Die Bewertung von n8n verdoppelt sich auf 5,2 Mrd. USD – So viel zum Thema „KI hat Low-Code getötet“
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Alle paar Monate taucht auf Tech-Twitter und in Venture-Memos dasselbe Urteil wieder auf: KI kann jetzt selbstständig Code schreiben, also sind Drag-and-Drop-Workflow-Builder am Ende. Warum sollte jemand noch Knoten auf eine Canvas klicken, wenn ein Chatbot in dreißig Sekunden das gleiche Automatisierungsskript generieren kann, ohne einen Low-Code-Mittelsmann? Das ist eine schöne Geschichte. Sie wird allerdings durch die tatsächlichen Zahlen der beiden größten Unternehmen in genau dieser Kategorie widerlegt.
Die Bewertungen sagen etwas anderes
Beginnen wir mit n8n, der Open-Source-basierten Workflow-Automatisierungsplattform, die es Nutzern ermöglicht, APIs, KI-Modelle und Geschäftslogik auf einer visuellen Canvas zu verknüpfen. Im Oktober 2025 schloss das Unternehmen eine Series-C-Finanzierungsrunde über 180 Millionen USD ab, geleitet von Accel, unter Beteiligung von Meritech und der Venture-Sparte der Deutschen Telekom, was die Bewertung auf 2,5 Milliarden USD steigerte. Das allein wäre schon ein starkes Jahr gewesen. Stattdessen tätigte SAP im zweiten Quartal 2026 eine strategische Investition, die die Bewertung auf 5,2 Milliarden USD zurücksetzte – mehr als eine Verdoppelung in deutlich weniger als zwölf Monaten. Vor der Series C war die Nutzerbasis von n8n innerhalb eines einzigen Jahres um das Sechsfache und der Umsatz um das Zehnfache gewachsen; der jährliche wiederkehrende Umsatz des Unternehmens nähert sich nun der 100-Millionen-USD-Marke, wobei der Umsatz 2025 bei rund 40 Millionen USD lag, und es zählt über 230.000 aktive Nutzer in seinen kostenlosen und kostenpflichtigen Tarifen.
Dify, der andere Name, der in dieser Diskussion immer wieder fällt, erzählt eine ähnliche Geschichte aus einem anderen Blickwinkel. Im März 2026 sammelte das Unternehmen 30 Millionen USD in einer Pre-A-Runde unter der Leitung von HSG, mit Beteiligung von GL Ventures, Alt-Alpha Capital (dem neuen Fonds, der aus Bessemer Venture Partners ausgegliedert wurde), Wu Capital, Leaguer Investment von Mizuho und NYX Ventures, was das Unternehmen mit 180 Millionen USD bewertete. Die Anzahl der GitHub-Stars überschritt im Juni 2025 die Marke von 100.000 und ist seitdem auf über 144.000 gestiegen. Seit dem Start im Jahr 2023 hat es mehr als 2.000 Teams und über 280 Unternehmenskunden gewonnen.
Nichts davon liest sich wie eine Kategorie in ihren letzten Zügen. Wenn überhaupt, fließt Kapital in diese beiden Unternehmen in einem Tempo, das die meisten der angeblich sie obsolet machenden „AI-native“-Startups übertrifft. Die interessante Frage ist also nicht, ob Workflow-Plattformen sterben – das Geld sagt, dass sie es nicht tun –, sondern warum das Argument „KI schreibt jetzt Code, also wer braucht das noch“ überhaupt intuitiv erscheint und was an diesem Argument eigentlich falsch ist.
Was eine Workflow-Plattform wirklich verkauft
Der Fehler in der These „KI hat Low-Code getötet“ besteht darin, diese Plattformen so zu behandeln, als bestünde ihr gesamtes Wertversprechen aus „man muss keinen Code schreiben“. Das war immer nur ein Teil eines Pakets, und es war wohl nie der am besten verteidigbare Teil. Schaut man genauer hin, was n8n oder Dify einem Kunden tatsächlich bieten, erkennt man mindestens vier separate Dinge, die aufeinander gestapelt sind.
Das erste ist eine Laufzeitumgebung – Planung, Wiederholungslogik, Verwaltung von Anmeldedaten und Secrets, die unglamouröse Grundinstallation, die bedeutet, dass niemand einen Server aufsetzen und überwachen muss, nur um eine Automatisierung nach einem Cron-Zeitplan auszuführen. Das zweite ist ein Konnektor-Ökosystem: Hunderte vorgefertigter Integrationen zu Drittanbieter-APIs, von denen jede bereits den mühsamen Teil der OAuth-Flows, Ratenbegrenzungen und API-Eigenheiten gelöst hat, die ein frisch generiertes Skript jedes Mal von Grund auf neu lösen muss. Das dritte ist Observability – eine visuelle Nachverfolgung dessen, was tatsächlich passiert ist, als ein Workflow ausgeführt wurde, erstellt für den Marketingmanager oder Ops-Lead, der niemals einen Stack-Trace lesen wird, aber wissen muss, warum die gestrige Automatisierung stillschweigend fehlgeschlagen ist. Das vierte ist eine Kollaborationsoberfläche: die Möglichkeit für einen Nicht-Ingenieur, einen Workflow zu öffnen und anzupassen, ohne ein Ticket zu erstellen und darauf zu warten, dass ein Engineering-Sprint Kapazitäten frei hat.
