visszapróbálást (retry, fallback)
• naplózást és auditot (ki, mikor, mit csinált)
• jogosultságkezelést (ki fér hozzá mihez)
• adatminőség-ellenőrzést (ne menjen be szemét a CRM-be)

Mini sztori: múltkor egy cég azért keresett meg minket, mert „random” eltűntek ajánlatkérések. Nem random volt: egy dobozos flow-nál egy mező átnevezése után a mapping félrecsúszott. A rendszer nem szólt, csak csendben „eldobta” az adatot. Egy egyedi megoldásnál validáció és riasztás lett volna.

AI-val a „dobozos” kockázat megsokszorozódik

AI automatizáció esetén nem elég, hogy lefut a flow. Az is kell, hogy:

• ne hallucináljon (ne találjon ki adatot)
• verifikáljon (ellenőrizzen forrás alapján)
• trace-elhető legyen (tudd, miből dolgozott)

Ha érdekel, miért veszélyes az AI „tippelése” üzleti folyamatban, ezt érdemes elolvasnod: Az AI SEO sötét oldala: Hallucinációk, büntetések és etikai kérdések.

Rövid összefoglaló: az egyedi automatizáció nem „egy flow”, hanem egy üzleti rendszer: kontrollal, riasztással, felelősséggel.

Megbízhatóság: melyik bírja jobban a valós céges terhelést?

Itt jön a kérdésed magja: melyik megbízhatóbb a cégednek?

Őszintén: attól függ, mennyire kritikus a folyamat. De ha a válaszod az, hogy „ha ez megáll, áll a sales / ügyfélszolgálat / számlázás”, akkor a dobozos platformoknál hamar jönnek a klasszikus problémák.

Dobozos platformok tipikus megbízhatósági gondjai

• Rate limit / kvóták: az API-k korlátoznak, a flow meg elakad.
• Rejtett hibák: néha „lefutott”-nak látszik, de adat veszett.
• Verzió- és mezőváltozások: egy külső app frissít, és borul a mapping.
• Átláthatatlanság: 30-60-90 lépés után senki nem tudja, hol folyik el.

Egyedi megoldásoknál mitől lesz stabilabb?

• Queue alapú feldolgozás: ha terhelés van, nem omlik össze, csak sorba áll.
• Retry + dead-letter queue: ami elromlik, nem vész el, hanem kezelhető.
• Monitoring és alerting: ha baj van, te tudsz róla először, nem az ügyfél.
• Tesztelhetőség: staging környezet, automata tesztek (igen, ez melós – de megéri).

Analógia: a dobozos automatizáció olyan, mint amikor egy ismerős „összedob” neked egy villanyszerelést. Működik… amíg nem. Az egyedi megoldás meg olyan, mint amikor tervrajzzal, biztosítéktáblával, szabvány szerint van megcsinálva.

És ha már AI + láthatóság: a stabil automatizáció azért is fontos, mert ha például tartalomgyártást, termékadat-frissítést vagy ügyfélkommunikációt automatizálsz, akkor közvetlenül hat a keresőben és a generatív modellekben való megjelenésedre is. (Igen, a „rossz adat” itt is gyilkos.)

Ehhez kapcsolódóan hasznos lehet: Hogyan kerülj be a ChatGPT válaszaiba? és Mi az a Generative Engine Optimization (GEO)?.

Rövid összefoglaló: megbízhatóságban az egyedi megoldás akkor nyer nagyot, amikor a folyamat üzletkritikus, sok adatot mozgat, vagy AI döntéseket is érint.

„Oké, de miért jobb az egyedi?” – a 6 legföldhözragadtabb érv

Nem akarok vallásháborút. A Zapier/Make/n8n tök jó eszközök. De amikor céges szinten gondolkodsz, az egyedi automatizációs AI megoldás tipikusan ezek miatt lesz jobb.

Valódi illeszkedés a folyamataidhoz (nem fordítva)

Dobozosnál gyakran te igazodsz a platformhoz. Egyedinél a rendszer igazodik hozzád.

• Példa: egyedi jóváhagyási körök, SLA-k, több telephely / több márka kezelése.

Adatbiztonság és compliance (GDPR, hozzáférések)

Különösen EU-s cégeknél ez nem „nice to have”.

