Was sind KI-Sprachassistenten?

Wir bitten Alexa seit Jahren, unser Lieblingslied zu spielen, fragen Siri nach dem Weg und unterhalten uns mit dem Google Assistant über das Wetter. Manchmal stellen wir unseren KI-Sprachassistenten sogar Fragen, nur um zu sehen, ob sie einen Witz machen.

Dank KI-Sprachassistenten – einer Art KI-Agent – gehen wir heute über einfache Anfragen und Witze hinaus. Wenn wir unser Handy fragen: ‚Was gibt es Neues bei meinem Abo?‘, erhalten wir nicht nur sofort eine Antwort, sondern bekommen auch ein individuell passendes Upgrade empfohlen.

Was sind KI-Sprachassistenten?

KI-Sprachassistenten sind intelligente Systeme, die Spracherkennung und Natural Language Processing (NLP) nutzen, um über das Telefon oder andere sprachbasierte Kanäle mit Nutzern zu kommunizieren.

Sie sind rund um die Uhr verfügbar und setzen Conversational AI ein, um branchenübergreifend konsistente Unterstützung zu bieten.

Ein Kunde könnte seinem KI-Sprachassistenten zum Beispiel sagen: ‚Ich muss meinen Termin verschieben‘, woraufhin der Assistent die Verfügbarkeit prüft und die neue Zeit bestätigt.

Oder ein Nutzer fragt: ‚Wie ist der Status meiner Bestellung?‘, und der KI-Sprachassistent ruft die Sendungsverfolgung ab und gibt ein Update.

Wie KI-Sprachassistenten funktionieren – Schritt für Schritt

KI-Sprachassistenten nutzen NLP, automatische Spracherkennung (ASR) und Text-to-Speech (TTS), um über sprachbasierte Kommunikation mit Nutzern zu interagieren.

Diese Assistenten werden von Large Language Models (LLMs) angetrieben – fortschrittlichen KI-Systemen, die mit riesigen Textmengen trainiert wurden, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Dadurch können Sprachassistenten sprachliche Feinheiten erfassen, kontextbezogen antworten und personalisierte Interaktionen ermöglichen.

So läuft die Interaktion eines Kunden mit einem KI-Sprachassistenten ab:

1. Spracheingabe

Der Kunde spricht in ein Gerät, zum Beispiel sein Smartphone oder eine Hotline. Er könnte etwa fragen: „Wie hoch ist mein Kontostand?“ oder „Kann ich meine Lieferung verschieben?“ Die gesprochenen Worte werden als Audiosignal an den Sprachassistenten gesendet.

2. Spracherkennung

Das Audiosignal wird von einem automatischen Spracherkennungssystem (ASR) verarbeitet, das den Ton in Text umwandelt. Das ASR-System sorgt für eine genaue Transkription – auch bei verschiedenen Akzenten oder Sprechweisen. Sagt jemand zum Beispiel ‚Bestellstatus prüfen‘, wandelt das ASR dies in Text um.

3. Sprachverständnis (Natural Language Understanding)

Der vom ASR erzeugte Text wird an ein Natural Language Understanding (NLU)-System weitergegeben – einen Bereich des NLP, der Maschinen das Verstehen menschlicher Sprache ermöglicht.

Basierend auf der Eingabe des Kunden, etwa ‚Wie viel ist noch auf meinem Konto?‘, erkennt das NLU-System die Absicht, zum Beispiel ‚Kontostand abfragen‘, und identifiziert wichtige Details wie ‚Konto mit Endziffer 1234‘.

Ebenso wird bei Eingaben wie ‚Lieferung verschieben‘ die Absicht ‚Lieferung verschieben‘ und Details wie ‚Lieferung für diesen Freitag‘ erkannt.

4. Verarbeitung und Entscheidungsfindung

KI-Sprachassistenten analysieren die Nutzereingabe und greifen auf relevante Daten zu, um die passende Aktion zu bestimmen.

Dieser Schritt wird durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbessert, wodurch KI-Sprachassistenten in Echtzeit auf externe Wissensquellen zugreifen und diese nutzen können. Das führt zu präziseren und kontextbezogenen Ergebnissen.

