Die Stimme ist die am häufigsten genutzte Form der menschlichen Kommunikation und zugleich die informationsreichste. Dank generativer KI ist sie zudem erstmals so programmierbar, dass ein KI-Sprachagent Gespräche führen kann, die von menschlichen kaum zu unterscheiden sind.

Doch was genau sind KI-Sprachagenten, wie funktionieren sie und wie können Unternehmen KI-Sprachagenten für ihre Arbeitsabläufe entwickeln? All das und mehr erfahren Sie in diesem Blog!

Was sind KI-Sprachagenten?

KI-Sprachagenten sind Softwaresysteme, die Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) wie Natural Language Processing (NLP) und Spracherkennung verwenden, um menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren, darauf zu reagieren und mit ihr zu interagieren.

Diese KI-Agenten können nicht nur sprechen, sondern auch schlussfolgern, Informationen extrahieren und bereitstellen sowie Aufgaben in ihrer Umgebung ausführen, und das alles in natürlicher Gesprächsführung.

Im Gegensatz zu ihren Vorgängern, d. h. einfachen Interactive Voice Response (IVR)-Systemen, die auf voreingestellten Menüs basieren, können KI-Sprachagenten Absichten verstehen, kontextbezogene Interaktionen durchführen und relevante Lösungen anbieten.

Sind sie nicht dasselbe wie Sprachassistenten wie Siri?

Die Antwort darauf ist ja und nein.

Ab 2025, 8.4 Milliarden Sprachassistenten sind weltweit im Einsatz, und 27 % der Nutzer nutzen aktiv die Sprachsuche auf ihren Mobilgeräten. Sprachassistenten wie Siri und Alexa haben sich weit verbreitet, was eine gute Nachricht für AI-Agenten.

Dadurch können Benutzer KI-Sprachagenten als eine erweiterte Version der Sprachassistenten betrachten, an die sie bereits gewöhnt sind.

Obwohl sie Ähnlichkeiten darin aufweisen, dass sie Spracherkennung und Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) zur Kommunikation mit Benutzern nutzen, dienen beide sehr unterschiedlichen Zwecken. Sprachassistenten sind eher verbraucherorientiert und bieten allgemeine Unterstützung bei einer Vielzahl von Aufgaben. KI-Sprachagenten hingegen sind eher geschäftsorientiert und für die Ausführung spezialisierter Aufgaben in unterschiedlichen Umgebungen konzipiert.

Mit anderen Worten: KI-Sprachagenten sind dazu konzipiert, menschliche Agenten bei der Abwicklung sprachbasierter Interaktionen im großen Maßstab zu ersetzen oder zu unterstützen, was sie für Branchen wie Kundensupport, Bankwesen, Versicherungen und Gesundheitswesen wertvoll macht.

Warum KI-Sprachagenten eine große Sache sind

0Im Gegensatz zu herkömmlichen Sprachassistenten, die einfache Befehle verarbeiten, sind KI-Sprachagenten für komplexe, dynamische Gespräche in Branchen wie Kundensupport, Gesundheitswesen und Finanzen konzipiert.

Sie ermöglichen es Unternehmen beispielsweise, rund um die Uhr erreichbar zu sein, um Anfragen zu beantworten, Termine zu vereinbaren oder sogar Einkäufe abzuschließen.

Mit diesen Agenten kann die Verfügbarkeit von Unternehmen und Kunden vollständig asynchron erfolgen, ohne dass dies Auswirkungen auf das Kundenerlebnis oder das Geschäftsergebnis hat.

Dies ist nur eine der vielen möglichen Anwendungen. Mit der Verbesserung konversationsgenerativer KI-Modelle wird sich auch die Implementierung von KI-Sprachagenten in verschiedenen Anwendungsfällen verbessern.

Wie KI-Sprachagenten so schnell so gut wurden

Jüngste Fortschritte bei generativen KI-Modellen haben die Gesamtleistung von KI-Sprachagenten durch Verringerung der Latenz verbessert und sie so menschlicher Konversation näher gebracht.

Darüber hinaus war 2024 dank der Entwicklung orchestrierter Sprachsysteme, die STT (Speech-to-Text), LLM (Large Language Models) und TTS (Text-to-Speech) kombinieren, ein Durchbruchsjahr für KI-Sprachagenten.

