Was ist ein KI-Sprachassistent?

Ich musste meine ChatGPT-Stimme auf den genervten Briten umstellen. Ich habe Angst, dass ich mich bei einer zu freundlichen Stimme verliebe.

So wie dieser Typ. In diesem Film.

Reden wir über Sprachassistenten.

Früher war Siri der Witz. Während wir Siri noch fragten, wie man eine Leiche versteckt, hat sich Sprach-KI still und leise in alle Bereiche des Marktes ausgebreitet. Im Jahr 2025 betrachten 67 % der Unternehmen Sprach-KI als zentral für ihr Geschäft.

Diese Unternehmen erkennen, dass KI-Agenten mit Sprachfähigkeiten besser sind.

Und dieser Film, den ich erwähnt habe? Gar nicht so weit hergeholt. Open AI hat kürzlich io übernommen – vermutlich, um einen nicht-invasiven, ständig präsenten Sprachassistenten zu entwickeln.

Also, ein kleiner Begleiter, der immer im Ohr ist.

So sieht es aus: Alexa ist als Produkt bekannter als als Vorname, die CEOs von KI-Firmen machen Verlobungsfotos zusammen, und zwei Drittel der Unternehmen haben schon den Termin reserviert.

Und wenn du nicht dabei bist, dann bist du hinten dran.

Das ist verständlich. Die Technologie ist rätselhaft und es gibt nicht viele, die erklären, wie sie funktioniert. Aber rate mal, wer einen Master in Sprachtechnologie hat und beide Daumen hochhält?

(Du kannst es nicht sehen, aber ich halte meine Daumen hoch.)

(...Weißt du, wer noch nichts sieht? Sprachassistenten.)

(Ich schweife ab.)

Ich schreibe diesen Artikel, um dich auf den neuesten Stand zu bringen. Wir sprechen über KI-Sprachassistenten: wie sie funktionieren, was man mit ihnen machen kann und warum so viele Unternehmen sie in ihre Abläufe integrieren.

Was ist ein KI-Sprachassistent?

Ein KI-Sprachassistent ist eine KI-basierte Software, die Spracheingaben verarbeitet, versteht, Aufgaben ausführt und dem Nutzer antwortet. Diese Assistenten werden branchenübergreifend eingesetzt und verleihen Aufgabenmanagement und Kundenservice eine persönliche Note.

Wie funktionieren KI-Sprachassistenten?

KI-Sprachassistenten sind eine komplexe Orchestrierung von KI-Technologien. In den wenigen Sekunden zwischen der Aufnahme der Sprache und der Antwort werden zahlreiche Prozesse ausgelöst, um eine nahtlose Interaktion zu ermöglichen.

Automatische Spracherkennung (ASR)

Automatische Spracherkennung wird auch als Speech-to-Text bezeichnet – weil genau das passiert.

Wenn ein Nutzer in sein Gerät spricht – egal ob Telefon, Smart Speaker oder Auto – wird die Sprache in Text umgewandelt. Dafür werden tiefe neuronale Netze darauf trainiert, die Transkription eines Audioclips vorherzusagen.

Nach dem Training mit Tausenden Stunden Sprachdaten aus Millionen Clips mit unterschiedlichen Sprechern, Akzenten und Geräuschkulissen werden diese KI-Modelle ziemlich gut im Transkribieren.

Und das ist wichtig – der erste Schritt im mehrschichtigen System muss zuverlässig sein.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Nachdem die Sprache transkribiert wurde, geht das Modell zur Interpretation über.

NLP ist der Oberbegriff für alle Methoden, mit denen die Anfrage des Nutzers (als Text) in Absicht und sinnvolle Einheiten zerlegt wird.

