Gli strumenti di automazione low-code mirano a rendere l'automazione dei flussi di lavoro di livello aziendale più accessibile agli utenti aziendali.
In un comunicato stampa che annuncia un round di finanziamento di serie C da 180 milioni di dollari giovedì, lo sviluppatore di strumenti di automazione e integrazione dei flussi di lavoro n8n sottolinea un punto saliente sul valore degli strumenti di automazione:
“Questo investimento riconosce qualcosa di fondamentale: la corsa all'IA non riguarda solo modelli più intelligenti, ma chi è in grado di mettere in pratica tale intelligenza in modo affidabile, all'interno delle aziende reali”.
Oggi disponiamo di una vasta gamma di modelli di intelligenza artificiale, ognuno dei quali è più che sufficiente per guidare l'automazione di un'ampia gamma di attività aziendali. Ciò che manca alle aziende è un modo affidabile ed efficiente per rendere questi modelli “più che sufficienti” accessibili agli utenti aziendali, in modo che possano contribuire all'automazione delle proprie attività e dei propri flussi di lavoro.
L'automazione basata sull'intelligenza artificiale è spesso inaccessibile
L'ampiezza degli utilizzi dell'automazione di grande impatto abbraccia la maggior parte dei processi aziendali attuali.
Immaginate, ad esempio, un marketer che desidera trasformare automaticamente il feedback dei clienti in idee per campagne pubblicitarie senza dover passare ore a ordinare fogli di calcolo e a setacciare fonti online, un responsabile finanziario che vorrebbe che i controlli quotidiani delle fatture segnalassero autonomamente eventuali problemi, o uno specialista delle risorse umane che sogna di utilizzare un chatbot per rispondere istantaneamente alle domande dei dipendenti invece di dover cercare tra i documenti.
Ciascuna di queste funzionalità avrebbe notevoli vantaggi aziendali. Sebbene non manchino modelli di IA, piattaforme di automazione e infrastrutture di IA che possono essere rapidamente fornite, le iniziative di IA spesso non hanno successo a causa della disconnessione tra gli esperti di dati e IA da un lato e gli esperti aziendali dall'altro. Gli ingegneri di IA in genere non hanno il tempo di aiutare il personale aziendale a concretizzare le loro idee di automazione. Gli esperti aziendali in genere non hanno le competenze o l'esperienza per identificare e definire chiaramente i flussi di lavoro basati sull'IA. Ciò fa sì che la maggior parte degli utilizzi dell'IA rimangano non identificati, non implementati o falliti.
Torsten Volk
La formazione, le piattaforme di collaborazione e gli strumenti di facile utilizzo possono aiutare a colmare il divario tra IA e business.
Dare potere ai costruttori nel mezzo
Le piattaforme di automazione del flusso di lavoro come n8n mirano a risolvere questo problema.
La piattaforma open source di automazione dei flussi di lavoro n8n, disponibile come servizio gestito o autogestito, aiuta un pubblico che va oltre i semplici data scientist e analisti a implementare un'ampia gamma di flussi di lavoro di automazione potenziati dall'IA. Queste piattaforme mirano a potenziare i costruttori nel mezzo, quelli più vicini ai problemi aziendali, per creare flussi di lavoro basati sull'IA. La creazione di queste automazioni richiedeva in passato un team di ingegneri completo, rendendo molte di esse irrealizzabili.
Lo strumento consente sia agli utenti tecnici che a quelli non tecnici di creare sofisticati flussi di lavoro di automazione collegando visivamente API, database e modelli di intelligenza artificiale attraverso un'interfaccia basata su nodi.
Moltiplicando il numero di progetti di automazione non realizzati per il numero di ore di lavoro del personale e i potenziali guadagni che queste automazioni avrebbero potuto portare, si ottiene il valore che una piattaforma come n8n può apportare a un'organizzazione.
