為什麼AI都會寫程式了,自動化工作平台n8n還能獲得18億元募資?
為什麼AI都會寫程式了,自動化工作平台n8n還能獲得18億元募資?

為什麼AI都可以寫程式了,自動化工作平台n8n還能在近期完成5,500萬歐元(約為新台幣18億元)的B輪募資,讓公司估值上看2.7億美元(約為新台幣8.37億元)?

即使AI能自動生成程式碼,但要將其整合到實際的業務流程中,仍然需要一個易於使用、高度客製化且具備社群討論的平台。n8n的價值,就在於讓更多非專業開發者的人員,也能輕鬆上手,建立符合自身需求的工作流程。這也是n8n在AI時代仍然獲得投資者青睞的重要原因。

n8n的本輪募資由Highland Europe領投,HV Capital、Sequoia、Felicis和Harpoon等既有投資者跟投。n8n計劃利用這筆資金加速產品開發、拓展美國市場,並在紐約和倫敦開設新的辦事處。

「自動化不應該是一個黑盒子,企業需要透明度、客製化和成本效益。n8n不僅僅是一個平台,更是一個社群。」n8n的創辦人兼執行長Jan Oberhauser表示,「n8n賦予每個人10倍開發者的能力,我們的與眾不同之處,不僅在於產品能做什麼,還在於它如何讓你做到,我們正在重新定義AI驅動的自動化和工作流程的可能性。」

n8n是什麼?

n8n成立於2019年,旨在為技術團隊提供兼具程式碼靈活性和無程式碼速度的工作流程自動化平台。平台整合了AI功能和業務流程自動化,並遵循「公平程式碼」原則,目前提供超過400種應用程式整合。

n8n指出,在目前市值221億歐元的工作流程自動化市場中,大多數工具難以處理複雜、大量的工作流程,迫使團隊依賴內部開發和客製化腳本,既耗時又難以維護。

為此,n8n的產品設計融合多種大型語言模型(LLM),自定義程式碼步驟,與平台無縫整合。這種彈性加上開源社群的支持,才讓產品得以脫穎而出。

n8n
目前,n8n已為超過3,000家企業提供關鍵任務工作流程的支援。

該平台在GitHub擁有活躍的貢獻者社群,開發者不僅在論壇解答問題,還分享與使用工作流程模板,n8n也預建了許多模板供使用者直接應用,不只讓產品不斷進化,也降低了使用門檻。

目前,n8n已為超過3,000家企業提供關鍵任務工作流程的支援,例如,客服團隊利用n8n建立人機協作的混合工作模式;IT團隊藉此自動化人事任務,節省數百萬營運成本。此外,n8n也提供雲端和自行託管的部署選項,賦予企業更大的控制權。

n8n如何突破冷淡期,迎接自動化市場的爆發性增長?

不過,實際上n8n過往也曾經歷市場冷淡期。

n8n早期以低程式碼/無程式碼自動化解決方案獲得開發者青睞,其創辦人Jan Oberhauser提出的「公平程式碼」(fair code)理念,更為n8n贏得了開發者社群的支持。

什麼是公平程式碼?公平程式碼是開源模式的進階版。

簡而言之,開發者可免費使用開源代碼,但若將其用於商業化產品,則需遵循原則,向原始創作者或開源社群提供補償。n8n的創辦人兼執行長Jan Oberhauser提出這一概念,並創建專屬網站推廣,而n8n本身即是基於公平程式碼的理念打造,而後透過開源社群的口碑傳播快速成長,在GitHub上累積超過7萬個「星星」,顯示其受歡迎程度。

儘管公平程式碼奠定了n8n的基礎,但真正讓公司開始成長的卻是AI的融入。n8n表示,直到2022年開始從單純的自動化工具,進化為能串接應用的AI平台後,團隊才吸引更多開發者與企業目光。

n8n團隊
執行長Oberhauser(第二排左三)表示,他們在2022年就看見了生成式AI與自動化之間的互補性,並讓開發者可以用自然語言來構建自動化流程。
圖/ n8n團隊

「人們不用再需要寫50行程式碼來整合發送電子郵件的功能。現在用自然語言,你可以寫『從X獲取資訊並發送給Y。』」Jan Oberhauser表示,他們在2022年就看見了生成式AI與自動化之間的互補性,並讓開發者可以用自然語言來構建自動化流程。

不過,儘管AI熱潮不斷升溫,n8n的AI版本起初並未受到青睞,幾乎無人問津。「市場花了一段時間才趕上來。」Jan Oberhauser坦言,直到2024年,情況突然改變迎來爆發性成長。

為何有此轉變?這與兩大趨勢有關:首先,是AI在程式設計領域掀起熱議,像Poolside、Codeium等公司短時間內募得鉅資;其次,是用戶端對AI應用的需求日益強烈,而n8n的易用性與實用性最終贏得用戶與投資者的青睞。

n8n未來如何加速自動化平台創新?

「每個人都在嘗試利用AI,但很難找到實際用例。」Highland Europe的普通合夥人David Blyghton向《TechCrunch》表示,「n8n的設計、規模與效能讓人願意採用。」

n8n的快速增長也反映在用戶數據上。目前,n8n的活躍用戶已超過20萬,合作企業數量超過 3,000家,年度經常性收入 (ARR) 也成長了5倍。甚至在過去兩個月內,收入就翻了一倍。

至於未來的計畫,n8n表示將加速其產品路線圖,專注於擴展關鍵業務工作流程的工具,並增強監控和可觀察性的功能,以簡化從原型到生產的過程。此外,這筆投資還將促進工程、產品和市場團隊的成長,同時透過活動和教育持續培育蓬勃發展的開發者社群。

本文授權轉載自創業小聚,作者為賴冠伶

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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