- KI-Sprachassistenten wandeln Sprache in Text um, interpretieren Absichten, rufen Informationen ab und antworten über Text-to-Speech.
- Zu den wichtigsten Technologien gehören ASR, NLP, RAG und API-Integrationen für die Ausführung von Aufgaben und dynamischen Konversationen.
- Sprachroboter bieten branchenübergreifend Geschwindigkeit, Zugänglichkeit, Personalisierung und freihändige Schnittstellen.
- Die Anwendungsfälle umfassen das Gesundheitswesen, das Bankwesen, den Kundensupport und den Einzelhandel und verbessern die Effizienz und das Benutzererlebnis.
Ich musste meine ChatGPT Stimme an den genervten Briten. Ich habe Angst, dass ich mich in die Stimme verliebe, wenn sie zu freundlich ist.
Wie der Typ in dem Film.
Lassen Sie uns über Sprachassistenten sprechen.
Siri war früher ein beliebtes Werkzeug. Doch während wir Siri fragten, wie man eine Leiche versteckt, eroberte Sprach-KI still und leise alle Marktsegmente. Im Jahr 2025 betrachten 67 % der Unternehmen Sprach-KI als Kerngeschäft .
Diese Organisationen sind sich bewusst, dass KI-Agenten über bessere Sprachfähigkeiten verfügen.
Oh, und der Film, auf den ich mich bezog? Gar nicht so weit hergeholt. Die kürzliche Übernahme von io durch Open AI soll der Entwicklung eines nicht-invasiven, ständig aufmerksamen Sprachassistenten dienen.
Wissen Sie, immer einen kleinen Kumpel im Ohr.
So ist es nun: Alexa ist als Produkt besser erkennbar als als Personenname, die CEOs von KI-Unternehmen machen gemeinsam Verlobungsfotos und zwei Drittel der Unternehmen haben sich bereits einen Termin freigehalten .
Und wenn Sie nicht auf dem Laufenden sind, dann, Schwester, sind Sie im Rückstand .
Das ist verständlich. Die Technologie ist rätselhaft, und es gibt nicht viele Leute, die erklären, wie sie funktioniert . Aber raten Sie mal, wer zwei Daumen und einen Abschluss in Sprachtechnologie hat?
(Sie können es nicht sehen, aber ich strecke meine Daumen hoch.)
(... Wissen Sie, wer sonst noch nicht sehen kann? Sprachassistenten.)
(Ich schweife ab.)
Ich schreibe diesen Artikel, um Sie auf den neuesten Stand zu bringen. Wir sprechen über KI-Sprachassistenten: wie sie funktionieren, was Sie damit tun können und warum sich so viele Unternehmen dafür entscheiden, sie in ihre Betriebsabläufe zu integrieren.
Was ist ein KI-Sprachassistent?
Ein KI-Sprachassistent ist eine KI-gestützte Software, die Spracheingaben verarbeitet, versteht, Aufgaben ausführt und dem Benutzer Antworten liefert. Diese Assistenten werden branchenübergreifend und in verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt und verleihen dem Aufgabenmanagement und dem Kundensupport eine persönliche Note.
Wie funktionieren KI-Sprachassistenten?

KI-Sprachassistenten sind eine komplexe Orchestrierung von KI-Technologien . In den wenigen Sekunden zwischen der Erfassung der Spracheingabe des Benutzers und der Generierung einer Antwort werden verschiedene Prozesse ausgelöst, um eine nahtlose Interaktion zu gewährleisten.
Automatische Spracherkennung (ASR)
Die automatische Spracherkennung wird manchmal auch als „Sprache-zu-Text“ bezeichnet, weil es genau das ist.
Wenn ein Nutzer in sein Gerät spricht – sei es ein Telefon, ein Heimassistent oder das Armaturenbrett eines Autos –, wird seine Sprache in Text umgewandelt. Dazu werden tiefe neuronale Netzwerke trainiert, um die Transkription eines Audioclips vorherzusagen .
Nach dem Training mit Tausenden von Stunden Sprachdaten aus Millionen verschiedener Clips mit unterschiedlichen Sprechern, Akzenten und Geräuschbedingungen werden diese KI-Modelle ziemlich gut im Transkribieren.
Und das ist wichtig: Der erste Schritt im Mehrschichtsystem muss robust sein.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Nachdem die Spracheingabe transkribiert wurde, fährt das Modell mit der Interpretation fort.