Torsten Volk
Slancio degli utenti e adesione del settore
147.000 stelle GitHub, 46.600 fork e 549 contributori totali sono una forte testimonianza dello slancio della piattaforma n8n. Durante la prima settimana di ottobre, 53 autori hanno pubblicato 474 commit di codice su GitHub. Un altro indicatore dello slancio di n8n sono i 6.035 modelli di automazione del flusso di lavoro creati principalmente dagli utenti e le oltre 1.000 integrazioni accessibili gratuitamente o scaricabili a un costo simbolico.
Gli utenti possono implementare agenti AI preconfigurati di tutti i principali fornitori, come OpenAI, Anthropic, Google e Azure, per eseguire analisi, arricchimento o trasformazione dei dati. Una volta che un utente ha acquisito familiarità con l'automazione, può contribuire in modo significativo al miglioramento dei processi aziendali senza richiedere grandi investimenti iniziali in termini di budget e tempo. Ciò instilla una cultura dell'automazione nell'azienda che spesso si rafforza con ogni nuovo progetto.
Torsten Volk
I numeri mostrano un momentum promettente per n8n.
Colmare il divario tra sviluppatori e utenti aziendali
Gli strumenti di automazione e integrazione come n8n offrono anche la possibilità di orchestrare codice scritto in JavaScript o Python, dando agli utenti l'accesso a moderne librerie di data science come pandas, matplotlib e spaCy. Gli utenti possono quindi aggiungere questi programmi personalizzati ai flussi di lavoro. Alcuni esempi di questa funzionalità includono:
- Arricchimento e pulizia dei dati. Un analista di marketing potrebbe eseguire un breve script Python utilizzando pandas per pulire e arricchire i dati dei lead prima che vengano inseriti nel CRM, assicurando che le campagne si rivolgano al pubblico giusto.
- Analisi del testo per il feedback dei clienti. Un product manager potrebbe incorporare una routine spaCy in un flusso di lavoro n8n per estrarre il sentiment dalle risposte aperte di un sondaggio, indirizzando automaticamente il feedback urgente all'assistenza.
- Visualizzazione personalizzata dei dati. Uno specialista finanziario potrebbe utilizzare matplotlib all'interno di un flusso di lavoro n8n per generare grafici settimanali sull'andamento dei ricavi e inviarli automaticamente via e-mail agli stakeholder sotto forma di immagini, senza bisogno di alcun intervento manuale in Excel.
Valutazione complessiva del mercato
Tra i suoi concorrenti, n8n si distingue per le sue funzionalità di automazione del flusso di lavoro e le integrazioni delle applicazioni con un accesso intuitivo all'intelligenza artificiale avanzata. A differenza dei tipici strumenti di intelligenza artificiale low-code, n8n offre un controllo esteso su ogni aspetto di un flusso di lavoro, fondamentale per la conformità e l'accuratezza. Questo controllo dettagliato semplifica anche l'adozione e il miglioramento dei flussi di lavoro della comunità o interni, rendendoli più sicuri e facili da integrare.
Con un'interfaccia utente intuitiva, procedure guidate utili, un assistente AI e messaggi di errore chiari, n8n consente agli utenti con un'affinità tecnologica anche di base di creare automazioni di valore. Ciò favorisce una cultura del pensiero automatizzato, incoraggiando tutti i membri dell'azienda a identificare e automatizzare le attività ripetitive. Questo crea un valore che l'azienda manterrà indipendentemente dal singolo personale.
N8n occupa una posizione strategica nel panorama dell'automazione, competendo con due categorie distinte di piattaforme. Da un lato ci sono piattaforme di integrazione incentrate sul business come Zapier, Make e Boomi che danno priorità alla facilità d'uso e a connettori predefiniti estesi. Dall'altro lato ci sono soluzioni incentrate sugli sviluppatori come Apache Airflow, StackStorm e Node-RED, che offrono un controllo tecnico più approfondito e funzionalità specializzate. A differenza della maggior parte delle piattaforme di integrazione che operano esclusivamente come offerte SaaS closed-source, n8n fornisce sia opzioni cloud che self-hosted attraverso il suo codice open-source su GitHub, consentendo un vivace ecosistema comunitario che le piattaforme proprietarie faticano a coltivare.