Generative KI hat trotz all ihrer echten Fortschritte bei genau einem dieser vier Dinge echte Durchbrüche erzielt: beim Schreiben der Logik selbst. Bei den anderen dreieinhalb hat sie praktisch nichts bewirkt. Code, den ein KI-Modell in einem Chatfenster generiert, braucht immer noch eine Umgebung zur Ausführung, jemanden, der seine Anmeldedaten verwaltet, und scheitert immer noch auf Arten, die ein nicht-technischer Beteiligter sehen und verstehen können muss. Das sind genau die Schichten, die n8n und Dify über Jahre aufgebaut haben – und genau die Schichten, die nicht auftauchen, wenn jemand den Vergleich als „Chatbot gegen Canvas“ rahmt.
Die Plattformen absorbieren das, was sie eigentlich töten sollte
Was sich tatsächlich verschiebt, ist subtiler als ein Todesurteil, und es zeigt sich daran, wie beide Unternehmen ihr neues Kapital einsetzen. Dify hat ausdrücklich erklärt, dass seine Pre-A-Mittel dafür verwendet werden, fortschrittlichere agentische Fähigkeiten direkt in sein Kernprodukt zu integrieren, neben dem Aufbau eines dedizierten Enterprise-Teams und der Verbesserung von Leistung und Compliance. Das ist kein Unternehmen, das sich darauf vorbereitet, dass KI-Codegenerierung ihm das Wasser abgräbt – es ist ein Unternehmen, das KI-Generierung als Funktion behandelt, die in das Produkt absorbiert werden soll, genauso wie frühere Wellen von Automatisierungstools Cloud-APIs und davor Skriptsprachen absorbiert haben.
So betrachtet verschiebt sich die nützlichere Frage von „werden Workflow-Plattformen KI überleben“ zu „wer innerhalb dieser Kategorie überlebt sie nicht“. Branchenbeobachter, die diesen Bereich verfolgen, neigen dazu, auf eine bestimmte Ebene hinzuweisen: kleinere Anbieter, deren gesamtes Verkaufsargument die Drag-and-Drop-Canvas selbst war – kein Code erforderlich –, ohne nennenswerte Konnektorbibliothek, ohne skalierbare Laufzeitinfrastruktur und ohne Enterprise-Trust-Layer dahinter. Für diese Ebene untergräbt die KI-Codegenerierung tatsächlich das Kernverkaufsargument, denn „man muss keinen Code schreiben“ war das gesamte Produkt. Ohne einen Burggraben, der aus Infrastruktur, Integrationen oder angesammelten Unternehmensbeziehungen besteht, ist diese Gruppe diejenige, die tatsächlich dem Druck ausgesetzt ist, den die Schlagzeilen „Workflow-Tools sterben“ beschreiben – nur eben nicht die bekannten Namen, nach denen die Schlagzeilen normalerweise greifen.
Der Teil, den KI noch nicht berührt hat
Wenn man herauszoomt, passt dies zu einem Muster, das jedes Mal auftaucht, wenn eine neue Fähigkeit einen „Tool X ist jetzt obsolet“-Reflex auslöst. Eine Aufgabe abzuschließen ist nur die Hälfte dessen, was jede Software tatsächlich verkauft. Die andere Hälfte besteht darin, diese Aufgabe zuverlässig, wiederholbar und so auszuführen, dass auch Personen, die keine Ingenieure sind, daran teilhaben und ihr vertrauen können. Ein Skript zu generieren ist die einfache Hälfte. Es sechs Monate später am Laufen zu halten, wenn eine API ihr Authentifizierungsschema ändert oder ein Geschäftsanwender eine einzelne Bedingung anpassen muss, ohne einen Pull Request zu öffnen – das ist die Hälfte, um die Infrastrukturunternehmen schon immer gebaut wurden, und es ist die Hälfte, für die die KI-Codegenerierung, so leistungsfähig sie auch geworden ist, noch keinen Ersatz gefunden hat.
Das rückt neu ins Licht, worüber sich n8n und Dify eigentlich Sorgen machen sollten. Es war nie die Frage „wird eine KI unser Produkt überflüssig machen“. Es geht darum, ob sie KI-Fähigkeiten schneller in ihre Plattformen integrieren können als die Konkurrenz und schneller als eine neue Generation von AI-native-Tools die Infrastrukturschicht aufbauen kann, die diese Unternehmen bereits besitzen. Nach den Erkenntnissen des letzten Jahres – steigende Bewertungen, wachsende Umsätze, expandierende Unternehmenskundenlisten – gewinnen beide dieses Rennen bisher. Ob das anhält, wenn der nächste Finanzierungszyklus es testet, und ob die Mid-Tier-„Canvas-only“-Akteure einen Weg finden, einen Burggraben zu bauen, bevor die Zeit abläuft, ist die interessantere Frage, die offen bleibt.