La maggior parte del valore pratico dell'IA non sta nel chiedere qualcosa a un chatbot, ma nell'incastrarla dentro un processo che gira da solo: leggere le email in arrivo, capirne il contenuto, decidere cosa è importante e agire di conseguenza. Per costruire questi automatismi senza scrivere un'applicazione da zero c'è n8n, uno strumento di automazione visuale, open source e gratuito da auto-ospitare. In questa guida realizziamo il classico primo progetto utile: un flusso che raccoglie contenuti, li riassume con un modello di IA e ti recapita il risultato.

A chi serve e cosa costruirai

È una guida per chi vuole automatizzare compiti ripetitivi — monitorare notizie, smistare messaggi, generare bozze — senza essere un programmatore esperto. n8n usa un'interfaccia a blocchi (i nodi) che si collegano tra loro; un po' di logica aiuta, ma non serve saper programmare. Al termine avrai un'automazione che, a intervalli regolari, prende una fonte di testo (ad esempio un feed di notizie o le email), la fa riassumere all'IA e ti manda la sintesi.

Prerequisiti: un computer (Windows, macOS o Linux) con Docker installato, oppure Node.js; una chiave API di un modello (useremo OpenAI come prima scelta) oppure Ollama per restare gratis e locale.

Quali strumenti IA usare nel flusso

  • OpenAI (GPT-4o / GPT-5): prima scelta per qualità e semplicità. Ha un nodo dedicato in n8n, costa poco per volumi ridotti (si paga a consumo), ma invia i dati al cloud.
  • Ollama (locale): gratuito e privato, ideale se i dati sono sensibili o se non vuoi pagare. Richiede un PC con un po' di memoria e la resa dei modelli piccoli è inferiore. Si collega tramite il nodo HTTP Request o il nodo Ollama.
  • Alternative: Anthropic (Claude), Google (Gemini) e Mistral hanno anch'essi nodi o API compatibili.

Consiglio: parti da OpenAI per far funzionare tutto rapidamente, poi — se ti serve privacy o costo zero — sostituisci il nodo con Ollama.

n8n collega tra loro servizi e modelli di IA come blocchi di un diagramma.

Passo 1 — Installare n8n con Docker

Il modo più pulito per avviare n8n sul proprio computer è Docker. Da terminale:

docker volume create n8n_data

docker run -it --rm \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

Apri il browser su http://localhost:5678, crea l'account locale e sei dentro l'editor. Il volume n8n_data conserva i tuoi flussi anche dopo aver spento il container.

Se non usi Docker, in alternativa: npx n8n (richiede Node.js) avvia n8n con un solo comando.

Passo 2 — Creare il flusso e il primo nodo

Nell'editor, crea un nuovo workflow. Ogni flusso parte da un trigger, il nodo che decide quando eseguire. Per iniziare in modo semplice aggiungi un Schedule Trigger e impostalo, ad esempio, ogni mattina alle 8. In seguito potrai sostituirlo con un trigger email (IMAP) o con un webhook.

Come fonte di contenuto, aggiungi un nodo RSS Read e inserisci l'URL di un feed di notizie che segui. Collega il trigger al nodo RSS trascinando la linea tra i due. A questo punto, cliccando «Execute», vedrai comparire gli ultimi articoli con titolo e contenuto: sono i dati che passeremo all'IA.

Passo 3 — Aggiungere il nodo di IA

Aggiungi il nodo OpenAI (categoria «AI»). Nelle credenziali incolla la tua chiave API, presa dal pannello sviluppatori di OpenAI. Configura l'operazione come «Message a Model» e imposta un prompt che usa i dati in arrivo. Un esempio efficace da incollare nel campo del messaggio:

Sei un assistente che scrive sintesi in italiano.
Riassumi la notizia seguente in 3 frasi chiare e neutre,
poi aggiungi una riga "Perche' conta:" con l'implicazione principale.

Titolo: {{ $json.title }}
Testo: {{ $json.contentSnippet }}

Le doppie parentesi graffe sono la sintassi con cui n8n inserisce i dati provenienti dal nodo precedente. Collega il nodo RSS al nodo OpenAI ed esegui: per ogni articolo otterrai un riassunto.

Variante locale con Ollama: al posto del nodo OpenAI usa un nodo HTTP Request che chiama l'API di Ollama in esecuzione sul tuo PC:

Metodo: POST
URL: http://localhost:11434/api/generate
Corpo (JSON):
{
  "model": "llama3.1:8b",
  "prompt": "Riassumi in italiano in 3 frasi: {{ $json.contentSnippet }}",
  "stream": false
}

La risposta conterrà il testo generato nel campo response. Così l'intero flusso resta gratuito e sul tuo computer.

Con il nodo HTTP Request puoi collegare n8n a un modello locale gestito da Ollama.

Passo 4 — Recapitare il risultato

Ora manca solo la consegna. Aggiungi un nodo di uscita a scelta e collegalo al nodo IA:

  • Telegram o Gmail: per ricevere il riassunto come messaggio o email.
  • Google Sheets o Notion: per archiviare le sintesi in una tabella.
  • Slack/Discord: per pubblicarle in un canale di lavoro.

Per un test rapido puoi usare il nodo Gmail con l'operazione «Send», mettendo nel corpo del messaggio il testo prodotto dall'IA, ad esempio {{ $json.message.content }} per OpenAI. Salva il workflow e attivalo con l'interruttore in alto: da quel momento gira da solo secondo la pianificazione.

Errori comuni e soluzioni

  • «401 Unauthorized» dal nodo OpenAI → chiave API errata o credito esaurito. Rigenera la chiave e verifica il piano di fatturazione.
  • Il nodo HTTP verso Ollama va in timeout → se n8n gira in Docker, localhost punta al container, non al PC. Usa http://host.docker.internal:11434 al posto di localhost.
  • I campi con le doppie graffe restano vuoti → il nome del campo non coincide: controlla l'output del nodo precedente e usa il nome esatto (ad esempio title, contentSnippet).
  • Troppe esecuzioni → imposta il trigger su una frequenza sensata e, sui feed, limita il numero di elementi elaborati per volta.

Quando conviene n8n e quando no

n8n è ideale quando devi collegare più servizi (email, fogli, chat, API) e inserire un pizzico di intelligenza nel mezzo, mantenendo il controllo sui dati grazie all'auto-hosting. Le alternative — Make, Zapier, Activepieces — sono più immediate ma spesso a pagamento e in cloud. Se invece il tuo compito è un singolo script che gira una volta, un piccolo programma in Python è più diretto di un flusso visuale. Il bello di n8n è la crescita: da questo primo automatismo puoi arrivare a veri e propri agenti che ricevono richieste, consultano documenti (magari con la pipeline RAG vista in un'altra nostra guida) e compiono azioni in autonomia. Comincia semplice, fallo funzionare, poi aggiungi un nodo alla volta.

I passaggi si riferiscono alle versioni recenti di n8n e alle rispettive API; consulta la documentazione ufficiale per l'esatta denominazione dei nodi, che può variare tra le versioni.