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AI Dynamics • Automation & KI Workshop

Workflow-
Automation

Die Logik und das Mindset hinter intelligenter Automatisierung

AI Dynamics 2026

Übersicht

Teil 1
Warum automatisieren?
Das Mindset und die Denkweise hinter Automation
Teil 2
Wie Workflows funktionieren
Universelle Konzepte: Trigger, Bausteine, Datenfluss
Teil 3
Automation richtig machen
Best Practices, Error Handling und Sicherheit
Teil 4
Die Tools im Vergleich
n8n, Make & Zapier — Stärken und Entscheidungshilfe
Teil 1

Warum automatisieren?

Das Problem

✗

Repetitive Aufgaben kosten Zeit und Energie

✗

Manuelle Prozesse sind fehleranfällig

✗

Skalierung nur durch mehr Personal

✗

Wissen steckt in Köpfen, nicht in Systemen

Das Mindset

✓

Prozesse in einzelne Schritte zerlegen

✓

“Wenn X, dann Y” denken lernen

✓

Menschen für kreative Arbeit freisetzen

✓

KI als Verstärker einsetzen, nicht als Ersatz

Automation ist kein Tool-Problem — es ist eine Denkweise

Wie funktionieren Workflows?

Alle Automation-Tools verbinden Apps und Services über Workflows. Ein Workflow ist eine Kette von Schritten, die automatisch nacheinander ausgeführt werden.

⚡
Trigger
→
📦
Daten holen
→
⚙
Verarbeiten
→
🚀
Aktion

Prinzip: Wenn X passiert → dann mache Y → und danach Z

Beispiel-Workflow

Neue Bestellung im Shop → Daten aufbereiten → Slack-Nachricht senden

⚡
Webhook
📦
Shopify
⚙
Set / Edit
💬
Slack
1

Trigger: Webhook empfängt Bestelldaten vom Shop

2

Aktion: Daten formatieren & Team im Slack-Channel benachrichtigen

In n8n heißen die Bausteine Nodes, in Make heißen sie Module — das Prinzip ist identisch

Teil 2 — Universelle Konzepte

Bausteine der Automation

Trigger

Was löst den Workflow aus?

Webhook, Zeitplan (Cron), E-Mail-Eingang, Formular, manuell

n8n: Trigger Node • Make: Trigger-Modul
App-Verbindungen

Welche Services werden angebunden?

Slack, Google Sheets, Shopify, Airtable, OpenAI, HTTP Request

n8n: App-Nodes (500+) • Make: App-Module (1.500+)
Logik & Transformation

Wie werden Daten verarbeitet?

Bedingungen, Schleifen, Filter, Zusammenführungen, Code

n8n: If/Switch/Code (JS/Python) • Make: Router/Filter/Iterator

Jeder Baustein hat einen Input und einen Output — Daten fließen von Schritt zu Schritt

Datenfluss verstehen

In allen Automation-Tools fließen Daten als strukturierte Objekte (JSON) von Schritt zu Schritt. Jeder Baustein empfängt Daten, verarbeitet sie, und gibt neue Daten weiter.

{ } Beispiel: Webhook-Payload
[
  {
    "id": 1,
    "name": "Max Mustermann",
    "email": "max@firma.de",
    "status": "neu",
    "erstellt": "2026-03-12"
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Anna Schmidt",
    "email": "anna@firma.de",
    "status": "aktiv"
  }
]

So fließen Daten

1

Trigger liefert Daten als JSON-Array

2

Jeder Schritt sieht den Output des vorherigen Schritts

3

Daten können gefiltert, transformiert, angereichert werden

Häufige Stolperfallen

!

Verschiedene Tools geben Daten in unterschiedlichen Formaten aus

!

Bilder & Video-Dateien benötigen besondere Behandlung

!

Daten richtig strukturieren erfordert sorgfältige Einstellung

Datenformate: JSON vs Markdown

Zwei Formate, die in der Automation immer wieder auftauchen — mit ganz unterschiedlichen Stärken.

{ } JSON
{
  "kunde": "Firma GmbH",
  "status": "aktiv",
  "umsatz": 12500,
  "tags": ["premium", "DACH"]
}

Wofür JSON?