Fragt ein Kunde zum Beispiel: ‚Wie viel ist noch auf meinem Guthaben?‘, erkennt das System – eventuell mithilfe von RAG – die Absicht (Kontostand abfragen), ruft Details ab (Konto mit Endziffer 1234) und fragt die Datenbank ab.

Ebenso wird bei ‚Kann ich meine Lieferung auf nächsten Freitag verschieben?‘ die Terminplattform aufgerufen, die Lieferung aktualisiert und dem Kunden eine Bestätigung in Echtzeit gegeben.

5. Antwortgenerierung

Sobald die Antwort feststeht, wird sie von einem LLM formuliert.

Das LLM sorgt dafür, dass die Antwort klar und professionell ist, zum Beispiel: ‚Ihr Kontostand beträgt 500 $‘ oder ‚Ihre Lieferung wurde auf Samstag verschoben.‘

6. Text-zu-Sprache

Die textbasierte Antwort wird von einem Text-to-Speech-System (TTS) in Sprache umgewandelt, sodass die Nachricht natürlich klingt.

7. Sprachausgabe

Die synthetisierte Sprache wird über den Lautsprecher des Geräts an den Kunden ausgegeben und die Interaktion ist abgeschlossen.

So könnte ein Nutzer hören, wie sein Telefon antwortet: 'Ihr Kontostand beträgt $500.75, Stand heute um 12:35 Uhr.' 

Ebenso könnte das Telefon bei einer Lieferterminänderung sagen: ‚Ihre Lieferung wurde erfolgreich auf Samstag, den 11. Januar, verschoben.‘

Vorteile von KI-Sprachassistenten

Kundenerlebnis verbessern

KI-Sprachassistenten sind rund um die Uhr erreichbar und bieten sofortige Antworten auf Kundenanfragen – ohne lange Wartezeiten.

Durch den Einsatz natürlicher Sprache und das Erkennen von Emotionen wie Frustration wirken die Interaktionen authentischer. Sie passen sich zudem an Akzente, Sprachen und Gesprächsstile an.

Und wie jeder gute Kundenservice-Chatbot sind KI-Sprachassistenten darauf trainiert, komplexe Anliegen an menschliche Mitarbeitende weiterzuleiten – inklusive aller bisherigen Informationen.

Abläufe optimieren

KI-Sprachassistenten übernehmen Routineaufgaben wie Terminvereinbarungen, Bestellabwicklung oder Statusabfragen, sodass menschliche Mitarbeitende sich auf anspruchsvolle, wertschöpfende Gespräche konzentrieren können. Sie bewältigen hohe Anrufvolumen zuverlässig und sorgen auch in Stoßzeiten für gleichbleibenden Service.

Durch die Anbindung an Backend-Systeme und den Zugriff auf Echtzeitdaten liefern KI-Sprachassistenten präzise, sofortige Antworten und reduzieren Fehler.

Einfach skalieren und weltweit kommunizieren

KI-Sprachassistenten sind darauf ausgelegt, auch bei starkem Anrufaufkommen zu unterstützen – ideal für wachsende Unternehmen oder saisonale Spitzen.

Durch die Integration mit Backend-Systemen und den Zugriff auf Echtzeitdaten liefern sie präzise, sofortige Antworten und minimieren Fehler – ein besonderer Vorteil für wachsende Unternehmen.

Daten erfassen und auswerten

KI-Sprachassistenten sammeln während der Interaktionen wichtige Kundendaten, decken Muster auf und gewinnen Erkenntnisse, die zur Optimierung von Strategien beitragen.

Wenn viele Kunden wegen einer neuen Funktion anrufen, erkennt der KI-Sprachassistent den Anstieg der Beschwerden sofort und informiert das Unternehmen.

Durch die Analyse laufender Trends aus Telefonaten und anderen sprachbasierten Interaktionen unterstützen KI-Sprachassistenten Unternehmen bei datenbasierten Entscheidungen.

Barrierefreiheit erhöhen

Durch sprachbasierte Interaktionen, die keine physische Eingabe erfordern, bieten KI-Sprachassistenten inklusive Unterstützung für eine breite Nutzergruppe. Das macht sie zu einem wichtigen Werkzeug für die Betreuung von Menschen mit Behinderungen.

