Что это
Платформы вроде n8n, Make, Zapier позволяют визуально (мышкой, нодами) собрать автоматизацию: «пришло письмо → ИИ-узел извлёк данные → создал задачу → уведомил в Slack». ИИ-узел (LLM) стал стандартным «кубиком» в этих конструкторах.
Откуда пошло
Workflow-автоматизация существовала давно (Zapier с 2011), но добавление LLM-узлов и AI-агентов в 2023–25 превратило её в «ракету». n8n (fair-code, self-host) стал любимцем технических команд, Make — визуальным фаворитом маркетологов.
Почему взлетело
n8n привлёк $60M в марте 2025, имеет ~200k активных пользователей и 3000+ enterprise-клиентов; 75% клиентов используют ИИ-инструменты, что они собрали. К концу 2025 — раунд $180M при оценке $2.5 млрд. ARR вырос с ~$7.2M до ~$40M за год. Причина: «склеить ИИ с твоими приложениями» без разработчика — массовый спрос.
Как применить сейчас
- Возьми одну ручную цепочку (разбор заявок, контент-постинг, отчёты) и собери её нодами.
- n8n — если нужен self-host и контроль данных; Make/Zapier — если важна простота и готовые интеграции.
- Добавь LLM-узел для «умных» шагов: классификация, извлечение, генерация ответа.
- Логируй ошибки и ставь ретраи — автоматизация без обработки сбоев опасна.
На что обратить внимание
Чем сложнее flow, тем хрупче: меняется API одного сервиса — рвётся вся цепочка. Стоимость LLM-вызовов в цикле может незаметно расти. Для ПД-данных выбирай self-host (n8n) и не гоняй чувствительное через чужие облака без проверки.