NLP ist der Oberbegriff für alle Techniken, die zum Parsen der Benutzerabfrage (als transkribierter Text) in Absichts- und Bedeutungseinheiten verwendet werden.
Absichtserkennung
Text ist unstrukturiert, und die Aufgabe, seine Bedeutung herauszufinden, ist alles andere als trivial. Betrachten Sie die folgenden Abfragen:
- „Vereinbaren Sie für Dienstag um 13 Uhr einen Anruf bei Aniqa.“
- „Kannst du Cher spielen?“
- „Was passt zu Ziegenkäse?“
Ein KI-Assistent verfügt über eine begrenzte Anzahl von Absichten. Für unseren Bot wären das beispielsweise:
- Terminbuchung
- Medienwiedergabe
- möglicherweise im Internet suchen und
- zwangloses Gespräch
Die Absichtserkennung ist dafür verantwortlich, jede Benutzeranfrage in eine dieser Kategorien einzuordnen.
Also, unter welche Kategorie fällt jedes unserer Beispiele?
„Planen Sie einen Anruf…“ wird als Imperativ formuliert. Relativ unkompliziert. „Können Sie…?“ wird als Frage formuliert. Es ist aber auch ein Befehl, wie die vorherige Anfrage. In beiden Fällen versteht man die gewünschte Aktion intuitiv, aber sie lässt sich nicht so einfach formalisieren.
„Was passt gut zu…?“ ist einfach – irgendwie.
Wir wissen, welche Antwort wir wollen: Essen. Aber es ist nicht ganz klar, woher wir die Antwort nehmen sollen.
Soll das Web durchsucht werden? Wenn ja, wie viele Ergebnisse soll es liefern? Das erste Ergebnis wäre nicht sehr gründlich, aber viele Ergebnisse können eine einfache Aufgabe unnötig verkomplizieren.
Andererseits kann es vielleicht einfach auf sein internes Wissen zurückgreifen – aber wir greifen vor.
Das Fazit lautet: Die Auswahl ist nicht immer einfach und die Komplexität dieser Aufgabe hängt ebenso sehr vom Design – oder der Persönlichkeit – des Bots ab wie von der Anfrage des Benutzers.
Erkennung benannter Entitäten
Der Bot muss nicht nur wissen, welche Aufgabe er ausführen soll, sondern auch die bereitgestellten Informationen erkennen.
Bei der Erkennung benannter Entitäten geht es darum , aussagekräftige Einheiten – oder benannte Entitäten – aus unstrukturiertem Text zu extrahieren. Beispielsweise geht es darum, Namen von Personen, Musikern oder Daten in der Abfrage eines Benutzers zu identifizieren.
Schauen wir uns die erste Abfrage noch einmal an:
- „Vereinbaren Sie für Dienstag um 13 Uhr einen Anruf bei Aniqa.“
Aniqa ist eine Person und aus der Abfrage geht hervor, dass der Benutzer sie kennt . Das macht sie – aller Wahrscheinlichkeit nach – zu einem Kontakt.

In diesem Fall wäre „Kontakt“ als Entität vorprogrammiert und der Bot hätte Zugriff auf die Kontakte des Benutzers.
Dies gilt für Uhrzeiten, Orte und alle anderen wichtigen Informationen, die in einer Benutzerabfrage verborgen sein könnten.
Abrufen von Informationen
Nachdem der Sprachassistent Ihre Wünsche verstanden hat, sucht er nach relevanten Informationen, um reagieren zu können. Ein guter Bot verfügt über eine ganze Reihe von Erweiterungen, die Ihre Bedürfnisse erfüllen.
Wir haben vorhin über internes Wissen gesprochen. Ich bin sicher, Sie waren irgendwann von großen Sprachmodellen überwältigt. LLM ) und ihr umfangreiches Wissen. Und es ist beeindruckend, aber wenn Ihre Anfragen spezialisierter werden, werden die Risse sichtbar.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Ein guter Assistent hat Zugriff auf externe Wissensquellen – er verlässt sich nicht ausschließlich auf das Wissen, das er während des Trainings erworben hat . RAG konditioniert die Antworten der KI auf dieses Wissen.
Unter Wissen versteht man in diesem Fall Dokumente, Tabellen, Bilder oder grundsätzlich alles, was digital verarbeitet werden kann.
