n8n-Workflows mit LLM-Klassifizierung
Webhook → Daten validieren → Claude klassifiziert (Heat-Score, Intent) → CRM speichern → Gemini entwirft personalisierte Antwort → Gmail. Plus Error-Branch mit Telegram-Alarm.
Ein bestehendes Make-Szenario eines Baustoffhändlers haben wir im QA-Review zerlegt und als gehärteten n8n-Workflow nachgebaut. Die Klassifizierung steuert jetzt den Ablauf, unsichere Treffer bekommen eine Prüfmarke, nichts geht still verloren.
Bestellungen kommen als PDF per E-Mail. Jemand tippt Positionen ins ERP, vertauscht Artikelnummern oder legt eine Änderung als neuen Auftrag an. Im geprüften Szenario steuerte die KI-Klassifizierung nichts, Sonderzeichen brachen die Auftragsdatei und Artikel ohne Treffer verschwanden still. Fehler fielen erst beim Kunden auf.
Der Nachbau schließt die drei Bruchstellen des Ausgangsszenarios: Die Klassifizierung steuert den Ablauf, Sonderzeichen brechen die Datei nicht mehr, kein Artikel wird still verworfen. Was bleibt, ist ein Prüfpfad für die Fälle, die ein Mensch entscheiden muss.
Webhook → Daten validieren → Claude klassifiziert (Heat-Score, Intent) → CRM speichern → Gemini entwirft personalisierte Antwort → Gmail. Plus Error-Branch mit Telegram-Alarm.

Telegram-Sprachnachricht → Whisper-Transkript → automatisch klassifizierte Tasks im Backlog. Cron-Jobs schieben Erinnerungen zurück.