Absichtserkennung

Text ist unstrukturiert, und Bedeutung herauszufiltern ist alles andere als trivial. Zum Beispiel bei diesen Anfragen:

• „Plane einen Anruf mit Aniqa am Dienstag um 13 Uhr.“
• „Kannst du Cher abspielen?“
• „Was passt gut zu Ziegenkäse?“

Ein KI-Assistent hat im Hintergrund eine begrenzte Anzahl von Absichten. Für unseren Bot wären das zum Beispiel:

• Termine buchen
• Medien abspielen
• möglicherweise im Web suchen und
• lockere Gespräche führen

Die Absichtserkennung ordnet jede Nutzeranfrage einer dieser Kategorien zu.

Welcher Kategorie gehören unsere Beispiele an?

„Plane einen Anruf…“ ist ein Befehl. Ziemlich eindeutig. „Kannst du…?“ ist als Frage formuliert, aber eigentlich auch ein Befehl. In beiden Fällen versteht man intuitiv, was gemeint ist – aber es ist nicht so einfach, das formal abzubilden.

„Was passt gut zu…?“ ist einfach – irgendwie.

Wir wissen, dass wir eine Essensempfehlung wollen. Aber es ist nicht klar, woher die Antwort kommen soll.

Soll im Web gesucht werden? Wie viele Ergebnisse soll es geben? Das erste Ergebnis wäre nicht sehr ausführlich, aber zu viele Antworten machen es unnötig kompliziert.

Vielleicht kann der Bot auch einfach auf sein internes Wissen zurückgreifen – aber das führt zu weit.

Das Fazit: Die Entscheidung ist nicht immer einfach, und die Komplexität hängt genauso vom Design – oder der Persönlichkeit – des Bots ab wie von der Nutzeranfrage.

Erkennung benannter Entitäten

Neben der Auswahl der Aufgabe muss der Bot auch die bereitgestellten Informationen erkennen.

Die Erkennung benannter Entitäten beschäftigt sich mit dem Herausfiltern bedeutungsvoller Einheiten – also benannter Entitäten – aus unstrukturiertem Text. Zum Beispiel Namen von Personen, Musikern oder Daten in einer Nutzeranfrage.

Schauen wir uns die erste Anfrage nochmal an:

• „Plane einen Anruf mit Aniqa am Dienstag um 13 Uhr.“

Aniqa ist eine Person, und aus der Anfrage geht hervor, dass der Nutzer sie kennt. Sie ist also vermutlich ein Kontakt.

In diesem Fall wäre „Kontakt“ als Entität vorgegeben und der Bot hätte Zugriff auf die Kontakte des Nutzers.

Das gilt auch für Zeiten, Orte und alle anderen relevanten Informationen, die in einer Anfrage stecken können.

Informationen abrufen

Nachdem verstanden wurde, was du möchtest, muss der Sprachassistent relevante Informationen suchen, um antworten zu können. Ein guter Bot ist mit einer ganzen Reihe von Erweiterungen ausgestattet, um deine Bedürfnisse zu erfüllen.

Wir haben vorhin über internes Wissen gesprochen. Sicher warst du schon einmal beeindruckt von großen Sprachmodellen (LLM) und ihrem enormen Wissen. Das ist beeindruckend, aber bei sehr speziellen Fragen zeigen sich die Grenzen.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Ein guter Assistent hat Zugriff auf externe Wissensquellen – er verlässt sich nicht nur auf das Wissen aus dem Training. RAG bezieht dieses Wissen in die Antworten der KI ein.

Wissen meint hier Dokumente, Tabellen, Bilder oder alles, was digital verarbeitet werden kann.

Es durchsucht die Dokumentation, zieht die Elemente heraus, die am relevantesten für die Nutzeranfrage sind, und nutzt sie, um die Antworten des Modells zu informieren.

• Manchmal geht es darum, Informationen eines LLM zu präzisieren, etwa indem es bei Recherchen auf wissenschaftliche Literatur verweist.

• Manchmal geht es darum, dem Modell Zugang zu Informationen zu verschaffen, die es sonst nicht hätte, wie etwa Kundendaten.