Es durchsucht die Dokumentation, wählt die Elemente aus, die für die Abfrage des Benutzers am relevantesten sind, und verwendet diese, um die Antworten des Modells zu informieren .
- Manchmal dient es dazu, die Informationen eines LLMs zu verfeinern , beispielsweise indem bei der Recherche auf wissenschaftliche Literatur verwiesen wird.
- In anderen Fällen geht es darum , Zugriff auf Informationen zu gewähren, die dem Modell sonst nicht zur Verfügung stünden , beispielsweise Kundendaten.
In beiden Fällen bietet es den zusätzlichen Vorteil, dass die Quellen angegeben werden, wodurch die Antworten zuverlässiger und überprüfbarer werden.
APIs und Integrationen
Auf die gleiche Weise wie ein LLM kann mit externen Informationen interagieren, APIs und Integrationen ermöglichen die Interaktion mit externen Technologien.
Möchten Sie einen Google Meets-Termin buchen über Calendly um einen HubSpot-Lead weiterzuverfolgen, der mit Clearbit-Anreicherung ausgewertet wurde? Sofern Sie nicht den Kalender, die Videokonferenztechnologie, das CRM und das Analysetool erstellt haben (was dringend abzuraten ist), müssen Sie 🔌integrieren⚡️.
Diese Tools von Drittanbietern verfügen normalerweise über APIs, die Vorgänge offenlegen, sodass sie von anderen automatisierten Technologien – wie Ihrem Agenten – ausgeführt werden können.

Integrationen machen es einem Bot noch einfacher, mit Technologien von Drittanbietern zu interagieren. Sie basieren auf einer API und decken so alle Hürden ab, sodass Sie Ihren Agenten mit wenig Aufwand einbinden können.
Antworten und Text-to-Speech (TTS)
Die Benutzereingaben wurden also transkribiert, ihre Absicht analysiert, die relevanten Informationen abgerufen und die Aufgabe ausgeführt.
Jetzt ist es Zeit zu antworten.
Egal, ob es darum geht, die Frage des Benutzers zu beantworten oder zu bestätigen, dass er die angeforderte Aufgabe ausgeführt hat, ein Voicebot bietet praktisch immer eine Antwort.
Text-to-Speech (TTS)
Gleichbedeutend und entgegengesetzt zur Spracherkennung ist die Sprachsynthese oder Text-to-Speech .
Dabei handelt es sich um Modelle, die ebenfalls anhand von Sprache-Text-Paaren trainiert und häufig auf Sprecher, Intonation und Emotionen abgestimmt sind, um eine menschenähnliche Äußerung zu liefern.
TTS schließt den Kreis, der mit menschlicher (menschlicher) Sprache beginnt und endet.
Die Vorteile von Sprachassistenten
Eine Sprachebene zusätzlich zur KI-Funktionalität verbessert das Erlebnis rundum. Sie ist zwar personalisiert und intuitiv, bietet aber auch geschäftliche Vorteile.
Sprache ist schneller als Text
Mit der zunehmenden Verbreitung von Chatbots haben sich Nutzer an schnelle Antworten gewöhnt. Dank KI-Sprachassistenten konnten wir zudem die Eingabezeit verkürzen.
Sprach-KI-Agenten ersparen uns die Formulierung korrekter Sätze. Stattdessen können wir spontan etwas aussprechen, das der Bot versteht.
Dasselbe gilt für die Antworten. Ich gebe zu, dass das Lesen mühsam sein kann – aber das ist kein Problem, wenn einem die Antworten vorgelesen werden.
24/7 Antworten
Und noch eine andere Art von Geschwindigkeit. Da die Mitarbeiter remote arbeiten und Geschäftstransaktionen über Kontinente hinweg stattfinden, ist es unmöglich, alle Zeitzonen und Arbeitszeiten zu berücksichtigen, die Sie abdecken müssen.
Sprachinteraktionen sollten für alle verfügbar sein, nicht nur für Kunden zu bestimmten Geschäftszeiten. Mit Sprachassistenten könnte dies Realität werden.
Personalisiertere Interaktionen
Beim Sprechen geht es um so viel mehr als nur Worte. Ein Voice-Bot schafft ein persönlicheres Erlebnis und vermittelt dem Nutzer Vertrauen. In Verbindung mit den menschenähnlichen Eigenschaften von KI-Chatbots sorgt die Sprachebene für eine stärkere Verbindung.
