KI-Agent

Engagement-Umfrage AI-Agent

Kultivieren Sie Ihre Unternehmenskultur in Echtzeit ohne Umfrageermüdung

Jährliche Umfragen sind zu langsam. 60-Fragen-Monster werden ignoriert. Jetzt: Intelligente Mikroimpulse, die Stimmungen erfassen, ohne die Arbeit zu stören.

Vorteile

Echtzeit-Kultursignale

12 Monate darauf zu warten, herauszufinden, dass Ihr Team unzufrieden ist, ist eine Desaster für die Mitarbeiterbindung. Lange Umfragen haben eine niedrige Abschlussrate. Der Engagement-Umfrage-Agent sendet intelligente Mikroimpulse, die kontinuierlich Stimmungen erfassen.

85%

Antwortquote

Echtzeit

Stimmungsübersicht

50 %

Geringeres Burnout-Risiko

Agentische Flüsse

Kontinuierlicher Hör-Workflow

Umfrage-Workflow: Trigger-Identifikation (Zeitplan oder Ereignis), Frageauswahl, Multi-Channel-Zustellung, Antwortsammlung, Sentiment-Analyse (NLP), Anonymisierung und Dashboard-Aktualisierung.

Wie es funktioniert

Intelligentes Zuhören

Der Agent sendet kurze, relevante Fragen über Slack oder Teams basierend auf Ereignissen im Lebenszyklus der Mitarbeiter (z. B. nach Abschluss eines Projekts oder zum Arbeitsjubiläum). Er analysiert die Antworten und freien Texte, um das Betriebsklima sofort zu erfassen.

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

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Abgeschlossen

ID-0E48

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

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Abgeschlossen

ID-0E48

Integrationen

Verbindet sich mit Arbeitsanwendungen

Lebt in Slack und Microsoft Teams. Verbindet sich mit HRIS (Workday, BambooHR) für Lebenszyklus-Trigger. Exportiert Daten an BI-Tools wie Tableau oder Looker.

Implementierung

In 7 Tagen hören

Verbinden Sie Ihre Chat-Plattform und Ihr HRIS. Wählen Sie Ihre Fragendatenbank aus. Beginnen Sie, innerhalb der ersten Woche nach der Implementierung in Echtzeit Stimmungsdaten zu erhalten.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Hauptmerkmale

Intelligente Umfragetools

Adaptive Befragung

Verfolgt automatisch niedrige Punktzahlen. Geht ohne menschliches Eingreifen tiefer.

Lebenszyklus-Auslöser

Umfragen zu entscheidenden Momenten: Onboarding, Beförderung, Rollenwechsel. Erfasst die Momente, die zählen.

Burnout-Erkennung

Analysiert Reaktionsmuster und Stimmungen, um Teams mit Risiko von Burnout zu identifizieren.

Demo

Sehen Sie Engagement-Umfragen in Aktion

Beobachten Sie, wie der Agent nach einem Projektstart einen 2-Fragen-Puls an ein Team sendet, das 'erschöpfte' Sentiment analysiert und den Manager alarmiert, um zur Auszeit zu ermutigen.