KI & Sprachverarbeitung
Sprachassistenten, die wirklich verstehen. RAG-Systeme, Agent-Workflows und Echtzeit-Audio-Pipelines mit STT und TTS.
Wir bauen KI-Systeme, die natürliche Sprache verstehen. Am Telefon, im Chat und in Dokumenten. Intelligente Agenten mit Tool-Use, Kontextwissen und Entscheidungsfähigkeit, die über einfache Chatbot-Logik hinausgehen.
Unser KI-Telefonassistent für FloviAi zeigt, was möglich ist: Echtzeit-Spracherkennung, LLM-gesteuerte Gesprächsführung und automatische Terminbuchung mit niedriger End-to-End-Latenz.
Für wen das passt: Unternehmen mit hohem Anrufaufkommen außerhalb der Bürozeiten, Dienstleister mit standardisierten Buchungs- oder Beratungsanfragen und Anbieter, die ihren Kundensupport mit RAG-Chatbots entlasten wollen — typisch Salons, Praxen, Hotels, Werkstätten und SaaS-Unternehmen.
Telefonassistent, Chatbot, Dokumentenanalyse oder Wissensdatenbank: Wir konzipieren und implementieren KI-Systeme, die im Tagesgeschäft tatsächlich genutzt werden — DSGVO-konform, mit EU-Hosting und der Möglichkeit, sensible Daten vor LLM-Calls zu redaktieren.
Typische Einsatzgebiete
So entwickeln wir KI-Sprachsysteme
Mehrstufige Audio-Pipeline.
Ein Sprachassistent ist kein einzelnes Modell, sondern eine Kette aus spezialisierten Komponenten: Spracherkennung (STT), Sprachverständnis (LLM), Aktionsausführung (Tool-Use) und Sprachausgabe (TTS). Jede Stufe wird separat optimiert und überwacht. Das Ergebnis ist ein System, das sich wie ein natürliches Gespräch anfühlt.
Tool-Use statt starre Skripte.
Unsere KI-Agenten folgen keinem festen Gesprächsleitfaden. Sie verstehen die Absicht des Anrufers und entscheiden selbstständig, welche Aktion passt: Termin prüfen, Kundendaten nachschlagen, eine Bestätigung versenden. Die verfügbaren Tools werden pro Anwendungsfall definiert und lassen sich jederzeit erweitern.
RAG für unternehmensspezifisches Wissen.
Damit ein KI-System verlässliche Antworten gibt, braucht es Zugriff auf eure echten Daten. Wir speichern Dokumente als Vektoren und machen sie per semantischer Suche abrufbar. Das Sprachmodell generiert Antworten auf Basis dieser Daten, statt frei zu halluzinieren.
Datenschutz und Halluzinations-Schutz.
Personenbezogene Daten werden vor LLM-Calls automatisch redaktiert (Telefonnummern, E-Mails, Kreditkarten). Ein Output-Guard prüft jede Antwort auf erfundene Uhrzeiten, Preise oder Namen — wenn ein Wert nicht im Kontext steht, lehnt der Agent ab statt zu halluzinieren. Das ist die Basis für DSGVO-Konformität und Vertrauen in produktiven Voice-Agents.
Test, Abnahme und Live-Monitoring.
Vor Go-live durchlaufen Voice-Agents Smoke-Tests gegen reale Gesprächsverläufe (Buchung, Stornierung, Rückfragen, Edge-Cases). Im Betrieb messen wir End-to-End-Latenz, Abbruchquoten und Buchungs-Erfolg pro Anruf — mit Dashboards, sodass Drift sofort sichtbar wird.
FloviAi-Telefonassistent: KI-Sprachverarbeitung im Produktivbetrieb
Der FloviAi-Telefonassistent nimmt Anrufe für Beauty-Salons entgegen, versteht die Anfrage in natürlicher Sprache und bucht bei Bedarf automatisch einen Termin. Das System läuft rund um die Uhr, verarbeitet Gespräche in unter 1500ms End-to-End-Latenz und arbeitet mit deutschen Sprachmodellen, die auch mit Dialekten und Fachbegriffen zurechtkommen.
Der Ablauf: Ein eingehender Anruf wird über die VoIP-Kette geroutet, das Audiosignal an die Spracherkennung übergeben, vom AI Agent verarbeitet und per Text-to-Speech beantwortet. Der Agent kann dabei auf die Datenbank zugreifen, um Verfügbarkeiten zu prüfen und Termine zu buchen. Alle Komponenten kommunizieren Event-getrieben, sodass jede Stufe sofort verarbeitet statt auf Batches zu warten.
Häufige Fragen
Was ist ein KI-Telefonassistent?+
Ein KI-Telefonassistent nimmt Anrufe automatisch entgegen und führt ein Gespräch in natürlicher Sprache. Technisch läuft das über eine mehrstufige Audio-Pipeline: Das eingehende Audiosignal wird in Echtzeit segmentiert, an die Spracherkennung übergeben, von einem LLM-Agenten verarbeitet und per Text-to-Speech als Antwort zurückgespielt. Der Agent kann dabei Tools nutzen, etwa Termine prüfen oder buchen. In FloviAi läuft dieser gesamte Prozess vollautomatisch, rund um die Uhr.