✓

Standardformat für Datenaustausch zwischen Tools & APIs

✓

Exakte Struktur — ideal für Maschinen & Automatisierung

✓

Felder, Listen & verschachtelte Daten abbildbar

M↓ Markdown
# Kunde: Firma GmbH
Status: aktiv
Umsatz: 12.500 €

## Tags
- Premium
- DACH

Wofür Markdown?

✓

Gut lesbar für Menschen — ideal für Berichte & Notizen

✓

Einfache Formatierung mit Überschriften, Listen & Links

✓

Wird oft für KI-Prompts und KI-Antworten verwendet

Trigger — Wann startet ein Workflow?

⚡ Event-basiert

✓

Webhook (HTTP-Aufruf)

✓

E-Mail-Eingang (IMAP)

✓

Formular-Submission

🕓 Zeitgesteuert

✓

Cron / Schedule (z.B. täglich 9 Uhr)

✓

Intervall (alle 5 Minuten)

✓

Einmalige Ausführung

👁 App-Trigger

✓

Slack-Nachricht empfangen

✓

Neue Zeile in Google Sheet

✓

Neue Bestellung (Shopify)

💡

Tipp: Webhooks sind am flexibelsten und funktionieren in n8n und Make identisch. Für zeitgesteuerte Jobs den Schedule-Trigger nutzen.

Verbindungen & Zugangsdaten

Um Automation-Tools mit externen Services zu verbinden, braucht jeder App-Baustein Credentials (Zugangsdaten). Diese werden einmalig pro Tool eingerichtet und können von allen Workflows genutzt werden.

Authentifizierungs-Methoden

✓

OAuth 2.0 (Google, Slack, Shopify)

✓

API Key (OpenAI, Airtable, Mailchimp)

✓

Basic Auth (Benutzername + Passwort)

✓

Header Auth (Custom Token)

Best Practices

✓

Eigene Service-Accounts für Automationen anlegen

✓

Minimale Berechtigungen vergeben

✓

Credentials nie im Workflow hardcoden

✓

Regelmäßig Token rotieren

Teil 3

Automation richtig machen

1

Klein anfangen: Erst einfache Workflows bauen, dann Komplexität steigern. Nicht sofort alles automatisieren.

2

Testen, testen, testen: Jeden Schritt einzeln ausführen und Output prüfen. Beide Tools bieten Test-Modi.

3

Benennung: Schritte und Workflows aussagekräftig benennen. “HTTP Request” → “Shopify: Bestellungen abrufen”

4

Error Handling: Immer einen Fehler-Handler einrichten. Slack- oder E-Mail-Benachrichtigung bei Fehlern.

5

Dokumentieren: Workflow-Abschnitte beschriften — n8n: Sticky Notes / Make: Notes-Funktion.

6

Modularisieren: Wiederholte Logik auslagern — n8n: Sub-Workflows / Make: Szenarien verlinken.

Error Handling

Fehler passieren — wichtig ist, dass du davon erfährst und richtig reagierst.

Fehlerquellen

✗

API-Limits überschritten (Rate Limiting)

✗

Ungültige oder abgelaufene Credentials

✗

Unerwartetes Datenformat / fehlende Felder

✗

Timeout bei langsamen APIs

Lösungen & Strategien

✓

Fehler-Handler: n8n: Error Workflow / Make: Error Handler

✓

Retry on Fail: Automatisch wiederholen (beide Tools)

✓

Fehler-Branch: n8n: Error Output / Make: Error Route

✓

Pausen: n8n: Wait Node / Make: Sleep-Funktion

Teil 4 — Die Tools

n8n vs. Make vs. Zapier

n8n Make Zapier
Typ Low-Code / Open Source No-Code / SaaS No-Code / SaaS
Hosting Self-Hosted oder Cloud Nur Cloud Nur Cloud
Preis Kostenlos (Self-Hosted) ab 9$/Mo ab 20$/Mo
Code-Nodes JS + Python Eingeschränkt Nein (nur Paths)
Integrationen 500+ 1.500+ 6.000+
Komplexität Hoch möglich Mittel Einfach
DSGVO Self-Hosted = volle Kontrolle EU-Server verfügbar US-basiert

n8n

Open-Source Workflow-Automation mit voller Kontrolle. Self-Hosted oder Cloud, Code-Nodes und maximale Flexibilität.

