Bewertung der Aufgabenformulierung
- Die Aufgabe war grundsätzlich klar, jedoch etwas allgemein gehalten. Begriffe wie „Energieversorgungsunternehmen“ und „Use Cases mit großem Kundenkontakt“ waren nicht weiter eingegrenzt, was die Recherche erschwerte.
- Die Erwartung einer konkreten Nennung von Firmen, die n8n nutzen, war schwierig zu erfüllen, da öffentlich kaum Belege existieren.
Bewertung der Umsetzungsmöglichkeiten
- Die Aufgabe konnte gut anhand von generischen Use Cases beantwortet werden, da explizite n8n-Einsätze bei EVU nicht dokumentiert sind.
- Dies erforderte, die Antwort eher hypothetisch und anwendungsbezogen als faktisch zu gestalten.
Persönliches Fazit
- Die Recherche hat Spaß gemacht, da ich n8n besser kennenlernen konnte.
- Der Spagat zwischen konkreten Firmeninfos und allgemeinen Use Cases hat mich ein wenig gefordert – quasi Detektivarbeit mit KI-Helfer.
- Hilfreich für die berufliche Orientierung, da Automatisierungsthemen im Kundenservice spannend sind und relevant bleiben.
Verbesserungsvorschläge für die Aufgabenformulierung
- Konkrete Angaben zum Umfang: z. B. „nur deutsche EVU“ oder „nur KMU“ oder „nur spezifizierte Bereiche“
- Erwartungshaltung klar definieren: „Suche nach Firmenbeispielen oder falls nicht ersichtlich, mindestens mehrere Use Cases beschreiben“
- Wenn möglich, Zielplattform nennen (z. B. Fokus auf Open-Source wie n8n im Vergleich zu anderen)
Verbesserungsvorschläge zum Prompting / Struktur
- Wichtiges Ziel („Finden von EVU mit n8n Nutzung“) am Anfang nennen
- Kontext (EVU, Kundenkontakt) leicht später ergänzen
- Am Ende einen klaren Hinweis auf die Erwartung der Antwort („konkrete Beispiele oder Use Cases“) geben
- Hilfreich wäre, wenn mögliche Quellen oder auch Einschränkungen (z. B. keine internen Daten) genannt würden, um die KI zu fokussieren
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