We bouwden een low-code oplossing die incidenten automatisch samenvat en post-mortemrapporten per e-mail verstuurt op het moment dat het bijbehorende Jira-ticket wordt gesloten. Met dit experiment ontdekten we hoe AI-tooling handmatig werk kan verminderen en feedbackloops aanzienlijk kan verkorten. Daarnaast kwamen we onderweg een aantal verrassend krachtige toepassingen van n8n tegen.
Het probleem
Engineers willen hun tijd en aandacht besteden aan wat er echt toe doet: systemen verbeteren, incidenten voorkomen en betere software bouwen. In de praktijk gaat echter veel waardevolle engineeringtijd verloren aan repetitieve vervolgtaken, zoals het schrijven en verspreiden van post-mortemrapporten.
Kan AI deze taken uit handen nemen? Niet door eigenaarschap of inzicht weg te nemen, maar juist door dat te ondersteunen?
De onderzoeksvraag
Dit experiment had één centrale vraag:
Kan AI automatisch de juiste data verzamelen, hoogwaardige post-mortemsamenvattingen genereren en deze direct na het afsluiten van een incident distribueren naar stakeholders?
Het doel van dit experiment: de tijd besteed aan administratie verminderen en experimenteren met workflow-automatiseringstooling.
Het experiment
We bouwden een low-code applicatie die automatisch post-mortemrapporten samenvat en verspreidt zodra het bijbehorende Jira-ticket wordt gesloten. De flow verzamelt relevante informatie uit het bestaande rapport, gebruikt AI om een gestructureerde samenvatting te genereren en verstuurt het post-mortemrapport per e-mail naar de juiste stakeholders. Om dit mogelijk te maken, bouwden we een integratiestroom tussen Jira, een AI-service en Outlook met behulp van n8n. Wat voorheen dagen van afstemming kostte, gebeurt nu automatisch — binnen enkele momenten.
Resultaten
Drie inzichten sprongen eruit:
- Structuur doet ertoe en AI begrijpt die
Door ons standaard post-mortemformat in Confluence te herkennen, kan AI betrouwbaar cruciale elementen extraheren en samenvatten, zoals de root cause, impact en preventieve maatregelen. Wat eerst handmatig en foutgevoelig was, wordt consistent en herhaalbaar. - Integratie zorgt voor snelheid en vertrouwen
De koppeling tussen Jira, AI-diensten en e-mailautomatisering zorgt voor een soepele en betrouwbare rapportageflow. Incidenten bewegen snel van oplossing naar communicatie. De low-code aanpak van de workflow-automatisering helpt bovendien om fouten te verminderen. - Helderheid komt sneller
Door AI gegenereerde samenvattingen zijn direct beschikbaar en van hoge kwaliteit. Stakeholders hoeven niet langer dagen te wachten tot documentatie is afgerond; inzichten worden gedeeld terwijl de context nog vers is.
Wat dit betekent voor ons werk
Kort gezegd: het werkt en het werkt goed. Door post-mortemsamenvattingen en distributie te automatiseren, worden engineers ontlast van repetitieve documentatietaken en kunnen zij zich richten op wat zij het belangrijkst vinden: problemen oplossen en voorkomen dat ze opnieuw optreden.
Tegelijkertijd verbetert de transparantie. Lessen worden consistenter gedeeld, communicatie wordt helderder en organisatiebreed leren versnelt na elk incident.
Van incident naar inzicht
Dit experiment laat zien hoe AI post-mortems kan transformeren van een handmatige rapportageklus naar een snel, consistent leermechanisme. Door dataverzameling, samenvattingen en distributie te automatiseren, kunnen teams:
- inspanning verminderen
- helderheid vergroten
- informatie effectiever verspreiden
Zodat incidenten uitgroeien tot gedeelde inzichten die de organisatie op de lange termijn sterker maken.
