So wählen Sie den richtigen Agentic-AI-Partner: Top Kriterien & Tipps

07.08.2025 |

 

 

 

 

 

Wie wählt man den richtigen Agentic-AI-Anbieter? Und wo fängt man an?

Dieser ultimativer Leitfaden soll Ihnen helfen, eine fundierte Entscheidung bei der Anbieterwahl zu treffen und die richtigen Fragen gleich am Anfang des Austauschs zu stellen, um Zeit und Mühe zu sparen.

Highlights

• Voicebot-Anbieter müssen zu Use Case und Branche passen: Skalierbarkeit, Datenschutz und Projektbegleitung sind entscheidend.
• Technische Integration ist erfolgskritisch: APIs zu CRM, ERP & Co. sichern Echtzeitprozesse und stabile Bot-Performance.
• Voicebots basieren auf unterschiedlichen Technologien: Nur agentische Plattformen bieten echte Prozessautomatisierung.
• LLMs & Spracherkennung verbessern Dialogqualität: Kontrolle, Latenz und Datenschutz bleiben aber kritische Faktoren.
• Datenschutz muss mitgedacht werden: DSGVO-Konformität, transparente Verarbeitung und LLM-Kontrolle sind bei sensiblen Daten essenziell.
• Vor dem Projektstart sollten realistische und messbare Ziele gesetzt werden

 

1. Wichtige Entscheidungskriterien bei der Anbieterauswahl
2. Welche Voicebot-Technologien gibt es und was sind die Unterschiede?
3. Welche Rolle spielen Large Language Models (LLMs) und Speech Recognition in modernen Voicebots?
4. Telekommunikations-Risiken bei der Auswahl des richtigen KI-Voice-Agenten
5. TENIOS als führende deutsche Lösung: Warum Hosting-Standort und Compliance entscheidend sind
6. Wie kann ein Anbieter Datenschutz und Compliance sicherstellen?
7. Wie plane und manage ich eine erfolgreiche Voicebot-Implementierung?
8. Fazit: Welcher Voicebot Anbieter passt zu meinem Unternehmen?
9. Häufig gestellte Fragen

1. Wichtige Entscheidungskriterien bei der Anbieterauswahl

Nicht jeder Use Case ist gleich und deshalb sollte die Wahl eines Anbieters auch zu Ihrem Business und Ihren Ziele passen. Im Folgenden werden die wichtigsten Kriterien vorgestellt, die Ihnen bei der Anbieterauswahl helfen werden.

Für Business-Entscheider:innen

Branchenkompetenz

Nicht alle Voicebot-Provider sind für alle Branchen oder Abteilungen geeignet. Ein Anbieter mit tiefem Branchen- und Use-Case-Verständnis ist eine Voraussetzung für erfolgreiche Implementierung, deshalb lohnt es sich, Case Studies der verschiedenen Anbieter anzusehen oder bei Bedarf nach welche zu fragen, um sich ein realistischeres Bild über die Möglichkeiten zu verschaffen.

Persönliche Betreuung & Projektbegleitung

Ein direkter Ansprechpartner, Projektbegleitung und proaktive Unterstützung von der Bedarfsanalyse über das Kick-Off bis zur Go-Live-Phase und Schulung sind für Entscheider entscheidende Auswahlkriterien. So wird sichergestellt, dass die Fehler vermieden werden, die Einführung beschleunigt wird und die Akzeptanz im Team wächst.

„Alles aus einer Hand“

Bei der Wahl eines Anbieters sollten Sie am besten Komplettlösungen von einem einzigen Ansprechpartner bevorzugen, d.h. solche, die Beratung, technische Umsetzung, Hosting, Support und Telefonie-Produkte „unter einem Dach“ liefern. Die Vorteile? Weniger Koordinationsaufwand, stabilere Projektabläufe, höhere Prozesssicherheit und im besten Falle sogar vergünstigte Preise.

Hosting in Deutschland/EU, Datenschutz, AI‑Act‑Compliance

Für viele Unternehmen im DACH-Raum ist Hosting in der EU oder Deutschland, DSGVO-Konformität und die Einhaltung kommender Regulierungen wie dem AI Act ein Muss. Anbieter mit lokalem Hosting und klarer Datenschutzarchitektur genießen deutlich höheres Vertrauen.

Mehrsprachigkeit (inklusive regionale Dialekte)

Sie wollen Ihren Business zeitnah expandieren oder im Inland für mehrsprachige Einwohner Ihren Service anbieten? Dann brauchen Sie eine Voicebot-Lösung, die alle Sprachen und Dialekte verstehen kann. Evaluieren Sie deshalb bei der Wahl eines Voicebot-Anbieters, ob dieser bereits Erfahrung mit mehrsprachiger Spracherkennung hat.

Für technische Entscheider:innen

Schnittstellen-Kompatibilität & CRM-Integration

 

Technische Entscheider:innen legen höchsten Wert auf reibungslose Anbindung an bestehende Systeme, insbesondere CRM, Kalender oder Datenbanken. Entscheidend sind:

• Fundierte Backend-Integration: Schnittstellen zu Salesforce, SAP C/4HANA, Microsoft Dynamics oder anderen Enterprise-Systemen mit bidirektionalem Datenfluss
• Echtzeit-Synchronisation und Fallback-Mechanismen: Automatisierte Weiterleitung bei Ausfällen und klare Fehlerbehandlung im Szenario

TENIOS liefert hier konkrete Unterstützung. Vorgefertigte Integrationsvoreinstellungen und ein Zielverwaltungssystem erlauben eine schnelle Verbindung zu Standard-CRM-Systemen. Die Plattform bietet zudem ein Low‑Code-Orchestrierungsmodell mit Webhooks und JavaScript-Bausteinen für flexible Anpassungen.