Daraufhin wurde die STT-Technologie (Speech-to-Speech) eingeführt, da generative KI-Modelle nicht nur mit Text, sondern auch mit Audioinformationen trainiert wurden. Gen-KI-Modelle sind nun in der Lage, Audio nativ zu verstehen und zu generieren, wodurch sich Qualität und Latenz deutlich verbessern.

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So funktionieren KI-Sprachagenten

KI-Sprachagenten nutzen eine Kombination von KI-Technologien, um menschliche Sprache in Echtzeit zu verstehen, zu verarbeiten und darauf zu reagieren. Hier ist eine Übersicht über die Kernkomponenten, die ihre Funktionalität ermöglichen:

1. Automatische Spracherkennung (ASR)

Der Prozess beginnt, wenn der Benutzer seine Eingabe über sein Mobilgerät oder eine Callcenter-Hotline tätigt. Diese Eingabe kann eine Abfrage oder eine Sprachanforderung sein, deren Signal zur Verarbeitung an ASR gesendet wird.

ASR, kurz für Automation Speech Recognition, wandelt gesprochene Sprache in Text um, indem es Wörter und Phrasen aus der Eingabesprache des Benutzers identifiziert. Dieser Schritt ist entscheidend, um die Absicht des Benutzers zu verstehen und präzise Antworten zu gewährleisten. Die neuesten ASR-Modelle können sogar mehrere Akzente und Sprachmuster erkennen und Hintergrundgeräusche filtern.

2. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Sobald die Rede in Text umgewandelt ist, Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) kommt ins Spiel, um die Bedeutung zu interpretieren. NLP hilft dem KI-Sprachagenten:

• Verstehen Sie die Absicht und den Kontext des Benutzers
• Erkennen Sie Stimmung und Ton
• Identifizieren Sie Schlüsselwörter und extrahieren Sie relevante Details
• Generieren Sie eine entsprechende Antwort.

Beispielsweise extrahiert NLP bei einer Eingabe wie „Können Sie meinen Termin auf diesen Mittwoch, 11:11 Uhr, verschieben?“ die Absicht der Terminverschiebung und die relevanten Details, wie etwa XNUMX:XNUMX Uhr und Mittwoch.

3. Dialogmanagement und Entscheidungsfindung

Das Dialogmanagement sorgt für reibungslose und stimmige Gespräche. Die KI ermittelt die passende Antwort basierend auf:

• Benutzerverlauf und vorherige Interaktionen
• Kontext des Gesprächs
• Geschäftsregeln und vordefinierte Workflows

Dieser Schritt ermöglicht es KI-Sprachagenten, mehrstufige Gespräche zu führen, den Kontext beizubehalten und Antworten zu personalisieren. Technologien wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und LLM-Feinabstimmung kann auch genutzt werden, um KI-Sprachagenten beim Zugriff auf hochrelevante interne oder externe Informationen zu unterstützen, um die Antworten kontextbezogen und präzise anzupassen.

Wenn der Kontext die Durchführung einer Aufgabe erfordert, nutzt der Agent auch seine Denkfähigkeiten und entscheidet sich für eine Vorgehensweise zur Durchführung der Aktion.

Um beispielsweise eine Anfrage zur Terminverschiebung auszuführen, greift der Agent auf die Planungsplattform zu, prüft, ob der Termin verfügbar ist, aktualisiert den Termin und stellt allen Beteiligten eine Bestätigung in Echtzeit zur Verfügung.

4. Text-to-Speech (TTS)-Synthese

Sobald das generative KI-Modell, das den Agenten antreibt, eine Antwort generiert oder die Aufgabe ausführt, wandelt Text-to-Speech (TTS) die Textausgabe wieder in Sprache um.

Das TTS-System ermöglicht dem Sprachassistenten eine natürliche Kommunikation mit dem Benutzer. Moderne TTS-Engines nutzen Deep Learning, um lebensechte Sprache mit natürlicher Intonation zu erzeugen und den roboterhaften Ton älterer Systeme zu eliminieren.

5. Maschinelles Lernen und kontinuierliche Verbesserung

Darüber hinaus verbessern sich KI-Sprachagenten kontinuierlich, indem sie aus Benutzerinteraktionen lernen. Mithilfe von Machine-Learning-Modellen (ML) können sie:

• Gesprächsmuster analysieren
• Identifizieren häufiger Benutzeranfragen
• Optimieren Sie die Antwortgenauigkeit
• Reduzieren Sie Fehler bei der Spracherkennung und Absichtserkennung.

