Schulung – n8n – Forschung & Wissenschaft

n8n für Forschung und Wissenschaft

Workflow-Automatisierung mit n8n und KI: Nodes, AI-Agent-Node, Integrationen und DSGVO-konformes Self-Hosting praxisnah lernen.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

Das Training „n8n für Forschung und Wissenschaft“ richtet sich an Rollen wie Doktorandinnen und Doktoranden, Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs und Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen und zeigt Schritt für Schritt, wie n8n im Bereich Forschung & Wissenschaft produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

n8n ist eine flexible Plattform zur Workflow-Automatisierung, die visuelle Abläufe mit Sprachmodellen und Hunderten von Integrationen verbindet. Anders als viele Cloud-Dienste lässt sich n8n auch selbst betreiben, sodass Daten im eigenen Rechenzentrum oder bei einem europäischen Hoster bleiben können. In diesem kompakten Training lernen Sie, wie Trigger, Nodes und Datenflüsse zusammenspielen, wie Sie Daten zwischen Anwendungen transformieren und wie Sie wiederkehrende Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag zuverlässig automatisieren. Dabei arbeiten Sie durchgehend mit Beispielen aus Ihrem eigenen Fachbereich.

Im Mittelpunkt steht die Verbindung von Automatisierung und KI: Mit dem AI-Agent-Node, Chat-Modellen, Speicher und Werkzeugen bauen Sie Workflows, die E-Mails klassifizieren, Dokumente zusammenfassen, Daten anreichern oder Anfragen beantworten. Sie lernen, Fehler abzufangen, Workflows zu testen und sauber zu dokumentieren. Abschließend besprechen Sie Betriebsmodelle, Zugangsdaten-Verwaltung und Datenschutzfragen, damit Ihre Automatisierungen auch im Regelbetrieb stabil, sicher und DSGVO-konform laufen. Sie verlassen den Kurs mit mehreren funktionsfähigen Workflows, die Sie als Vorlage für eigene Vorhaben nutzen und schrittweise ausbauen können.