n8n Workflow Editor

Stärken

✓

Open Source & Self-Hosted möglich

✓

JavaScript & Python Code-Nodes

✓

DSGVO — volle Datenkontrolle

✓

Komplexe, mehrstufige Workflows

Schwächen

✗

Höhere Lernkurve

✗

Weniger Integrationen (500+)

✗

Self-Hosting erfordert technisches Know-how

Zapier

Der Marktführer für einfache Automatisierungen. 6.000+ App-Integrationen und der schnellste Einstieg.

Zapier Interface

Stärken

✓

Größte App-Bibliothek (6.000+)

✓

Extrem einfach zu bedienen

✓

Viele Templates & Community

✓

Schnellster Time-to-Value

Schwächen

✗

Lineare Workflows — keine Verzweigungen

✗

Kein Code möglich (nur Paths & Filter)

✗

Teuer bei vielen Tasks / hohem Volumen

✗

US-basiert — DSGVO problematisch

Make.com

Visueller Workflow-Builder mit 1.500+ Integrationen. Das beste No-Code-Tool für mittlere Komplexität.

Make.com Szenario Editor

Stärken

✓

Visueller, intuitiver Editor

✓

Verzweigungen & parallele Pfade

✓

Günstig (ab 9$/Mo)

✓

EU-Server verfügbar

Schwächen

✗

Kein Self-Hosting möglich

✗

Code-Möglichkeiten eingeschränkt

✗

Closed Source — Vendor Lock-in

✗

Weniger flexibel bei komplexer Logik

Wann welches Tool?

Zapier

Einfach & schnell

✓

Einfache “Wenn X, dann Y” Workflows

✓

Nicht-technische Teams

✓

Nischen-Apps anbinden

Make

Visuell & flexibel

✓

Mittlere Komplexität, Verzweigungen

✓

Marketing-Teams & Ops

✓

Datenverarbeitung & Transformation

n8n

Mächtig & frei

✓

Komplexe, mehrstufige Workflows

✓

Custom Code & API-Integrationen

✓

DSGVO & volle Datenkontrolle

Das richtige Tool hängt vom Anwendungsfall ab. Die Konzepte sind übertragbar — starte mit dem Tool, das zu deinem Team passt.

KI-Skills vs Automationen

Ein Skill ist eine gespeicherte Anleitung für eine KI — wie ein Briefing für einen Mitarbeiter. Verbunden mit MCP-Servern kann die KI damit auch auf externe Tools zugreifen: Slack, Datenbanken, GitHub und mehr.

🧠 KI-Skills

✓

Denkt mit — passt Vorgehen dynamisch an die Situation an

✓

Mit MCP: Slack-Nachrichten senden, Datenbanken abfragen, APIs aufrufen

✓

Ideal für flexible Aufgaben: Texte, Analysen, Entscheidungen

Beispiel: Ein Skill liest Bug-Reports aus Slack, analysiert den Code, erstellt einen Fix und postet die Lösung zurück — alles über MCP-Anbindungen.

⚡ Automationen

✓

Fester Ablauf — läuft 24/7 zuverlässig ohne Eingriff

✓

Event-gesteuert: Webhooks, Zeitpläne, App-Trigger

✓

Ideal für Massenverarbeitung & wiederkehrende Prozesse

Beispiel: Jede neue Bestellung löst automatisch Rechnung, Versandlabel und Kundenbestätigung aus — hundertfach am Tag, ohne Nachdenken.

💡 Am stärksten zusammen: Ein Workflow empfängt Daten automatisch — und ein KI-Skill übernimmt die Schritte, die Mitdenken erfordern. So verbindet ihr zuverlässige Automatisierung mit intelligenter Verarbeitung.

Fragen &
Diskussion

Vielen Dank für eure Aufmerksamkeit!

Welchen Prozess wollt ihr als Erstes automatisieren?
Lasst uns gemeinsam starten.

n8n.io • make.com • docs.n8n.io • make.com/help