In den nächsten Jahren werden KI-Sprachagenten immer intelligenter, anpassbarer und branchenübergreifend leichter zugänglich sein, da Agentische KI Technologien entwickeln sich von frühen Experimenten zu produktionsreifen Lösungen weiter.

Unternehmen, die sich durch die schnelle Entwicklung, Prüfung und Bereitstellung von KI-Sprachagenten in ihren Arbeitsabläufen einen Vorsprung verschaffen können, erlangen zwar keinen Wettbewerbsvorteil, erzielen jedoch erhebliche Kosten- und Effizienzvorteile.

Was sind die wichtigsten Vorteile von KI-Sprachagenten?

KI-Sprachagenten können Unternehmen dabei unterstützen, ihre sprachbasierten Interaktionen zu modernisieren, die Qualität und Effizienz des Kundenservice zu verbessern und die Kosten zu optimieren. Durch die Automatisierung umfangreicher Anfragen und Transaktionen unterstützen diese Agenten Unternehmen bei der Skalierung, ohne Kompromisse bei der Servicequalität einzugehen. So geht's:

1. Kontinuierliche Verfügbarkeit

KI-Sprachagenten bearbeiten Anfragen rund um die Uhr und gewährleisten so unterbrechungsfreien Support über verschiedene Zeitzonen hinweg. Dies reduziert die Abhängigkeit von menschlichen Agenten für den Service außerhalb der Geschäftszeiten und minimiert Störungen in Spitzenzeiten.

2. Schnellere Abfrageauflösung

Unternehmen können Anfragen schneller bearbeiten, Wartezeiten vermeiden und die Kundenzufriedenheit steigern. KI-Sprachagenten verarbeiten mehrere Gespräche gleichzeitig, liefern sofortige Antworten und verkürzen so die Wartezeiten für Kunden.

3. Kosteneffizienz im großen Maßstab

KI-Sprachagenten machen den Kundensupport deutlich kosteneffizienter. Sie reduzieren die Betriebskosten, indem sie Routineinteraktionen übernehmen, sodass sich menschliche Agenten auf komplexe oder wichtige Gespräche konzentrieren können. Dies führt zu einer besseren Ressourcenverteilung und langfristigen Einsparungen.

4. Standardisierte Kommunikation

Für Unternehmen ist es zudem wichtig, die Konsistenz der täglich stattfindenden Tausenden von Interaktionen sicherzustellen. KI-Sprachagenten liefern stets präzise und richtlinienkonforme Antworten und reduzieren so Fehler durch menschliche Ermüdung oder Fehlinterpretationen.

5. Integration mit Geschäftssystemen

KI-Sprachagenten verbinden sich mit CRM-, ERP-Systemen und anderen Unternehmensplattformen, um relevante Daten in Echtzeit abzurufen. Dies ermöglicht personalisierte Interaktionen, schnellere Problemlösungen und eine effizientere Workflow-Automatisierung.

6. Weniger Anrufeskalationen

Durch die autonome Bearbeitung eines Großteils der Anfragen minimieren KI-Sprachagenten die Anrufweiterleitung an menschliche Mitarbeiter. Bei einer notwendigen Eskalation erfassen sie im Voraus relevante Details, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten und die Bearbeitungszeit zu verkürzen.

7. Mehrsprachiger und globaler Support

Unternehmen mit unterschiedlichen Kundenstämmen profitieren von KI-Sprachagenten, die mehrere Sprachen und Dialekte unterstützen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit mehrsprachiger Mitarbeiter und gleichzeitig wird eine lokalisierte Kundeninteraktion gewährleistet.

8. Compliance und Datensicherheit

KI-gesteuerte Sprachinteraktionen erfüllen gesetzliche Anforderungen und gewährleisten den sicheren Umgang mit sensiblen Kundendaten. Die Einhaltung von Branchenstandards wie HIPAA, DSGVO und PCI DSS hilft Unternehmen, Datenschutzrisiken zu minimieren.

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Anwendungsfälle für KI-Sprachagenten: Wie und wo sie Wirkung zeigen

KI-Sprachagenten werden bereits in verschiedenen Branchen eingesetzt, um Aufgaben zu automatisieren, die Kundeninteraktion zu verbessern und Abläufe zu optimieren. Sehen wir uns einige der beliebtesten Anwendungsfälle an:

1. Kundensupport

KI-Sprachagenten können große Mengen an Kundenanfragen bearbeiten, sofort antworten und häufige Probleme ohne menschliches Eingreifen lösen. Dies verbessert die Reaktionszeiten und gewährleistet eine 24/7-Verfügbarkeit.