Piattaforme di integrazione aziendale
Le piattaforme di integrazione aziendale eccellono in termini di ampiezza e accessibilità. Zapier è in testa con oltre 6.000 integrazioni, mentre Make ne offre più di 1.500, rispetto alle 1.183 di n8n, rendendo queste piattaforme scelte superiori quando si connettono a prodotti SaaS di nicchia o poco conosciuti. Ancora più importante, queste piattaforme sono ottimizzate per gli utenti non tecnici: l'interfaccia lineare di Zapier consente ai principianti assoluti di creare automazioni in pochi minuti, mentre l'approccio basato su nodi di n8n richiede la comprensione dei concetti di flusso di lavoro e dei paradigmi di programmazione visiva. Questo divario di accessibilità rappresenta un compromesso fondamentale: semplicità contro personalizzazione.
Piattaforme incentrate sugli sviluppatori
Rispetto alle piattaforme incentrate sugli sviluppatori, n8n deve affrontare sfide diverse, incentrate sulla profondità tecnica piuttosto che sull'ampiezza. L'architettura basata su grafici aciclici diretti di Apache Airflow fornisce una sofisticata gestione della pianificazione e delle dipendenze richiesta dai team di ingegneria dei dati, oltre all'accesso nativo Python a librerie come pandas e scikit-learn senza nodi wrapper. L'architettura event-driven e i tempi di reazione dell'ordine dei millisecondi di StackStorm lo rendono superiore per l'automazione dell'infrastruttura e la risposta agli incidenti. Node-RED, pur condividendo l'approccio visivo di n8n, include funzionalità integrate di monitoraggio dei dati in tempo reale e dashboard, mentre n8n richiede strumenti esterni come ObservableHQ per la visualizzazione. Ogni piattaforma specializzata eccelle nel proprio dominio - rispettivamente elaborazione batch, risposta agli eventi o IoT - mentre n8n cerca di collegare tutti questi usi con inevitabili compromessi.
L'approccio di n8n
N8n offre un solido compromesso tra le piattaforme di integrazione API più semplici da un lato e gli strumenti di orchestrazione più complessi e quindi incentrati sugli sviluppatori dall'altro. Fornisce una semplicità visiva sufficiente per coinvolgere gli utenti aziendali tecnici che avrebbero difficoltà con l'approccio Python-first di Airflow, offrendo al contempo una profondità sufficiente attraverso nodi di codice personalizzati e opzioni di self-hosting per soddisfare gli sviluppatori che trovano frustranti i limiti di Zapier. Questa via di mezzo rende n8n particolarmente prezioso per le organizzazioni in crescita che hanno bisogno di qualcosa di più della semplice automazione trigger-azione, ma non sono pronte a impegnare risorse ingegneristiche per mantenere un'infrastruttura di orchestrazione di livello aziendale. La natura open source della piattaforma e il modello di prezzo basato sul flusso di lavoro consentono ai team di iniziare in modo semplice e scalare la complessità senza gli aumenti esponenziali dei costi o le migrazioni di piattaforma che tipicamente accompagnano la crescita nel settore dell'automazione
. Il finanziamento arriva al momento giusto. Molte organizzazioni hanno vissuto esperienze deludenti con almeno alcuni dei loro progetti iniziali di IA, in parte a causa di una disconnessione tra gli ingegneri di IA e gli utenti aziendali. La piattaforma n8n affronta direttamente questa sfida e ora dispone di 180 milioni di dollari nel suo fondo di guerra per espandere la sua comunità open source, approfondire le integrazioni e migliorare le capacità di collaborazione, conformità, governance e sicurezza, posizionandosi come la piattaforma di riferimento per democratizzare l'automazione dei flussi di lavoro basata sull'IA nelle aziende moderne.
Torsten Volk è analista principale presso Enterprise Strategy Group, ora parte di Omdia, e si occupa di modernizzazione delle applicazioni, applicazioni cloud native, DevOps, cloud ibrido e osservabilità.
Enterprise Strategy Group fa parte di Omdia. I suoi analisti hanno rapporti commerciali con fornitori di tecnologia.