Wissenschaftliches Arbeiten ist geprägt von Literaturrecherche, Datenauswertung, Antragsschreiben und Publikationsdruck. Generative KI kann in jeder dieser Phasen unterstützen: beim Erschließen und Zusammenfassen von Fachliteratur, beim Strukturieren von Forschungsfragen, beim Schreiben von Analyse-Code, beim Überarbeiten englischsprachiger Manuskripte oder beim Vorbereiten von Drittmittelanträgen. KI-Agenten können wiederkehrende Schritte wie Datenbereinigung oder Literaturabgleich automatisieren. Gleichzeitig berührt KI zentrale Fragen der guten wissenschaftlichen Praxis: Wer ist Autor, wie wird KI-Nutzung offengelegt, wie werden erfundene Quellen verhindert? Forschende brauchen deshalb nicht nur Prompt-Techniken, sondern einen methodisch sauberen, transparenten und reproduzierbaren Umgang mit KI-Werkzeugen. Genau das vermittelt dieser Kurs praxisnah.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Doktorandinnen und Doktoranden
  • Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs
  • Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen
  • Forschungsreferate und Drittmittelmanagement
  • F&E-Teams in Unternehmen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Stetig wachsende Literaturmenge, die kaum noch zu überblicken ist
  • Hoher Schreibaufwand für Anträge, Berichte und Publikationen
  • Datenauswertung, die Programmierkenntnisse voraussetzt
  • Unsicherheit über Regeln zur KI-Nutzung bei Journals, Förderern und Hochschulen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie bauen eigenständig n8n-Workflows mit Triggern, Logik-Nodes und Datentransformationen.
  • Sie verbinden n8n mit den Anwendungen Ihres Arbeitsalltags und nutzen bei Bedarf den HTTP-Request-Node.
  • Sie setzen den AI-Agent-Node und weitere KI-Bausteine für Klassifikation, Extraktion und Zusammenfassung ein.
  • Sie sichern Workflows mit Fehlerbehandlung, Validierung und menschlichen Freigabeschritten ab.
  • Sie nutzen KI für Literaturarbeit und Schreiben, ohne Standards der guten wissenschaftlichen Praxis zu verletzen.
  • Sie erstellen mit KI-Unterstützung nachvollziehbaren Analyse-Code und dokumentieren ihn reproduzierbar.
  • Sie legen KI-Nutzung gemäß Vorgaben von Journals, Förderern und Ihrer Einrichtung transparent offen.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Grundlagen: Workflows, Trigger und Nodes
  • Oberfläche, Canvas und Ausführungsansicht von n8n kennenlernen
  • Trigger-Typen: Zeitplan, Webhook, E-Mail-Eingang und App-Ereignisse
  • Datenstruktur aus Items und JSON verstehen und mit Ausdrücken arbeiten
  • Kernnodes wie Edit Fields, IF, Switch, Merge und Loop Over Items einsetzen
Modul 2 Integrationen und Datenverarbeitung
  • Gängige Anwendungen anbinden: E-Mail, Tabellen, CRM, Kollaborations- und Cloud-Speicher-Tools
  • HTTP-Request-Node für Schnittstellen ohne fertige Integration nutzen
  • Credentials sicher anlegen, verwalten und im Team teilen
  • Daten filtern, zusammenführen, umformen und in Zielsysteme schreiben
Modul 3 KI in n8n: AI-Agent-Node und LLM-Bausteine
  • Chat-Modelle verschiedener Anbieter sowie lokal betriebene Modelle anbinden
  • AI-Agent-Node mit Systemanweisung, Memory und Werkzeugen konfigurieren
  • Klassifikation, Extraktion strukturierter Daten und Zusammenfassungen automatisieren
  • Eigene Dokumente über Vektorspeicher für Retrieval Augmented Generation nutzen
Modul 4 Fehlerbehandlung, Tests und Wartbarkeit
  • Error-Workflows, Wiederholversuche und Benachrichtigungen bei Fehlschlägen einrichten
  • KI-Ausgaben validieren und Fallbacks bei unbrauchbaren Antworten definieren
  • Mit gepinnten Testdaten arbeiten und Ausführungen nachvollziehen
  • Workflows modularisieren, benennen und für Kolleginnen und Kollegen dokumentieren
Modul 5 Self-Hosting, Datenschutz und Betrieb
  • Cloud-Variante und Self-Hosting im Vergleich: Aufwand, Kontrolle und Lizenzmodell
  • Datenflüsse zu KI-Anbietern bewerten und mit DSGVO-Anforderungen abgleichen
  • Zugriffsrechte, Protokollierung und Aufbewahrung von Ausführungsdaten steuern
  • Human-in-the-loop-Schritte für Freigaben in automatisierte Abläufe einbauen
Modul 6 Praxislabor: Forschung & Wissenschaft
  • Literatur erschließen
  • Forschungsdesign schärfen
  • Analyse-Code schreiben
  • Manuskripte überarbeiten
  • Drittmittelanträge vorbereiten
  • Qualitative Daten auswerten
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Es gelten die Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis: KI kann keine Autorschaft übernehmen, ihre Nutzung ist offenzulegen und alle Quellen sind im Original zu prüfen. Personenbezogene Forschungsdaten, etwa aus Studien mit Probanden, unterliegen der DSGVO und Ethikvoten; unveröffentlichte Ergebnisse und Gutachten sind vertraulich zu behandeln.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Literatur erschließen

KI fasst Abstracts und Volltexte zusammen, extrahiert Methoden, Stichproben und Befunde in Vergleichstabellen und hilft, Suchstrings für Fachdatenbanken zu formulieren – jede Quelle wird anschließend im Original geprüft.

Forschungsdesign schärfen

Forschungsfragen, Hypothesen und Operationalisierungen werden mit KI als kritischem Sparringspartner durchgespielt, um Lücken, Störvariablen und alternative Erklärungen frühzeitig zu erkennen. Auch geeignete Kontrollbedingungen und Grenzen der Generalisierbarkeit werden dabei diskutiert.

Analyse-Code schreiben

Forschende ohne tiefe Programmierkenntnisse erzeugen mit KI Skripte in Python oder R für Datenbereinigung, Statistik und Visualisierung und dokumentieren sie nachvollziehbar für die Reproduzierbarkeit. Ergebnisse werden mit Teststichproben überprüft.

Manuskripte überarbeiten

KI unterstützt bei Sprachkorrektur, Gliederung und Kürzung wissenschaftlicher Texte, prüft Konsistenz von Begriffen und hilft bei der Antwort auf Reviewer-Kommentare, ohne die Autorschaft zu übernehmen.

