Live bei EfactAI Agents Voice Briefings

Wie kann EfactAI helfen?

Beschreibe einen Workflow. EfactAI zeigt, welcher Agent daraus entstehen kann.

AI Intake Agent Preview Vom Satz zum Sprint-Plan.

Live Analyse

Analyzing workflow intent

Detect process Map tools Design agent Estimate impact
Input Daten Agent Freigabe Ergebnis
Empfohlener Agent Workflow Intake Agent
Tools Website, CRM, Mail
Sprint-Vorschlag 5 Tage bis zum ersten nutzbaren Flow
Naechste Frage Welche Entscheidung soll der Agent vorbereiten?
Live Ergebnis Aus einer Anfrage wird ein steuerbarer Agent-Plan.

EfactAI erkennt den Kontext, ordnet beteiligte Tools zu, setzt eine Freigabelogik und erzeugt daraus den naechsten sinnvollen Projekt-Schritt.

Automation fit

82%
Data ready Guardrail set Impact clear
Intent erkannt 4 Tools gemappt Sprint vorbereitet

Dein moeglicher erster AI Sprint

AI Intake Agent fuer klare Anfragequalifizierung

Ziel Wiederkehrende Anfragen erkennen, strukturieren und in den passenden naechsten Schritt uebergeben.
MVP Scope Intent-Erkennung, Tool-Mapping, Freigabe und Projektbriefing.
Risiko Unklare Datenrechte und fehlende Eskalationsregeln frueh klaeren.
Naechster Schritt 15 Minuten Scope-Call mit einem echten Workflow.
Website denkt mit Anrufe werden zu Aufgaben Daten werden zu Briefings
Briefing erstellen Produkte ansehen Use Cases entdecken
Live Agent OS EfactAI erkennt, was aus einer Anfrage entstehen soll.

Der Agent liest Absicht, Ziel, beteiligte Tools und fehlende Informationen, bevor ein Sprint-Plan entsteht.

Aktuelle Nachrichten

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KI richtig anwenden: vom Prompt zur verantwortlichen Entscheidung Praxis Warum AI-Agenten klare Rollen, Grenzen und Freigaben brauchen Governance RAG statt Bauchgefuehl: internes Wissen mit Quellen nutzbar machen Wissen Voice Agents im Kundenkontakt: was automatisiert werden darf Service AI im Vertrieb: Leads qualifizieren, ohne Vertrauen zu verlieren Sales Was ein AI Sprint wirklich liefern sollte: ein nutzbarer Flow Produkt

AI Branchen Reel

So fuehlt sich AI in deiner Branche an.

Bereiche ansehen
Sport Intelligence

AI erkennt Belastung, Leistung und den naechsten Trainingsimpuls.

EfactAI verbindet Trainingsdaten, Spielanalyse und Kommunikation zu einem Coach-Briefing, das sofort genutzt werden kann.

Live Output Sportvereine sehen sofort: aus Daten entsteht kein Dashboard, sondern eine konkrete Entscheidung fuer Training und Spiel.
Signal Training + Spiel
Output Coach Briefing
Control Trainer Freigabe
Eigenen Workflow durchspielen

Erstelle dein erstes AI Briefing.

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Intelligenter Bedarfsklaerer

Branche waehlen. Fragen beantworten. Einen ersten Sprint-Scope erhalten.

3 Min. Dauer 6 Fragen 1 Briefing
Frage 1 von 6 ca. 3 Minuten

Welche Anfragen, Bestellungen oder Support-Faelle kosten euch heute am meisten Zeit?

Damit wir das Briefing erhalten

What EfactAI builds

See systems
01 Identify

Wir finden Prozesse, Datenquellen und Reibungspunkte mit echtem Business Value.

02 Build

Wir bauen Agenten, Workflows, RAG-Systeme, Voice Flows und Interfaces.

03 Integrate

Wir verbinden CRM, Mail, Kalender, Docs, Tickets, APIs und interne Tools.

04 Operate

Wir messen Qualitaet, Kosten, Wirkung, Risiken und verbessern laufend.

Before / after workflow

See outcomes

Heute

Arbeit verteilt sich ueber Mails, Tabellen, Calls und Bauchgefuehl.

  • Signale bleiben unvollstaendig.
  • Prioritaeten entstehen zu spaet.
  • Wissen steckt in einzelnen Personen.

Mit EfactAI

Signale werden erkannt, geroutet, erledigt und messbar verbessert.

  • Jeder Workflow hat Input, Logik und Ergebnis.
  • Freigaben und Datenrechte sind eingebaut.
  • Wirkung wird ueber Zeit, Qualitaet und Risiko gemessen.
Ruhige gruene Berglandschaft mit Wasser und natuerlichem Licht.
Einfachheit als Ziel AI soll Arbeit nicht groesser machen. Sie soll sie klarer machen.

