Per chi mi segue da un po’, sa che ho usato N8N come strumento di riferimento ogni volta che volevo integrare l’AI in un processo senza scrivere codice da zero. Workflow visivi, nodi preconfigurati, integrazioni pronte: per prototipare rapidamente è stato spesso la scelta giusta.

Ma ultimamente mi sono fatto una domanda: ha ancora senso usare N8N nel 2026, ora che gli strumenti di codifica AI sono diventati così potenti?

L’esperimento

Avevo un workflow N8N che usavo per trascrivere e sintetizzare registrazioni video — niente di esoterico, ma un processo abbastanza articolato: estrazione audio, chiamata a un modello di trascrizione, sintesi con un LLM, output strutturato. Funzionava, ma con i suoi limiti: dimensione massima dei file in ingresso, dipendenza dall’infrastruttura N8N, e quella sensazione di lavorare “dentro una scatola”.

Ho deciso di provare a riscrivere l’intero flusso come programma standalone. Gli strumenti? Gemini CLI come agente di codifica, il JSON del workflow N8N come specifica di partenza, e un prompt abbastanza dettagliato su cosa volessi ottenere.

Il risultato (che mi ha sorpreso)

In poche decine di minuti avevo un programma funzionante da riga di comando. Non un prototipo traballante: un tool che funziona meglio del workflow N8N originale, senza i limiti sulla dimensione dei file e con un controllo molto più diretto su ogni fase del processo.

Ho scelto deliberatamente la CLI perché l’uso che immagino è locale e sporadico — nessun senso di tirar su un’infrastruttura per qualcosa che uso una volta alla settimana. Ma sarebbe stato altrettanto semplice chiedere a Gemini CLI di generare un’app che espone un webservice: il delta di complessità sarebbe stato minimo.

La cosa che mi ha colpito di più non è tanto la velocità, ma quanto sia stato naturale usare il JSON di N8N come prompt implicito. Il workflow descriveva già la logica del processo in modo strutturato; Gemini ha semplicemente tradotto quella struttura in codice Java coerente e funzionante.

Cosa cambia (e cosa no)

N8N rimane uno strumento valido per certi scenari: team non tecnici, integrazioni con decine di servizi SaaS, processi che devono girare su scheduler senza infrastruttura dedicata. Non sto dicendo che sia morto.

Ma per chi sa usare il terminale e ha accesso a un buon agente di codifica AI, il vantaggio principale di N8N — abbassare la barriera tecnica — si è assottigliato enormemente. Il codice generato è leggibile, manutenibile, e non ha i vincoli architetturali di una piattaforma generalista.

Il codice è pubblico

Ho pubblicato tutto su GitHub: codice sorgente, workflow N8N originale e il prompt iniziale che ho passato a Gemini CLI.

👉 github.com/b0sh-net/VideoToMemo

Se vuoi replicare l’esperimento o adattarlo a un tuo caso d’uso, tutto quello che ti serve è lì. Sono curioso di sapere se anche voi avete fatto ragionamenti simili su N8N o su altri strumenti di automazione visuale — scrivetemi nei commenti.