AI-Workflows: Plattformen zwischen Klicks und Code

No-Code, Low-Code oder doch „voller Code“ – was ist der richtige Weg, um moderne AI-gestützte Prozesse zu entwickeln? Diese Frage hat uns in den letzten Monaten intensiv beschäftigt. Als Softwareentwickler:innen mit einem Fokus zur Automatisierung und einer gesunden Skepsis gegenüber „Zaubertools“ wollten wir wissen: Wie weit kommt man wirklich ohne Code? Und wo beginnt die echte Kontrolle?

Der Reiz der Einfachheit und ihre Grenzen

Angefangen hat alles mit dem Versprechen der No-Code-Plattformen: „Einfach klicken, und der Workflow läuft.“ Tools wie Zapier (sehr benutzerfreundlich, aber bei hohem Volumen schnell teuer) oder Make (etwas flexibler und günstiger, aber stark GUI-fokussiert) wirkten in der Analysephase zunächst interessant. 
Doch schnell zeigte sich: Die eingeschränkte Individualisierbarkeit passte nicht zu unseren Anforderungen – insbesondere im AI-Kontext, wo komplexe Zustände, dynamische Entscheidungen und sensible Daten ins Spiel kommen.

Unser Fazit:

No-Code-Tools (Make wird schon in No-Code-Plus-Tools eingeordnet), sind spannend für sehr einfache Automatisierungen, z. B. interne Notifications oder kleine Workflows – aber bei AI-getriebenen Logiken, komplexen Zuständen oder dynamischen Entscheidungen stoßen sie schnell an strukturelle Grenzen.

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Low-Code mit n8n: Die Brücke zwischen Komfort und Kontrolle

Das in Berlin ansässige Workflow-Automation-Tool N8n - eine faire & offene Workflow-Automation Plattform, bewegt sich irgendwo zwischen No-Code, Low-Code und Entwicklerplattform. 

Was uns an n8n überzeugt:

• Die große Bandbreite an Konnektoren
• Die aktive Community
• Die schnelle Nutzung gut orchestrierter Nodes - AI Agent, der schon einiges mitbringt
• Die Möglichkeit, bei Bedarf eigene Code-Logik in benutzerdefinierten Nodes zu schreiben
• Zugriff auf mächtige Agent-Frameworks wie LangChain über spezielle Nodes 

Unsere Erfahrungen mit n8n:

Was wir schätzen:

• Visuelle Übersicht bei vielen API-Verbindungen
• Leicht verständlich für Kunden/ Kolleg:innen außerhalb des Dev-Team
• Schnelle Umsetzung einfacher bis mittlerer Workflows

Die grafische Drag and Drop Oberfläche in n8n wirkt wie ein echter Innovationsbooster: Indem Abläufe sichtbar, greifbar und eben direkt bearbeitbar werden, entstehen neue Perspektiven auf Prozesse. Komplexe Zusammenhänge lassen sich intuitiv erfassen, was nicht nur das Verständnis erleichtert, sondern auch dazu anregt, kreativ weiterzudenken und völlig neue Ideen zu entwickeln. – Martina Burgetsmeier

AI Agent Node:

Die AI Agent Node erweist sich als überraschend effektiv für erste AI-Anwendungsfälle - etwa für einfache  RAGs, automatisierte E-Mail-Zusammenfassungen oder schnelle Support-Antworten. Für komplexere Szenarien wie mehrstufige LLM-Logik, erweitertes Kontext-Management oder anspruchsvollere Retrieval-Aufgaben stößt sie jedoch an ihre Grenzen. In diesen Fällen kommt der LangChain-Node zum Einsatz, der auch „unter der Haube“ des nutzerfreundlichen AI Agent Node arbeitet. Besonders stark ist diese Kombination, wenn es darum geht, komplexe Retrieval-Flows oder Tool-Use-Cases direkt im Workflow abzubilden. In Verbindung mit eigener Logik bietet sie ein hohes Maß an Flexibilität, ohne dass man komplett in „Full Code“ abtauchen muss.