Einfach integrieren
Da Sprachassistenten freihändig bedient werden können, benötigen sie auch keine Benutzeroberfläche. Sie benötigen weder Bildschirme noch die Augen – deshalb sind sie im Auto so beliebt.
Tatsächlich lassen sie sich überall integrieren, wo Mikrofone angeschlossen werden können. Das ist eine sehr niedrige Hürde, nicht nur, weil Mikrofone so klein sind, sondern weil sie bereits überall vorhanden sind: auf Computern, Smartphones und sogar im Festnetz.
Nennen Sie eine andere Spitzentechnologie, die über Wählscheibentelefone zugänglich ist.

Besser zugänglich
„Freihändig“ ist nicht nur praktisch. Für Menschen mit unterschiedlichen Bedürfnissen kann es eine Notwendigkeit sein.
Sprachassistenten stehen Menschen mit eingeschränkter Mobilität, Sehkraft und Lesekompetenz zur Verfügung, die mit herkömmlichen KI-Schnittstellen sonst möglicherweise Schwierigkeiten hätten.
Branchenübergreifende Anwendungsfälle von Voice Bots
Sie sind also von Voice Bots überzeugt. Super. Aber wie setzen Sie sie ein?
Die gute Nachricht ist, dass praktisch jede Branche durch Sprach-KI verbessert werden kann.
Gesundheitswesen
Verfahren im Gesundheitswesen sind bekanntermaßen mühsam. Und das aus gutem Grund: Es geht um viel Arbeit, und sie muss richtig ausgeführt werden. Dieser Bereich schreit geradezu nach KI-Automatisierung, vorausgesetzt, sie ist zuverlässig und effektiv.
Wir sehen bereits Anwendungen von KI im Gesundheitswesen und die Sprache bietet eine Menge neuer Verbesserungsmöglichkeiten.
Ein gutes Beispiel hierfür wären medizinische Fragebögen: persönliche Informationen, Krankengeschichte usw.
Das ist mühsam, aber wichtig.
Die Geschwindigkeits- und Produktivitätsgewinne verringern die Arbeitsbelastung überarbeiteter medizinischer Fachkräfte und der menschenähnliche Gesprächsfluss unterbricht die Monotonie der Beantwortung einer Frage nach der anderen.
Für Zugänglichkeit ist gesorgt und dank der leistungsstarken, vielschichtigen Pipeline, die wir zuvor besprochen haben, kann ich Ihnen versichern, dass die Technologie zuverlässig ist.
Bankwesen
Apropos riskant und langweilig.
Dinge wie das Überprüfen des Kontostands und das Aktualisieren von Informationen sind relativ einfache Transaktionen, verfügen jedoch über mehrere Sicherheitsebenen, um Fehler und Betrug zu reduzieren.
Der Sprachagent von NatWest kümmert sich um reguläre Transaktionen, sodass menschliche Agenten mehr Zeit für sensible oder komplexe Interaktionen haben. Dies steigert die Kundenzufriedenheit um 150 %, ohne Kompromisse bei der Sicherheit einzugehen .
Kundenbetreuung
Beim Thema Automatisierung von Routineanrufen hat SuperTOBI von Vodafone, ein KI-Sprachassistent, seinen Net Promoter Score (NPS) von 14 auf 64 verbessert .
Das liegt daran, dass sich die Interaktionen mit dem Kundenservice wiederholen und Kundenanfragen immer gleich beantwortet werden, egal ob von einem Mitarbeiter oder einem Agenten. Bei diesem Ansatz werden keine Kompromisse bei Sonderfällen gemacht – diese werden an menschliche Agenten übergeben.
Einzelhandel
Irgendwie vermisse ich die Zeiten, in denen ich mit einem Verkäufer gesprochen habe.
Das Problem besteht darin, dass sie zu beschäftigt sind, um sich mit dem Katalog und den Geschäftsbedingungen des Geschäfts vertraut zu machen, ganz zu schweigen von der Zeit, die es kostet, sich um jeden einzelnen Kunden zu kümmern.
Hier kommen sprachgesteuerte Verkaufsassistenten wie MyLow von Lowe's ins Spiel: ein virtueller Verkaufsmitarbeiter mit Informationen zu Produktdetails, Lagerbeständen und Richtlinien.