Drittmittelanträge vorbereiten

Förderrichtlinien werden in Checklisten übersetzt, Arbeitspakete und Meilensteine strukturiert und Abschnitte wie Verwertungsplan oder Zusammenfassung für Laien in mehreren Varianten entworfen. Budgetbegründungen werden ebenfalls nachvollziehbar gegliedert.

Qualitative Daten auswerten

Interviewtranskripte und offene Antworten werden mit KI vorkodiert und thematisch gruppiert; Forschende prüfen, verfeinern und dokumentieren das Kategoriensystem nach etablierter Methodik. Interkoder-Abgleiche bleiben dabei unverzichtbar.

Voraussetzungen

Sie sollten sicher mit gängigen Büroanwendungen umgehen und Grundkenntnisse im Umgang mit KI-Assistenten haben. Programmierkenntnisse sind nicht nötig, ein Grundverständnis für strukturierte Daten ist hilfreich. Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten in einer Disziplin; Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Sie benötigen einen Laptop mit aktuellem Browser. Für die Übungen stellen wir eine n8n-Umgebung bereit oder Sie nutzen einen eigenen Zugang; API-Schlüssel für ein Sprachmodell werden im Kurs gemeinsam eingerichtet.

Datenschutz & Compliance

Es gelten die Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis: KI kann keine Autorschaft übernehmen, ihre Nutzung ist offenzulegen und alle Quellen sind im Original zu prüfen. Personenbezogene Forschungsdaten, etwa aus Studien mit Probanden, unterliegen der DSGVO und Ethikvoten; unveröffentlichte Ergebnisse und Gutachten sind vertraulich zu behandeln.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Muss ich programmieren können, um mit n8n zu arbeiten?

Nein. Die meisten Workflows entstehen visuell durch das Verbinden von Nodes. Im Kurs lernen Sie zusätzlich einfache Ausdrücke, um Daten gezielt anzusprechen und umzuformen. Für Sonderfälle gibt es einen Code-Node, der aber nicht zwingend nötig ist. Ein logisches Verständnis von Abläufen und Datenfeldern reicht für den Einstieg völlig aus.

Warum ist n8n für Datenschutz in Europa interessant?

n8n lässt sich selbst betreiben, etwa auf eigenen Servern oder bei einem europäischen Hoster. So behalten Sie die Kontrolle darüber, wo Workflow- und Ausführungsdaten gespeichert werden. Entscheidend bleibt, welche Daten Sie an externe KI-Dienste senden. Im Kurs lernen Sie, diese Datenflüsse zu bewerten und bei Bedarf lokal betriebene Modelle einzubinden.

Worin unterscheidet sich n8n von Make oder Power Automate?

Alle drei automatisieren Abläufe zwischen Anwendungen. n8n zeichnet sich durch die Möglichkeit zum Self-Hosting, ein faires Lizenzmodell und besonders flexible KI-Bausteine wie den AI-Agent-Node aus. Make punktet mit einer sehr zugänglichen Cloud-Oberfläche, Power Automate mit tiefer Microsoft-Integration. Im Kurs ordnen wir diese Unterschiede für typische Einsatzszenarien ein.

Darf ich KI beim Schreiben meiner Dissertation nutzen?

Das hängt von der Promotionsordnung und den Vorgaben Ihrer Hochschule ab. Häufig ist KI für Sprachkorrektur und Ideenfindung zulässig, wenn die Nutzung offengelegt wird und die inhaltliche Eigenleistung erkennbar bleibt. Im Kurs lernen Sie, Nutzung sauber zu dokumentieren und typische Grauzonen sicher einzuschätzen.

Wie verhindere ich erfundene Quellen?

Sprachmodelle können plausibel klingende, aber nicht existierende Literaturangaben erzeugen. Arbeiten Sie deshalb mit Werkzeugen, die auf echte Datenbanken zugreifen, lassen Sie sich DOIs ausgeben und prüfen Sie jede Quelle im Original. Der Kurs zeigt einen Workflow, der KI-Recherche mit verlässlicher Literaturverwaltung kombiniert.

Was kostet die Schulung „n8n für Forschung und Wissenschaft“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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