In beiden Fällen kann es Quellen angeben, was die Antworten zuverlässiger und nachvollziehbarer macht.

APIs und Integrationen

So wie ein LLM mit externen Informationen interagieren kann, ermöglichen APIs und Integrationen die Verbindung zu externen Technologien.

Du willst einen Google Meets-Termin über Calendly buchen, um einen HubSpot-Lead mit Clearbit-Daten nachzuverfolgen? Es sei denn, du hast Kalender, Videokonferenz, CRM und Analyse-Tool selbst gebaut (was nicht zu empfehlen ist), brauchst du eine 🔌Integration⚡️.

Diese Drittanbieter-Tools stellen in der Regel APIs bereit, über die andere automatisierte Systeme – wie dein Agent – Aktionen ausführen können.

Integrationen erleichtern es noch mehr, einen Bot mit Drittanbietertechnologien zu verbinden. Sie basieren auf einer API und übernehmen die komplizierten Aufgaben, sodass Sie Ihren Agenten mit wenig Aufwand anbinden können.

Antworten und Text-zu-Sprache (TTS)

Das Nutzereingabe wurde also transkribiert, die Absicht erkannt, die relevanten Informationen abgerufen und die Aufgabe ausgeführt.

Jetzt ist es Zeit für eine Antwort.

Ob es darum geht, die Frage des Nutzers zu beantworten oder zu bestätigen, dass die gewünschte Aufgabe erledigt wurde – ein Voice-Bot gibt eigentlich immer eine Rückmeldung.

Text-zu-Sprache (TTS)

Das Gegenstück zur Spracherkennung ist die Sprachsynthese, also Text-zu-Sprache.

Diese Modelle werden ebenfalls mit Sprach-Text-Paaren trainiert und oft auf Sprecher, Intonation und Emotion abgestimmt, um eine möglichst menschliche Äußerung zu erzeugen.

TTS schließt den Kreis, der mit menschlicher (oder menschenähnlicher) Sprache beginnt und endet.

Die Vorteile von Sprachassistenten

Eine Sprachebene auf der KI-Funktionalität verbessert das Erlebnis insgesamt. Sie ist nicht nur persönlicher und intuitiver, sondern bringt auch geschäftliche Vorteile mit sich.

Sprache ist schneller als Text

Durch die Verbreitung von Chatbots sind Nutzer schnelle Antworten gewohnt. Mit Voice-AI-Assistenten konnte auch die Eingabedauer verkürzt werden.

Voice-AI-Agenten ersparen uns das Formulieren vollständiger Sätze. Stattdessen kann man einfach drauflosreden – und der Bot versteht es.

Das gilt auch für die Antworten. Ich gebe zu: Lesen kann manchmal mühsam sein – aber das Problem entfällt, wenn die Antworten vorgelesen werden.

Antworten rund um die Uhr

Noch eine Art von Geschwindigkeit: Da Menschen remote arbeiten und Geschäfte weltweit stattfinden, ist es unmöglich, alle Zeitzonen und Arbeitszeiten abzudecken.

Gesprochene Interaktionen sollten allen zugänglich sein, nicht nur Kunden innerhalb bestimmter Arbeitszeiten. Mit Voice-AI-Assistenten kann das Realität werden.

Persönlichere Interaktionen

Sprechen ist viel mehr als nur Worte. Ein Voice-Bot schafft ein persönlicheres Erlebnis und gibt dem Nutzer mehr Vertrauen. In Kombination mit den menschenähnlichen Eigenschaften von AI-Chatbots sorgt die Sprachebene für eine stärkere Bindung.

Leicht zu integrieren

Da Sprachassistenten freihändig bedient werden, benötigen sie auch keine Benutzeroberfläche. Es braucht keinen Bildschirm und keine Augen – deshalb sind sie zum Beispiel im Auto so beliebt.

Tatsächlich können sie überall integriert werden, wo ein Mikrofon angeschlossen werden kann. Das ist eine sehr niedrige Hürde, nicht nur weil Mikrofone so klein sind, sondern weil sie ohnehin überall vorhanden sind: Computer, Smartphones und sogar Festnetztelefone.

