Aftermovie N8N hackathon bij Howden: AI in de praktijk
Op vrijdag 10 april organiseerde DIKW bij Howden in Den Bosch een intensieve en resultaatgerichte hackathon rond de mogelijkheden van het N8N AI work automation platform. Samen met verschillende stakeholders en inhoudelijke experts van Howden hebben we een belangrijk bedrijfsproces onder de loep genomen. Het doel was om inzicht te krijgen in hoe dit proces efficiënter, consistenter en schaalbaarder kan worden ingericht met behulp van moderne AI-technologieën.
Tijdens de hackathon stond een praktische aanpak centraal. In plaats van alleen te praten over mogelijkheden, zijn we direct aan de slag gegaan met het modelleren en automatiseren van concrete processtappen. Daarbij hebben we verschillende AI-componenten geïntegreerd in N8N-workflows, waaronder spraak-naar-tekst transcriptie, automatische samenvattingen op basis van vooraf gedefinieerde templates en Retrieval-Augmented Generation (RAG) voor het combineren van interne kennis met generatieve AI. Deze aanpak maakte het mogelijk om in korte tijd werkende prototypes te realiseren die direct aansluiten op de dagelijkse praktijk.
Samenwerking tussen business en technologie
Wat deze sessie bijzonder maakte, was de nauwe samenwerking tussen business en technologie. Door domeinkennis van Howden te combineren met de technische expertise van DIKW ontstond er een gedeeld begrip van zowel de uitdagingen als de kansen. Dit resulteerde niet alleen in concrete oplossingen, maar ook in nieuwe inzichten in hoe AI structureel kan bijdragen aan kennisintensieve processen.
N8N als fundament voor AI-workflows
N8N speelt hierin een centrale rol als flexibel en uitbreidbaar workflow automation platform. Het stelt organisaties in staat om verschillende systemen, databronnen en AI-modellen met elkaar te verbinden zonder afhankelijk te zijn van zware, monolithische softwareoplossingen. Dankzij de visuele workflow-editor kunnen processen transparant worden ingericht, terwijl de onderliggende flexibiliteit ruimte biedt voor maatwerk en integratie met zowel open-source als commerciële AI-modellen. Dit maakt het platform bijzonder geschikt voor organisaties die controle willen houden over hun data en tegelijkertijd willen profiteren van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AI.
Van losse tools naar geïntegreerde processen
Een belangrijk voordeel van N8N is dat het fungeert als een orkestratielaag voor AI-toepassingen. In plaats van losse tools en scripts te gebruiken, kunnen organisaties end-to-end processen automatiseren waarin data wordt verzameld, verrijkt, geanalyseerd en omgezet in bruikbare output. Denk hierbij aan het automatisch verwerken van documenten, het structureren van ongestructureerde informatie, het genereren van rapportages of het ondersteunen van besluitvorming met contextuele kennis uit interne en externe bronnen. Door AI op deze manier in workflows te integreren, ontstaat er niet alleen efficiëntie, maar ook een hogere kwaliteit en consistentie van informatieverwerking.
DIKW-aanpak: leren door te doen
Voor veel organisaties is de uitdaging echter niet alleen technologisch, maar vooral organisatorisch: hoe maak je de mogelijkheden van AI concreet en relevant voor de business? Hier ligt een belangrijke rol voor DIKW. In plaats van te starten met abstracte concepten, werkt DIKW met herkenbare, praktijkgerichte use cases die direct aansluiten op de processen van de klant. Tijdens sessies zoals deze hackathon worden vooraf voorbereide voorbeelden ingezet die laten zien hoe AI en N8N in de praktijk samenwerken. Deze voorbeelden fungeren als startpunt voor dialoog, experiment en co-creatie.
Versnellen van adoptie en impact
Door samen met de business te bouwen aan werkende oplossingen ontstaat er niet alleen begrip, maar ook eigenaarschap. Medewerkers zien niet alleen wat er technisch mogelijk is, maar ervaren ook direct wat het betekent voor hun eigen werk. Dit verlaagt de drempel om AI te omarmen en versnelt de adoptie binnen de organisatie. Tegelijkertijd helpt deze aanpak om snel te identificeren waar de grootste waarde ligt en welke vervolgstappen nodig zijn om van prototype naar productie te gaan.