Wann wir n8n einsetzen:

Wir setzen n8n überall dort ein, wo Automatisierung echten Mehrwert schafft, ohne dass die Prozesse produktionskritisch sind. Typische Einsatzfelder sind zum Beispiel der Kommunikationssupport innerhalb der MS Office 365-Landschaft - etwa mit SharePoint, Excel oder Teams-Notifications. Ebenso lassen sich Marketing- und Sales-Prozesse optimieren, etwa durch Sentiment-Analysen, Foren-Recherche oder die Aufbereitung von Kundenkommunikation. Hinzu kommen die Klassifizierung von Kommunikation sowie smarte AI-Assistenz-Flows für automatische Notifications. Besonders sinnvoll ist n8n immer dann, wenn Deployment und Wartung schnell und pragmatisch bleiben sollen.

Voll-Code mit Temporal: Der Maßanzug für komplexe Prozesse

Als Gegenpol haben wir uns mit Temporal beschäftigt – einer Open-Source-Plattform für skalierbare, ausfallsichere Workflow-Orchestrierung  komplett im Code.
Hier gibt es die visuelle Oberfläche nur zur Observability, nicht zur Erstellung. Fehlerbehandlung, Retry-Strategien und Parallelverarbeitung werden vollständig selbst angelegt. Zwar bringt Temporal sinnvolle Libraries und Patterns mit, aber die Verantwortung liegt klar beim Entwicklerteam.

Warum wir Temporal nutzen 

• Maximale Kontrolle über komplexe Geschäftsprozesse
• Versionierung, Testing und Wiederholbarkeit sind fester Bestandteil
• Ideal für AI-Workflows mit Feedback-Loops, Lernlogik oder sensiblen Daten
• Wir können über Logging, Monitoring und Code Reviews eine ganz andere Qualitätssicherung erreichen.
  
  

Temporal ist für uns kein Tool von der Stange – sondern ein Framework, das man verstehen und sauber integrieren muss. Dafür belohnt es mit Stabilität.
Unsere Erkenntnis: Das richtige Tool hängt vom Kontext ab. – Martina Burgetsmeier

Es gibt kein „One-Size-Fits-All“ – der Kontext entscheidet.

• No-Code perfekt für einfache, unkritische Automatisierungen. Schnell starten, geringe Einstiegshürde – aber strukturelle Grenzen bei komplexer Logik.
• Low-Code (z. B. n8n) ideal für Integrationen und klar umrissene AI-Flows. Bringt Leichtgewichtigkeit und die graphische Visualisierung als Innovationsbooster – mit der Option, bei Bedarf eigenen Code einzubringen.
• Full-Code (z. B. Temporal) maximale Kontrolle, Skalierbarkeit und Qualitätssicherung – aber nur mit tiefem technischen Know-how.
  

Die eigentliche Kunst: Prozesse sauber klassifizieren.

• Was darf visuell gelöst werden – was braucht vollständige Kontrolle?
• Wo ist Flexibilität entscheidend – und wo ist Sicherheit nicht verhandelbar?
• Wer arbeitet mit dem Tool – Fachbereich oder Engineering?
  

Worauf wir heute bei AI-Workflows achten

• Trennung von Prozess und Modell: Das LLM kann wechseln – der Ablauf bleibt stabil.
• Fehlerhandling & Monitoring: Strukturierte Fallbacks und gute Logs sind Pflicht.
• Testbarkeit: Auch visuelle Workflows brauchen Testcases und Tracing.
• Tool-Fitness statt Tool-Fanatismus: Nicht alles muss in einem Tool gelöst werden – aber alles muss verstehbar bleiben.
  

Fazit: Tools kommen und gehen.

Was bleibt, ist die Fähigkeit, sie richtig einzuordnen – und genau das wird im AI-Zeitalter entscheidend: Nicht nur bauen, sondern bewusst gestalten – zwischen Klicks und Code.

Neugierig?