Nennen Sie eine andere Spitzentechnologie, die über ein Wählscheibentelefon zugänglich ist.

Barrierefreier

„Freihändig“ bedeutet nicht nur Bequemlichkeit. Für Menschen mit unterschiedlichen Bedürfnissen kann es eine Notwendigkeit sein.

Sprachassistenten sind für Menschen mit eingeschränkter Mobilität, Sehvermögen oder Lesefähigkeit verfügbar, die mit herkömmlichen KI-Oberflächen Schwierigkeiten hätten.

Einsatzmöglichkeiten von Voice-Bots in verschiedenen Branchen

Sie sind also überzeugt von Voice-Bots. Super. Aber wie setzt man sie ein?

Die gute Nachricht: Praktisch jede Branche kann durch Voice-AI verbessert werden.

Gesundheitswesen

Abläufe im Gesundheitswesen sind berüchtigt für ihre Umständlichkeit – und das aus gutem Grund: Es geht um viel, und es muss alles korrekt ablaufen. Hier ist KI-Automatisierung gefragt, sofern sie zuverlässig und effektiv ist.

Anwendungen von KI im Gesundheitswesen gibt es bereits, und die Sprachebene eröffnet noch viele neue Möglichkeiten zur Verbesserung.

Ein gutes Beispiel sind medizinische Fragebögen: persönliche Daten, Krankengeschichte usw.

Das ist mühsam, aber wichtig.

Die Zeit- und Produktivitätsgewinne entlasten überlastete Fachkräfte, und der menschenähnliche Gesprächsfluss macht das Beantworten der vielen Fragen weniger monoton.

Barrierefreiheit ist berücksichtigt, und dank der robusten, mehrschichtigen Pipeline, die wir zuvor besprochen haben, kann ich versichern, dass die Technologie zuverlässig ist.

Bankwesen

Apropos hohe Anforderungen und Routineaufgaben.

Dinge wie Kontostand abfragen oder Daten aktualisieren sind relativ einfache Vorgänge, aber mit mehreren Schutzmechanismen versehen, um Fehler und Betrug zu vermeiden.

Der Sprachassistent von NatWest übernimmt Routine-Transaktionen, sodass menschliche Mitarbeitende mehr Zeit für sensible oder komplexe Anliegen haben. Die Kundenzufriedenheit steigt dadurch um 150 %, ohne dass die Sicherheit beeinträchtigt wird.

Kundensupport

Auch bei der Automatisierung von Routineanrufen zeigt sich der Erfolg: Vodafones SuperTOBI, ein Voice-AI-Assistent, hat den Net Promoter Score (NPS) von 14 auf 64 verbessert.

Das liegt daran, dass Kundenservice-Anfragen oft wiederkehrend sind – und egal ob Mensch oder Sprachagent antwortet, die Fragen werden gleich beantwortet. Sonderfälle werden dabei an menschliche Mitarbeitende weitergeleitet.

Einzelhandel

Ich vermisse ein wenig die Zeiten, in denen man mit einem Verkäufer sprechen konnte.

Das Problem ist: Sie haben kaum Zeit, sich mit dem Sortiment und den Richtlinien vertraut zu machen – ganz zu schweigen vom Aufwand, jeden einzelnen Kunden zu betreuen.

Hier kommen Sprachverkaufsassistenten wie MyLow von Lowe’s: ein virtueller Verkaufsberater mit Informationen zu Produktdetails, Lagerbestand und Richtlinien, ins Spiel.

Gerade das breite Wissen von LLMs ist hier ein Vorteil: Sie liefern nicht nur spezifische Informationen zu Lowe’s, sondern beraten Kundinnen und Kunden auch mit Fachwissen zur Inneneinrichtung.