LLMs „Hier kommt das allgemeine Wissen voll zum Tragen: Es bietet nicht nur Lowe‘s-spezifische Informationen, sondern nutzt auch Kenntnisse im Bereich Innenarchitektur, um Kunden bei der Inneneinrichtung zu beraten.
Manche Kunden wünschen sich nach wie vor den persönlichen Kontakt. Glücklicherweise steht MyLow auch dem Verkaufspersonal zur Verfügung. Mitarbeiter können sich dort die benötigten Informationen holen und dem Kunden selbst weiterhelfen.
Bieten Sie KI-Sprachassistenten an
Sprachgesteuerte KI-Assistenten sind der klare Weg. Effizienz und Persönlichkeit, ohne Kompromisse bei der Menschlichkeit einzugehen – eine Win-Win-Situation.
Botpress bietet einen anpassbaren Drag-and-Drop-Builder, menschliche Überwachung, zahlreiche vorgefertigte Integrationen und als Krönung einen Voice Wrapper, der nahtlos auf Ihrem Agenten sitzt.
Unsere Bots sind sauber und intuitiv, aber keineswegs einfach.
Beginnen Sie noch heute mit dem Bau. Es ist kostenlos.
FAQs
Wie gut können KI-Sprachassistenten verschiedene Akzente oder Sprachstörungen verstehen?
KI-Sprachassistenten sind dank des Trainings auf globalen Datensätzen immer genauer bei verschiedenen Akzenten, aber ihre Genauigkeit sinkt immer noch bei starken regionalen Akzenten, ungewöhnlicher Aussprache oder Sprachbehinderungen. Einige Systeme wie Google und Microsoft bieten akzentspezifische Modelle an, aber bei Nutzern mit erheblichen Sprachschwierigkeiten können die Fehlerraten höher sein und erfordern eine individuelle Anpassung oder spezielle Lösungen.
Kann ein KI-Sprachassistent offline arbeiten oder benötigt er immer eine Internetverbindung?
Ein KI-Sprachassistent kann offline arbeiten, wenn er geräteeigene Spracherkennung und Sprachmodelle verwendet, aber das beschränkt ihn in der Regel auf einfachere Aufgaben und keinen externen Echtzeit-Datenzugriff. Die meisten fortschrittlichen Assistenten sind für die cloudbasierte Verarbeitung und den Abruf aktueller Informationen auf das Internet angewiesen.
Wie sicher sind die mit KI-Sprachassistenten ausgetauschten Daten, insbesondere in sensiblen Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Bankwesen?
Daten, die mit KI-Sprachassistenten in sensiblen Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Bankwesen ausgetauscht werden, sind durch Verschlüsselung und Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA, GDPR oder PCI DSS gesichert. Unternehmen müssen jedoch Anbieter mit soliden Sicherheitszertifizierungen sorgfältig auswählen und sollten die Übermittlung personenbezogener Daten vermeiden.
Ist es teuer, einem bestehenden Chatbot eine Sprachschnittstelle hinzuzufügen?
Das Hinzufügen einer Sprachschnittstelle zu einem bestehenden Chatbot kann von relativ kostengünstig (unter Verwendung von Cloud-APIs wie Google Text-to-Speech oder Botpress ) bis hin zu kostspielig sein, wenn es eine benutzerdefinierte Entwicklung oder die Integration in proprietäre Systeme erfordert. Viele Plattformen bieten inzwischen die Sprachintegration als Funktion an, wodurch die Kosten bei moderater Nutzung auf einige hundert dollars pro Monat sinken, aber groß angelegte Implementierungen mit benutzerdefinierten Stimmen oder Sicherheitsanforderungen können Unternehmenspreise von mehreren zehntausend dollars erreichen.
Wie schnell kann ein Unternehmen einen KI-Sprachassistenten von Grund auf einführen?
Ein Unternehmen kann einen einfachen KI-Sprachassistenten in nur wenigen Stunden mithilfe von No-Code-Plattformen oder vorgefertigten Vorlagen einrichten, insbesondere für einfache Aufgaben wie FAQs oder die Weiterleitung von Anrufen. Komplexere Sprachassistenten, die in Backend-Systeme integriert sind und natürliche Dialoge unterstützen, benötigen in der Regel mehrere Wochen bis Monate für die Entwicklung.