Diese KI-Agenten können von Unternehmen in verschiedenen Umgebungen genutzt werden, beispielsweise im Einzelhandel, in der Gastronomie, bei Autohäusern und bei Außendienstanbietern.

2. Gesundheitspflege

Im Gesundheitswesen können KI-Sprachagenten Termine vereinbaren, Medikamentenerinnerungen übermitteln, Fragen zur Abrechnung oder Kostenübernahme beantworten und sogar Erstberatungen anbieten. Die KI-Agenten sorgen außerdem dafür, HIPAA-Konformität um sensible Patienteninformationen zu schützen.

KI-Agenten können auch als Simulatoren fungieren, um die Leistung am Arbeitsplatz zu verbessern und so herkömmliche Schulungsmethoden zu ergänzen.

3. Finanzen

Banken und Finanzinstitute können KI-Sprachagenten für Aufgaben wie Kontostandsabfragen, Transaktionsverläufe und Betrugserkennung einsetzen. Sie ermöglichen sichere, konforme, effiziente und maßgeschneiderte Interaktionen.

Darüber hinaus können Agenten sogar bei der Kontaktaufnahme zur Reaktivierung ruhender Konten und beim Cross-Selling von Finanzprodukten behilflich sein.

4. Versicherung und Darlehen

Auch Versicherungs- und Kreditgeber können KI-Sprachagenten nutzen, um verschiedene Interaktionen zu automatisieren. Beispielsweise können KI-Agenten in der Kreditverwaltung eingesetzt werden, um Kunden bei der Verwaltung von Rückzahlungen zu unterstützen.

Ebenso können Versicherer KI-Agenten einsetzen, um Automatisieren Sie die Schadensabwicklung und Policenverlängerungen oder um Kundenanfragen zu Versicherungsoptionen zu beantworten.

5. Logistik

Frachtmakler, Spediteure und 3PLs (Logistikdienstleister von Drittanbietern) können KI-Sprachagenten nutzen, um Terminvereinbarungen, Ladeaktualisierungen, Anrufe und Zahlungsstatus abzuwickeln.

6. Gastfreundschaft

Im Gastgewerbe finden KI-Sprachassistenten vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, vom Omnichannel-KI-Sprachassistenten bis hin zum KI-Eventplaner. Hotels können KI-Agenten nutzen, um Kundeninteraktionen zu automatisieren. Ebenso können KI-Sprachagenten mit CRMs zusammenarbeiten, um Anfragen zu Leasing, Wartung und Vertragsverlängerungen zu beantworten.

7. Ausbildung

KI-Sprachagenten können auch als Tutoren oder Sprachtrainer fungieren und personalisierte Lernerfahrungen bieten. Durch die Simulation menschenähnlicher Interaktionen können sie zudem eine barrierefreie Bildung gewährleisten, insbesondere um den Bedürfnissen von Menschen mit Sprach- oder Hörbehinderungen gerecht zu werden.

8. Notdienste

In kritischen Situationen können KI-Sprachagenten bei der Notrufzentrale helfen, indem sie zuverlässige und natürliche Interaktionen ermöglichen, um schnell wichtige Informationen zu sammeln.

9. Geschäftsprozesse

Abgesehen von kundenorientierten Funktionen und Interaktionen können KI-Sprachagenten von Unternehmen auch genutzt werden, um wichtige Geschäftsprozesse wie Personalbeschaffung und Vertrieb zu automatisieren oder zu unterstützen.

Beispielsweise können KI-Sprachagenten eingesetzt werden, um anstelle eines herkömmlichen Bewerberscreenings erste Telefon- oder Videointerviews durchzuführen. Die Agenten können Fragen basierend auf dem individuellen Hintergrund der Kandidaten personalisieren, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen.

Im Vertrieb können KI-Sprachagenten Vertriebsmitarbeiter (SDRs) bei der Akquise und Lead-Qualifizierung unterstützen. Darüber hinaus können Sprachagenten Verkaufsszenarien simulieren, um die Leistung durch Rollenspieltraining zu verbessern.