• Ki fér hozzá az ügyféladatokhoz?
• Hol tárolódnak?
• Van-e napló arról, mi történt?

Skálázhatóság és költségkontroll

Dobozosnál sokszor a növekedés = drágulás. Egyedinél a költség inkább infrastruktúra + fejlesztés, cserébe jobban tervezhető.

Hibakezelés, visszaállíthatóság, audit

Egy cégnél előbb-utóbb lesz:

• hibás adat
• duplikáció
• API leállás
• emberi hiba

A kérdés nem az, hogy lesz-e, hanem az, hogy észreveszed-e időben, és vissza tudod-e állítani.

AI integráció „rendesen” (nem csak egy prompt)

AI automatizációban gyakori igény:

• dokumentumokból adatkinyerés (számlák, ajánlatok)
• ügyfélszolgálati válaszjavaslatok
• lead scoring
• tudásbázis alapú válaszadás

Itt sokszor jobb egy RAG jellegű megoldás (amikor a modell a céges tudásból dolgozik, nem a levegőből). Ehhez kapcsolódóan: Valós (RAG) alapú chatbot fejlesztés: mit kapsz egy „plugin chatbottal”, és miért éri meg céges tudásra építeni?.

Versenyelőny: gyorsabb működés, kevesebb káosz

Az automatizáció célja nem az, hogy „modernnek tűnj”. Hanem hogy:

• kevesebb admin legyen
• kevesebb hiba legyen
• gyorsabban zárjon a sales
• jobb legyen az ügyfélélmény

Rövid összefoglaló: az egyedi megoldás akkor jobb, amikor a tét nagy: adat, bevétel, ügyfélélmény, biztonság, AI.

Konklúzió

A Zapier, Make és n8n remek belépő a no-code automatizáció világába, főleg prototípusra vagy nem kritikus folyamatokra. De ha a céged működését (és főleg AI-val megtámogatott folyamatait) akarod stabilan, hosszú távon építeni, az egyedi automatizációs AI megoldás jellemzően megbízhatóbb, kontrollálhatóbb és skálázhatóbb.

Következő lépésként írd össze a 3 legfontosabb folyamatodat (lead → ajánlat → számlázás például), és nézzük meg, hol folyik el idő/pénz/hiba. Ha szeretnéd, a SEOxAI-nál csinálunk egy gyors helyzetfelmérést: mi maradhat dobozos, és mit érdemes egyedire vinni.

GYIK

Mi a különbség a no-code automatizáció és az egyedi automatizáció között?

A no-code (Zapier/Make) előre gyártott elemekből építkezik, gyors és kényelmes, de korlátozottabb kontrollt ad. Az egyedi automatizációt a te folyamataidra tervezik: van benne hibakezelés, naplózás, jogosultság, skálázás – vagyis céges szinten stabilabb.

Melyik a jobb: Zapier, Make vagy n8n?

Ha gyors, egyszerű összekötés kell: Zapier. Ha összetettebb vizuális logika: Make. Ha saját infrastruktúrán futtatnád és van technikai csapatod: n8n. Üzletkritikus, AI-os folyamatokra viszont gyakran egyik sem az ideális végállomás.

Mikor éri meg egyedi AI automatizációt fejleszteni?

Amikor a folyamat bevételt érint (leadek, ajánlatok), sok adatot mozgat, több rendszerrel integrál, vagy fontos a GDPR/adatbiztonság és az auditálhatóság. Illetve amikor az AI-nak nem „tippelnie”, hanem ellenőrizhetően dolgoznia kell.

Nem túl drága az egyedi automatizáció?

Rövid távon általában drágább, mint egy dobozos flow. Hosszú távon viszont sokszor olcsóbb, mert kevesebb a kiesés, a kézi tűzoltás, a rejtett hibaköltség, és jobban tervezhető a működés.

Hogyan kapcsolódik ez a SEO-hoz és a generatív AI láthatósághoz?

Az automatizáció gyakran tartalmat, termékadatot, ügyfélkommunikációt és tudásbázist mozgat. Ha ezek hibásak vagy következetlenek, az rontja a Google-eredményeket és azt is, hogy a generatív modellek (pl. ChatGPT) hogyan hivatkoznak rád. Stabil adatfolyam = jobb minőségű, „idézhetőbb” jelenlét.