Introductie tot workflow-automatisering met n8n

Waarom workflowautomatisering?

Elk team heeft repetitieve taken die tijd en aandacht opslokken — gegevens kopiëren tussen tools, berichten doorsturen naar de juiste persoon, spreadsheet-exportbestanden opmaken of binnenkomende verzoeken prioriteren. Workflowautomatisering elimineert dit handmatige werk door je tools met elkaar te verbinden en triggers, logica en datatransformaties de rest te laten afhandelen. n8n is het open-source platform dat dit voor iedereen toegankelijk maakt: een visueel canvas met slepen en neerzetten waarop je automatiseringen bouwt zonder ook maar één regel code te schrijven. In deze cursus ga je van nul naar het bouwen van complete, intelligente workflows — inclusief workflows die worden aangedreven door AI.

Ga praktisch aan de slag met het n8n-canvas

Je begint met te leren wat n8n uniek maakt tussen automatiseringstools en hoe de node-gebaseerde architectuur werkt. Dan ga je meteen praktisch aan de slag: je eerste workflow importeren en uitvoeren, triggers toevoegen om automatiseringen te starten, en workflows vanaf nul opbouwen. Je leert Form Triggers om gebruikersinvoer te verzamelen, Manual Triggers voor uitvoering op aanvraag, en Edit Fields-nodes om data te creëren, te transformeren en te filteren. Aan het einde van het eerste hoofdstuk bouw je workflows die formulierinzendingen vastleggen, live API's aanroepen voor realtime wisselkoersen en tijdstempels toevoegen — allemaal via de visuele interface van n8n.

Voeg logica toe en transformeer data

Automatiseringen in de praktijk hebben besluitvorming nodig. In het tweede hoofdstuk voeg je voorwaardelijke logica toe met If-nodes voor binaire beslissingen en Switch-nodes voor routering met meerdere opties. Je schrijft expressies om dynamische gegevens uit eerdere nodes op te halen, rommelige tekst te standaardiseren met stringmethoden zoals toLowerCase(), en geneste JSON-structuren plat te slaan tot schone, bruikbare velden. Het hoofdstuk eindigt met de Merge-node — gegevens uit meerdere bronnen combineren door te matchen op gedeelde velden, een fundamentele vaardigheid voor gegevensintegratie die je in elke serieuze automatisering zult gebruiken.

Geef je workflows een boost met AI

Het laatste hoofdstuk brengt grote taalmodellen in je automatiseringen. Je verbindt OpenAI-aangedreven Agent-nodes om klantfeedback samen te vatten, tekst te classificeren in categorieën zoals positief, negatief of neutraal, en de resultaten via conditionele vertakkingen te routeren. Je leert effectieve prompts te maken, dynamische data erin te verwerken en meerdere AI-stappen aan elkaar te koppelen. De cursus wordt afgesloten met een eindproject: een complete onboarding-pipeline die formuliergegevens verzamelt, deze voorbereidt voor classificatie, met behulp van een LLM het klantniveau bepaalt, doorstuurt naar de juiste tak en een gepersonaliseerd welkomstbericht opstelt — allemaal zonder code te schrijven.