So erstellen und implementieren Sie einen KI-Sprachagenten

Die meisten KI-Sprachagenten basieren auf dem Kern-Framework von STT-LLM-TTS. So funktioniert es:

• Sprache-zu-Text (STT) empfängt und verarbeitet die Eingabe.
• A Großes Sprachmodell (LLM) führt Schlussfolgerungen, Aufgabenausführung und Antwortgenerierung durch.
• Text-to-Speech (TTS) konvertiert die von LLM generierte Textantwort und wandelt sie in eine Sprachausgabe um.

Diese Konversationspipeline ermöglicht zwar natürliche, menschenähnliche Interaktionen, doch ihre interne Entwicklung kann eine Herausforderung darstellen. Mit einem KI-Agenten-Builder und einer Sprachorchestrierungsplattform lässt sich die Entwicklungs-, Test- und Bereitstellungszeit jedoch von Monaten auf Tage verkürzen.

Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die erfolgreiche Entwicklung und Implementierung eines KI-Sprachagenten:

1. Ziele und Anwendungsfälle definieren

Beginnen Sie damit, die spezifischen Aufgaben zu identifizieren, die der KI-Sprachagent übernehmen soll, sei es die Automatisierung des Kundensupports, die Verarbeitung von Transaktionen oder die Unterstützung bei internen Vorgängen.

2. Wählen Sie das richtige KI-Modell

Unabhängig davon, ob Sie sich für Open Source entscheiden oder ein Modell von OpenAI verwenden, achten Sie darauf, eine Plattform auszuwählen, die zu Ihrem Anwendungsfall passt und über APIs oder andere Modi, während Sie weiterhin KI-Agenten erstellen und bereitstellen.

Erwägen Sie Lösungen, die mehrere Sprachen, Skalierbarkeit und Compliance-Anforderungen unterstützen.

3. Trainieren Sie das KI-Modell anhand Ihrer Daten

KI-Sprachagenten erzielen die beste Leistung, wenn sie anhand realer Gespräche trainiert werden. Nutzen Sie hochwertige Datensätze, einschließlich früherer Kundeninteraktionen, branchenspezifischer Terminologie und mehrsprachiger Sprachmuster, um die Genauigkeit zu verbessern.

4. Integration in bestehende Systeme

Stellen Sie sicher, dass der KI-Sprachagent mit Ihren CRM-Plattformen, Ticketsystemen und internen Datenbanken verbunden ist. So kann er auf die Kundenhistorie zugreifen, Interaktionen personalisieren und automatisierte Workflows ausführen.

5. Richten Sie einen effizienten Eskalationsprozess ein

Selbst die fortschrittlichsten KI-Sprachagenten müssen möglicherweise komplexe Anfragen an menschliche Mitarbeiter weiterleiten. Legen Sie klare Übergabeprotokolle fest, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten, wenn menschliches Eingreifen erforderlich ist.

6. Testen und optimieren Sie die Genauigkeit

Führen Sie vor der vollständigen Bereitstellung umfangreiche Tests in realen Szenarien durch. Überwachen Sie die Antwortgenauigkeit, die Effizienz der Anrufbearbeitung und die Kundenstimmung, um das KI-Modell für eine bessere Leistung zu optimieren.

7. Compliance und Datensicherheit gewährleisten

Implementieren Sie strenge Sicherheitsprotokolle zum Schutz Ihrer Kundendaten und zur Einhaltung von Branchenvorschriften wie HIPAA, DSGVO und PCI DSS. Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Audits tragen zum Schutz sensibler Informationen bei.

8. Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung

KI-Sprachagenten müssen kontinuierlich evaluiert werden, um ihre Effektivität zu erhalten. Nutzen Sie Analysen, um die Leistung zu verfolgen, Feedback zu sammeln und Gesprächsmodelle zu verfeinern, um die Genauigkeit und die Benutzerzufriedenheit im Laufe der Zeit zu verbessern.

Fazit: KI-Sprachagenten sind die Future Gegenwart

KI-Sprachagenten werden von Tag zu Tag intelligenter und die neueste Forschung konzentriert sich auf die Kontrolle und Verfeinerung der Nuancen der KI-Sprache, wie etwa präzise Aussprache, Tempo, Akzentgenauigkeit und emotionaler Ton.

In ähnlicher Weise werden diese KI-Agenten auch mit der Ausführung komplexerer, mehrstufiger Aufgaben betraut und sind in den meisten, wenn nicht allen Bereichen, tief in die Unternehmensabläufe integriert. Unternehmen, die diese Agenten schnell entwickeln und einsetzen können, haben hier eine Chance. Hier Astera kommt in.

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