Wie funktioniert RAG (Retrieval-Augmented Generation)?+
RAG kombiniert eine Wissensdatenbank mit einem Sprachmodell. Dokumente werden in Abschnitte zerlegt, als Vektoren gespeichert und per semantischer Suche abrufbar gemacht. Bei einer Anfrage werden die relevantesten Abschnitte als Kontext an das LLM übergeben, sodass das Modell Antworten auf Basis echter Daten generiert statt frei zu halluzinieren. Wir setzen das in FloviAi produktiv ein, unter anderem für den Telefonassistenten und die Chatbot-Funktion.
Welche Sprachen werden unterstützt?+
Primärsprache ist Deutsch, Englisch wird ebenfalls unterstützt. Die Spracherkennung lässt sich je nach STT-Provider anpassen. In FloviAi nutzen wir Whisper und weitere Anbieter, die auch mit deutschen Dialekten und Fachbegriffen zuverlässig arbeiten. Für die Sprachausgabe (TTS) setzen wir je nach Anforderung auf ElevenLabs oder AWS Polly. Weitere Sprachen sind technisch möglich, sobald der gewünschte STT/TTS-Provider sie abdeckt.
Wie schnell reagiert der Sprachassistent?+
Die End-to-End-Latenz liegt unter 1500ms vom Spracheingang bis zur Audioausgabe. Das verteilt sich auf mehrere Stufen: Spracherkennung, LLM-Verarbeitung mit optionalen Tool-Aufrufen und Sprachsynthese. Entscheidend für die geringe Latenz ist eine Event-getriebene Architektur, bei der jede Stufe sofort verarbeitet statt auf Batches zu warten.
Kann die KI auch bestehende Systeme anbinden?+
Unsere KI-Agenten arbeiten mit Tool-Use: Während eines Gesprächs kann der Agent definierte Funktionen aufrufen, etwa Kalender prüfen, Termine buchen oder Kundendaten nachschlagen. In FloviAi ist das produktiv umgesetzt und an die zentrale Datenbank angebunden. Das Prinzip lässt sich auf weitere Systeme übertragen, indem zusätzliche Tool-Definitionen für den Agenten bereitgestellt werden.
Was kostet ein KI-Telefonassistent oder Voice-Agent?+
Je nach Setup kann die Spanne im Standardfall von einem dreistelligen Betrag bis in den mittleren vierstelligen Bereich liegen. Komplexere Agenten mit mehreren Tool-Integrationen, Mehrsprachigkeit oder branchenspezifischer Logik liegen entsprechend höher. Hinzu kommen laufende Kosten pro Anrufminute (STT/TTS/LLM-API) — typisch im niedrigen Cent-Bereich pro Minute. Wir liefern Festpreis-Vorschlag plus Cost-of-Operation-Schätzung vor Beauftragung.
Wie lange dauert die Entwicklung eines Voice-Agents?+
Ein einfacher Voice-Agent mit Buchungs- und FAQ-Funktion ist in 4–8 Wochen produktionsreif. Komplexere Agenten mit mehreren Tool-Integrationen, branchenspezifischer Wissensbasis und Mehrkanal-Anbindung benötigen 10–16 Wochen. Wir liefern in zweiwöchigen Sprints, sodass ihr ab Sprint 3 einen funktionierenden Prototyp testen könnt.
Sind KI-Voice-Agents DSGVO-konform?+
Ja. Wir hosten in EU-Rechenzentren, schließen für jedes Projekt einen AVV ab und redaktieren personenbezogene Daten vor LLM-Calls. Wir bieten DSGVO-konforme Lösungen mit europäischen Modellen (Mistral), lokalen LLMs oder Hosting bei europäischen Hyperscalern wie Azure und AWS in Frankfurt — Drittlandtransfer-Frage entfällt. Aufzeichnungen werden nur dort gespeichert, wo es für Verbesserung des Agenten nötig ist — mit klarer Einwilligung und Lösch-Routine.
Wie unterscheidet sich euer Voice-Agent von einem klassischen IVR oder Telefon-Bot?+
Klassische IVR-Systeme arbeiten mit starren Tastenmenüs („Drücken Sie die 1 für …“) und vorab definierten Antwort-Skripten. Unser KI-Voice-Agent versteht freie Sprache — Anrufer formulieren ihr Anliegen, der Agent erkennt die Absicht, stellt bei Bedarf Rückfragen und führt die richtige Aktion aus. Im Unterschied zu Standard-Telefon-Bots nutzt er Tool-Use (Kalender prüfen, Termine buchen, Kunden anlegen) statt nur Antworten vorzulesen. Das ist näher an einem echten Mitarbeiter-Gespräch und deutlich höher in der Akzeptanz, vor allem bei älteren oder weniger tech-affinen Anrufern.