Make & LLMs 2026: Wie Automatisierung und KI unseren digitalen Alltag prägen

Wir schreiben das Jahr 2026. Die digitale Landschaft hat sich rasant weiterentwickelt, und für SaaS-Unternehmer sowie Agenturinhaber ist der Alltag ohne Automatisierung und Künstliche Intelligenz (KI) kaum noch vorstellbar. Im Zentrum dieser Entwicklung stehen Tools wie Make (ehemals Integromat) und die neuesten Large Language Models (LLMs), die unser digitales Leben auf ein neues Level heben.

Make als Dreh- und Angelpunkt der Automatisierung

Make hat sich in den letzten Jahren von einem reinen Automatisierungstool zu einer zentralen Plattform für orchestrierte Workflows entwickelt. Die Möglichkeit, verschiedenste SaaS-Lösungen, Web-APIs und jetzt auch leistungsstarke LLMs zu verknüpfen, hat einen entscheidenden Einfluss auf Effizienz und Innovation in agenturbasierten Geschäftsmodellen.

Doch worin liegt der eigentliche Mehrwert im Alltag?

• Weniger repetitive Aufgaben: Routinetätigkeiten wie Lead-Qualifizierung, automatisierte Angebotsversendung oder die Pflege von Datenbanken laufen im Hintergrund ab. Das verschafft mehr Zeit für Kreativität und echte Kundenbeziehungen.
• Nahtlose Integration von LLMs: Vom automatischen Verfassen von E-Mails über individuelle Chatbots bis hin zu intelligenten Reportings: LLMs sind direkt in Make-Workflows integriert und liefern kontextbezogene, menschenähnliche Antworten.
• Fehlerreduktion: Automatisierte Abläufe minimieren menschliche Fehler und sichern so die gleichbleibende Qualität digitaler Prozesse.
• Skalierbarkeit: Egal, ob 100 oder 10.000 Anfragen pro Monat – Make skaliert Workflows zuverlässig mit und ermöglicht es, Geschäftsmodelle flexibel zu erweitern.

LLMs im Alltag: Vom Assistenten zum Co-Entrepreneur

Die Integration von LLMs in tägliche Abläufe geht längst über das Schreiben von Texten hinaus. Die neuen Modelle verstehen komplexe Zusammenhänge, beraten bei strategischen Entscheidungen und sind echte Sparringspartner auf Augenhöhe geworden.

• Individuelle Kundenkommunikation: LLMs generieren personalisierte Nachrichten und unterstützen im Service, wobei sie Kontext aus CRM-Systemen und bisherigen Konversationen einbeziehen.
• Intelligente Prozessautomatisierung: Basierend auf eingehenden Daten und Absichten erkennen LLMs, wie ein Lead weiterqualifiziert werden muss oder ob ein Projekt ins Stocken gerät – und lösen entsprechende Workflows aus.
• Wissensmanagement: Die Modelle strukturieren interne Dokumente, fassen Meetings zusammen und extrahieren relevante Insights – alles automatisch und in natürlicher Sprache abrufbar.

Praxisbeispiel: Ein Tag mit Make & LLM

Stellen wir uns den typischen Tag einer Agenturinhaberin im Jahr 2026 vor. Ihr Tag beginnt mit einem automatisch generierten Morgenbriefing: Die wichtigsten KPIs, aktuelle Projekte und To-dos, alles personalisiert und auf einen Blick. Während sie ihre erste Tasse Kaffee trinkt, laufen im Hintergrund bereits Automationen:

• Neue Leads werden aus Mailchimp übernommen, von einem LLM bewertet und direkt mit personalisierten Follow-Up-E-Mails versorgt.
• Projektfortschritte werden analysiert, Engpässe erkannt und das Team erhält proaktiv Vorschläge zur Optimierung.
• Kundenanfragen, die über verschiedene Kanäle eintreffen, werden durch den LLM-gestützten Servicebot vorqualifiziert und an die richtigen Ansprechpartner weitergeleitet.

All diese Prozesse sind in Make als Workflows abgebildet. Änderungen oder neue Anforderungen? Die Agenturinhaberin zieht per Drag & Drop einen neuen Schritt in den Workflow, konfiguriert die LLM-Prompts und schon wird die Routine angepasst. Kein Coding, kein Warten auf Entwicklerressourcen – stattdessen volle Kontrolle über die eigenen Prozesse.

Kollaboration & Transparenz: Ein neues Level der Zusammenarbeit

Mit der engen Verzahnung von Make und LLMs ist das Arbeiten im Team einfacher und transparenter geworden. Jeder im Unternehmen sieht, welche Prozesse wie automatisiert sind, wo LLMs unterstützen und kann Feedback geben oder Anpassungen selbstständig vornehmen. Das fördert nicht nur die Eigenverantwortung, sondern auch eine innovative Unternehmenskultur.

Tipps für den Einstieg und die Skalierung

• Starte klein: Identifiziere die größten Pain Points im Tagesgeschäft und automatisiere zunächst diese mit Make.
• Teste und lerne: Experimentiere mit LLM-basierten Workflows, um ihre Stärken für dein Business zu entdecken.
• Gehe in die Tiefe: Nutze die Möglichkeiten, LLMs mit individuellen Prompts und Kontextdaten zu füttern – je spezifischer, desto besser die Ergebnisse.
• Bleibe transparent: Dokumentiere Automationen und teile das Wissen im Team, um Silos zu vermeiden.
• Skaliere Schritt für Schritt: Sobald die Grundlagen sitzen, erweitere deine Workflows und binde weitere Systeme an – Make und LLMs wachsen mit deinen Anforderungen.

Fazit: Die neue Freiheit für Tech-getriebene Unternehmen

Make und Large Language Models sind im digitalen Alltag 2026 nicht mehr wegzudenken. Sie schaffen Freiräume, erhöhen die Geschwindigkeit und ermöglichen es, sich aufs Wesentliche zu konzentrieren – die Weiterentwicklung des eigenen Geschäfts. Für SaaS-Unternehmer und Agenturinhaber heißt das: Mehr Innovation, weniger Routine, und vor allem mehr Zeit für echte Wertschöpfung.