Zudem überwinden sie mit ihren mehrsprachigen Fähigkeiten Sprachbarrieren und ermöglichen die Betreuung eines vielfältigen, globalen Publikums.

Finanzielle Vorteile

1. Kosteneinsparungen
   • KI-Sprachassistenten automatisieren wiederkehrende Aufgaben, wodurch weniger große Kundenserviceteams benötigt werden und erhebliche Personalkosten eingespart werden können.
   • Langfristig ergibt sich der ROI durch geringere Betriebskosten und effizienteren Service.
2. Umsatzsteigerung
   • Proaktive Ansprache, etwa durch Cross- oder Upselling während des Gesprächs, kann den durchschnittlichen Bestellwert und den Gesamtumsatz erhöhen.
   • Hohe Containment-Raten zeigen, dass KI-Systeme Routineanliegen effektiv ohne menschliches Eingreifen lösen – das steigert die Effizienz und reduziert Eskalationen.

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Einen eigenen KI-Sprachassistenten bereitstellen

KI-Sprachassistenten werden zunehmend in verschiedenen Branchen eingesetzt – etwa im Vertrieb, Kundenservice oder Gesundheitswesen – um Kundenerlebnisse zu verbessern, Abläufe zu optimieren und mehrsprachige Unterstützung zu bieten.

Die Flexibilität von Botpress und die vorgefertigten Integrationen machen es einfach, KI-Sprachassistenten zu entwickeln, die genau zu Ihren Arbeitsabläufen passen.

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FAQs

1. Welche Hardware oder Infrastruktur wird benötigt, um KI-Sprachassistenten zu betreiben?

KI-Sprachassistenten laufen in der Cloud, daher sind die Hardware-Anforderungen minimal. Sie benötigen lediglich ein Gerät mit Mikrofon und Lautsprecher (wie ein Telefon, Computer oder Smart Speaker) sowie eine stabile Internetverbindung – die Sprachverarbeitung, Spracherkennung und KI-Inferenz erfolgen vollständig auf den Backend-Servern.

2. Können KI-Sprachassistenten in bestehende IVR-Systeme oder CRMs integriert werden?

Ja, KI-Sprachassistenten lassen sich über APIs oder Middleware in bestehende IVR-Systeme und CRMs integrieren. So kann der Sprachassistent auf Kundendaten zugreifen, Anrufe weiterleiten, Interaktionen protokollieren und mit menschlichen Agenten zusammenarbeiten, ohne dass das gesamte System ausgetauscht werden muss.

3. Welche Risiken bestehen durch Deepfakes oder Spoofing bei Sprach-KI und wie werden sie minimiert?

Zu den Risiken von Sprach-Spoofing zählen Identitätsdiebstahl, Betrug und unbefugter Zugriff auf sensible Systeme. Diese Risiken werden durch Technologien wie Stimm-Biometrie (Sprecherverifikation), Algorithmen zur Erkennung von Anomalien und Ende-zu-Ende-Verschlüsselung zum Schutz von Sprachdaten und Metadaten reduziert.

4. Wie gut kommen KI-Sprachassistenten mit Hintergrundgeräuschen oder schlechter Audioqualität zurecht?

KI-Sprachassistenten bewältigen Hintergrundgeräusche dank moderner Technologien zur Sprachverbesserung sehr gut. Sie nutzen Deep-Learning-Modelle, die mit verrauschten Datensätzen trainiert wurden, sowie Algorithmen zur Echtzeit-Rauschunterdrückung, um Sprache zu isolieren und die Transkriptionsgenauigkeit zu erhöhen.

5. Können sie sich automatisch an verschiedene Dialekte oder regionale Akzente anpassen?

Ja, viele KI-Sprachassistenten sind mit mehrsprachigen und akzentreichen Datensätzen trainiert, sodass sie eine Vielzahl von Dialekten und Akzenten verstehen. Fortgeschrittene Modelle nutzen zudem akustische Anpassungstechniken, um das Verständnis im Laufe der Zeit anhand der Sprechmuster zu verbessern.