Bot Lernkurve

Aktueller Stand

Der Bot hat bisher nur 1 Wissens-Eintrag in der Lernhistorie. Die Lernkurve ist gerade minimal — es gibt noch keine erkennbaren Korrektionen zu Fehlern, sondern nur eine einzelne FAQ-Ergänzung zu Gehaltserhöhungen. Luna steht praktisch am Anfang der Trainingsphase.

Wiederkehrende Fehler-Muster

Noch keine erkennbaren Muster. Mit nur einem Datenpunkt lässt sich keine verlässliche Diagnose von wiederkehrenden Fehlern ableiten. Der Bot braucht mehr Interaktionen und Korrektionen, um systematische Schwachstellen zu zeigen.

Stärken (was der Bot gut kann)

Keine aussagekräftige Bewertung möglich. Das Single-Wissensfragment zeigt, dass Luna Spanish-sprachige Anfragen zu Compensation-Themen bearbeitet, aber eine echte Stärken-Analyse erfordert mehr historische Daten.

Konkrete Hausaufgaben für die nächsten Antworten

1. **Bei Fragen zu Gehaltserhöhungen:** Immer unterscheiden zwischen frühen Monaten (monatliche Erhöhungen) und später (niedrigere Frequenz). Sag konkrete Zeiträume, wenn vorhanden.

2. **Spanisch-Anfragen ernst nehmen:** Der Lead schrieb auf Spanisch — antworte auch auf Spanisch oder frag, welche Sprache bevorzugt wird.

3. **Detailgrad erhöhen:** Operator hat spezifische Info gegeben (Frequenz der Erhöhungen). Nutze das in zukünftigen ähnlichen Fragen präzise.

4. **Mehr Kontext sammeln:** Frag bei Compensation-Fragen nach dem Seniority-Level oder der Rolle — die Erhöhungs-Policy könnte unterschiedlich sein.

Trend

Zu früh für Trendaussage. Luna hat praktisch keine Fehlerhistorie — das ist neutral. Die kommenden 10–20 Interaktionen werden zeigen, ob der Bot schnell lernt oder wiederholt korrigiert werden muss.