Manche Kunden wünschen sich dennoch den Kontakt zu einem Menschen. Zum Glück steht MyLow auch den Mitarbeitenden zur Verfügung, die so schnell die nötigen Infos erhalten und dem Kunden direkt helfen können.

Jetzt KI-Sprachassistenten anbieten

Voice-AI-Assistenten sind der klare Weg nach vorn: Effizienz und Persönlichkeit, ohne auf Menschlichkeit zu verzichten – eine echte Win-win-Situation.

Botpress bietet einen anpassbaren Drag-and-Drop-Builder, menschliche Überwachung, zahlreiche vorgefertigte Integrationen und obendrauf eine Voice-Lösung, die sich nahtlos über Ihren Agenten legt.

Unsere Bots sind übersichtlich und intuitiv – aber keineswegs einfach gestrickt.

Jetzt loslegen. Kostenlos.

FAQs

Wie gut verstehen KI-Sprachassistenten verschiedene Akzente oder Menschen mit Sprachbeeinträchtigungen?

KI-Sprachassistenten werden durch globale Trainingsdaten immer besser im Umgang mit unterschiedlichen Akzenten, aber bei starken Dialekten, ungewöhnlicher Aussprache oder Sprachbeeinträchtigungen sinkt die Genauigkeit weiterhin. Systeme wie Google oder Microsoft bieten teils akzentspezifische Modelle, aber Nutzer mit ausgeprägten Sprachherausforderungen erleben oft höhere Fehlerraten und benötigen individuelle Anpassungen oder spezialisierte Lösungen.

Kann ein KI-Sprachassistent auch offline arbeiten oder ist immer eine Internetverbindung nötig?

Ein KI-Sprachassistent kann offline funktionieren, wenn er Spracherkennung und Sprachmodelle direkt auf dem Gerät nutzt – das beschränkt ihn aber meist auf einfache Aufgaben und ohne Zugriff auf aktuelle externe Daten. Die meisten fortschrittlichen Assistenten benötigen eine Internetverbindung für Cloud-Verarbeitung und aktuelle Informationen.

Wie sicher sind die Daten, die mit KI-Sprachassistenten geteilt werden – insbesondere in sensiblen Branchen wie Gesundheitswesen und Banken?

Daten, die mit KI-Sprachassistenten in sensiblen Branchen wie Gesundheitswesen und Banken geteilt werden, sind durch Verschlüsselung und Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA, DSGVO oder PCI DSS geschützt. Unternehmen sollten jedoch Anbieter mit starken Sicherheitszertifikaten wählen und möglichst keine personenbezogenen Daten übertragen.

Ist es teuer, eine Sprachschnittstelle zu einem bestehenden Chatbot hinzuzufügen?

Die Integration einer Sprachschnittstelle in einen bestehenden Chatbot kann relativ günstig sein (z. B. mit Cloud-APIs wie Google Text-to-Speech oder Botpress Voice Wrappern), wird aber teurer, wenn individuelle Entwicklungen oder Integrationen in proprietäre Systeme nötig sind. Viele Plattformen bieten Sprachintegration inzwischen als Feature an, sodass die Kosten für mittlere Nutzung bei wenigen Hundert Dollar pro Monat liegen. Große, individuelle Lösungen mit eigenen Stimmen oder besonderen Sicherheitsanforderungen können jedoch in den Enterprise-Bereich mit mehreren Zehntausend Dollar gehen.

Wie schnell kann ein Unternehmen einen KI-Sprachassistenten von Grund auf einführen?

Ein Unternehmen kann einen einfachen KI-Sprachassistenten mithilfe von No-Code-Plattformen oder vorgefertigten Vorlagen bereits in wenigen Stunden bereitstellen, insbesondere für einfache Aufgaben wie FAQs oder das Weiterleiten von Anrufen. Komplexere Sprachassistenten, die mit Backend-Systemen integriert sind und natürliche Dialoge unterstützen, benötigen in der Regel mehrere Wochen bis Monate für die Entwicklung.