Einstieg in Workflow-Automatisierung mit n8n

Warum Workflow-Automatisierung?

Jedes Team hat repetitive Aufgaben, die Zeit und Aufmerksamkeit kosten — Daten zwischen Tools kopieren, Nachrichten an die richtige Person weiterleiten, Tabellenexporte formatieren oder eingehende Anfragen priorisieren. Workflow-Automatisierung beseitigt diese manuelle Arbeit, indem sie deine Tools verbindet und Trigger, Logik und Datentransformationen den Rest erledigen lässt. n8n ist die Open-Source-Plattform, die dies für alle zugänglich macht: eine visuelle Drag-and-Drop-Arbeitsfläche, auf der du Automatisierungen erstellst, ohne auch nur eine einzige Zeile Code zu schreiben. In diesem Kurs lernst du von Grund auf, komplette, intelligente Workflows zu erstellen — einschließlich solcher, die von KI angetrieben werden.

Lerne das n8n-Canvas praktisch kennen

Du beginnst damit, zu verstehen, was n8n unter den Automatisierungstools einzigartig macht und wie seine knotenbasierte Architektur funktioniert. Dann geht es direkt praktisch los: Du importierst und führst deinen ersten Workflow aus, fügst Trigger hinzu, um Automatisierungen zu starten, und erstellst Workflows von Grund auf. Sie beherrschen Form Triggers, um Benutzereingaben zu erfassen, Manual Triggers für die Ausführung auf Abruf und Edit Fields-Nodes, um Daten zu erstellen, umzustrukturieren und zu filtern. Am Ende des ersten Kapitels wirst du Workflows erstellen, die Formularübermittlungen erfassen, Live-APIs für Echtzeit-Wechselkurse aufrufen und Zeitstempel hinzufügen — alles über die visuelle Oberfläche von n8n.

Logik hinzufügen und Daten transformieren

Automatisierungen in der Praxis brauchen Entscheidungslogik. Im zweiten Kapitel fügst du bedingte Logik hinzu, indem du If-Knoten für binäre Entscheidungen und Switch-Knoten für mehrstufiges Routing verwendest. Du schreibst Ausdrücke, um auf dynamische Daten aus vorherigen Knoten zuzugreifen, bereinigst unübersichtlichen Text mit String-Methoden wie toLowerCase() und wandelst verschachtelte JSON-Strukturen in saubere, nutzbare Felder um. Das Kapitel gipfelt im Merge-Knoten — er kombiniert Daten aus mehreren Quellen, indem gemeinsame Felder abgeglichen werden, eine grundlegende Fähigkeit zur Datenintegration, die Sie in jeder ernsthaften Automatisierung einsetzen werden.

Arbeitsabläufe mit KI beschleunigen

Das letzte Kapitel bringt große Sprachmodelle in deine Automatisierungen ein. Du verbindest OpenAI-gestützte Agent-Knoten, um Kundenfeedback zusammenzufassen, Texte in Kategorien wie positiv, negativ oder neutral einzustufen und die Ergebnisse über bedingte Verzweigungen weiterzuleiten. Du lernst, effektive Prompt zu erstellen, dynamische Daten darin zu referenzieren und mehrere KI-Schritte miteinander zu verketten. Der Kurs endet mit einem Capstone-Projekt: einer vollständigen Onboarding-Pipeline, die Formulardaten erfasst, sie für die Klassifizierung aufbereitet, mithilfe eines LLM die Kund:innenstufe bestimmt, zur passenden Verzweigung weiterleitet und eine personalisierte Willkommensnachricht entwirft — ganz ohne Code zu schreiben.