Wir bauen Systeme, die Komplexitaet im Hintergrund tragen und fuer Menschen als ruhige, verstaendliche Abläufe sichtbar werden.

Agent builder demo

Build agent

Agent system

Ein Lead Agent qualifiziert Anfragen und uebergibt sie kontrolliert an Sales.

IntentB2B Anfrage RouteCRM Task GuardrailFreigabe
Automation fit92%
First sprint5 Tage
ControlApproval

Commerce AI demo

Aus Besuchern werden passende Empfehlungen.

Demo planen
nordhaus Search Cart AI layer aktiv
Outdoor essentials

Rain ready layers

Der Agent erkennt Wetter, Anlass und Budget und reduziert Auswahlstress.

EfactAI layer Intent erkannt: Pendeln + Regen + Budget

Der Agent fragt nur nach Packmass und Kapuze, sortiert 42 Artikel auf 3 passende Optionen und schreibt die Empfehlung in den Warenkorb-Kontext.

Impact simulator

Estimate project
Zeitpotenzial156 h / Monat
Agent ScopeIntake + Routing + Briefing
Empfohlener Start1 fokussierter Agent Sprint

Governance layer

View architecture
01Rollen

Jeder Agent bekommt Aufgabe, Grenzen und Verantwortlichkeit.

02Freigaben

Kritische Aktionen laufen ueber Human-in-the-loop.

03Datenrechte

Quellen, Zugriff und Kontext werden bewusst modelliert.

04Audit

Entscheidungen, Outputs und Korrekturen bleiben nachvollziehbar.

05Evaluation

Qualitaet, Kosten und Risiko werden laufend gemessen.

Gruenes Tal mit Fluss und Bergen.

Kunden verstehen schneller, was als Naechstes passiert.

Licht faellt durch einen ruhigen Wald.

Teams bekommen weniger Tool-Chaos und mehr Entscheidungsruhe.

Ruhiger See mit Bergen und weitem Himmel.

Unternehmen sehen Wirkung, Kontrolle und naechste Schritte auf einen Blick.

Use case signals

View more
AI Voice Agents fuer Terminbuchung, Qualifizierung und First-Level-Support Product Von manuellen Reportings zu woechentlichen Executive Briefings Business Agent Sprint: ein fokussierter Build-Rhythmus fuer Teams ohne interne AI-Abteilung Product Die naechste Website ist kein Prospekt, sondern ein intelligenter Intake-Kanal Research Berlin-based, remote-first, gebaut fuer schnelle Entscheidungen Company

Fallstudien

Alles anzeigen

Ein Support-Team findet Antworten schneller und mit Quellen.

Ein Lead Agent uebergibt qualifizierte Opportunities ins CRM.

Ein Operations-Team verbindet Trigger, Daten und Monitoring.

Neueste Forschung

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Agenten brauchen Rollen, bevor sie mehr Autonomie bekommen.

Forschung

Wie Teams AI-Outputs bewerten, bevor sie automatisieren.

Evaluation

Warum Wissenssysteme Quellen, Kontext und Freigaben brauchen.

Knowledge

From signal to system

How it works
01

Listen

Signale aus Kunden, Markt, Social, Support und internen Tools werden gesammelt.

02

Structure

AI erkennt Muster, Absichten, Risiken, Datenquellen und wiederkehrende Arbeit.

03

Decide

Wir priorisieren nach Business Value, Automatisierbarkeit und Kontrollbedarf.

04

Build

Agenten, Integrationen, Interfaces und Freigaben werden zu einem System verbunden.

05

Learn

Nutzung, Performance und Feedback verbessern System und Content fortlaufend.

AI signal briefings

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What we can automate

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Lead routing

Website-Anfragen werden bewertet, angereichert und ans richtige Team uebergeben.

CRM + Mail + Slack

Voice intake

Anrufe werden verstanden, zusammengefasst und als strukturierte Aufgabe gespeichert.

Phone + Calendar + Docs

Knowledge copilot

Teams finden Antworten aus internen Quellen, mit Quellenhinweis und Freigabe.

Search + Guardrails

Executive briefings

Woechentliche Management-Updates entstehen automatisch aus echten Signalen.

Data + Narrative

Intelligence in motion

View all
Leuchtende Erde mit digitalen Netzstrukturen im dunklen Raum.

Interactive capability map

Wir zeigen nicht nur, was AI kann. Wir bauen die Logik, mit der sie kontrolliert arbeitet.

Agent Roles

Agenten brauchen klare Rollen, bevor sie mehr Autonomie bekommen.

Wir definieren Aufgabe, Datenzugriff, Freigabe und Eskalation, damit ein Agent produktiv wird, ohne unkontrolliert zu handeln.

Confidence 92%
Automation depth 4 steps
Human control High
Input Reason Act Review

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