Übergabe an menschliche Agenten inkl. Gesprächsverlauf

Die Übergabe an menschliche Agenten sollte inklusive vollständigem Gesprächsverlauf nahtlos erfolgen, denn so bleibt der Kontext erhalten und redundante Abfragen entfallen.

LLM & Systemarchitektur

 

Der richtige Anbieter sollte selbst gehostete Lokationen und volle Kontrolle über genutzte KI‑Modelle gewährleisten. Außerdem verhindert mehrschichtiges Routing „GPT‑Blindflüge“ und sichert kritische Geschäftslogik ab.

Telefonie-gerechte Sprache und SIP-Kompatibilität

 

Letztlich sollte das IT-Team eine Plattform wählen, die professionelle Telefonieintegration unterstützt: SIP-Header-Handling innerhalb variabler Szenarien, niedrige Latenzen und robuste Call-Center-Logik für stabile Sprachqualität und konsistente Nutzererfahrung.

 

 

2. Welche Voicebot-Technologien gibt es und was sind die Unterschiede?

Der Markt für Voicebots ist vielfältig, doch nicht jede Technologie eignet sich für jedes Unternehmen oder jeden Anwendungsfall. Je nach Ziel, Unternehmensgröße, Regulatorik und interner IT-Kompetenz kommen verschiedene Technologietypen infrage. Wir unterscheiden sechs Hauptkategorien, die sich in Architektur, Skalierbarkeit, Flexibilität und Kontrolle deutlich unterscheiden:

 

Typ	Beschreibung	Geeignet für	Grenzen / Risiken
LLM-basierte SaaS-Bots	Günstige, oft englischsprachige Tools auf GPT-Basis ohne klare Business-Logik.	Einzelpersonen, interne Tests, einfache Anwendungsfälle (z. B. Erinnerungen, FAQs).	Fehlende Kontrolle, kaum DSGVO-Konformität, keine echte Dialogführung.
n8n-ähnliche AI-Integrationen	Selbst gebaute Lösungen durch technikaffine Teams über Low-Code/No-Code-Plattformen.	Start-ups, kleine IT-Teams mit wenig Regulatorik.	Fehlende Ausfallsicherheit, schwache Governance, nicht skalierbar für Enterprise.
Chatbot-first Plattformen mit Voice-Add-on	Textbasierte Systeme, bei denen Voice nur „oben drauf“ kommt.	Unternehmen, die bereits auf Chatbots setzen und Voice nachrüsten wollen.	Voice wird wie Text behandelt – ohne Audio-Robustheit, Turn-Taking oder Echtzeit-Prozesse.
Heavyweight Enterprise Frameworks (z. B. Dialogflow, Azure Bot Framework, RASA)	Leistungsfähige, aber komplexe Toolkits mit langen Entwicklungszyklen.	Konzerne mit eigenem Conversational Design-Team und hohen IT-Ressourcen.	Hoher Pflegeaufwand, steile Lernkurve, hohe TCO (Total Cost of Ownership).
Großprojekte mit globalen Beratern (Microsoft, PwC etc.)	High-Budget-Rollouts mit tiefem Governance-Fokus, oft durch Consultants begleitet.	Multinationale Konzerne mit komplexer Architektur und hoher Sicherheitsanforderung.	Teuer, langsam, unflexibel – Innovationsgeschwindigkeit oft zu gering.
Agentic AI VoiceBot-Plattformen (z. B. TENIOS)	Nativ für Sprache gebaute, autonome Systeme mit Multi-Step-Automation über CRM, ERP etc.; VoiceBots als handelnde Agenten – orchestrieren Prozesse wie Terminbuchung, Datenabfrage, Eskalation.	Mittelständler und Großunternehmen, die Skalierung und Agilität kombinieren wollen; Unternehmen mit Anspruch auf Datensicherheit, schnelles Go-live, und langfristige Unabhängigkeit.	Benötigen initiale Einführung, liefern dafür aber nachhaltige Kontrolle und Qualität.

1. LLM-basierte SaaS-Bots (z. B. GPT-Tools)

Diese meist englischsprachigen, cloudbasierten Bots setzen auf Large Language Models wie GPT. Sie bieten eine einfache Möglichkeit, automatisierte Sprachinteraktionen zu realisieren, beispielsweise zur Terminerinnerung oder zur Beantwortung einfacher Fragen.

Geeignet für: Einzelpersonen, interne Tests, Pilotprojekte
Grenzen:

• Wenig Geschäftslogik und zu generisch für produktiven Unternehmenseinsatz
• Geringe Kontrolle über Dialogverlauf
• Kaum DSGVO-Konformität
• Keine echte Dialogführung

2. n8n-ähnliche AI-Integrationen

Technikaffine Teams greifen häufig zu Low-Code/No-Code-Plattformen, um eigene Voicebots zusammenzustellen. Diese Lösungen basieren auf Webhooks, Modulen und manuellen Datenflüssen.

Geeignet für: Start-ups, kleine IT-Teams ohne komplexe Anforderungen

Grenzen:

• Fehlende Ausfallsicherheit
• Schwache Governance
• Nicht skalierbar für den Enterprise-Einsatz
• Oft ohne Support oder Lifecycle-Management

3. Chatbot-first Plattformen mit Voice-Add-on

Viele klassische Chatbot-Anbieter erweitern ihr Produkt um Sprachausgabe oder Spracherkennung. Die Logik dahinter bleibtoft jedoch textbasiert und Sprache wird wie ein getippter Chat behandelt.

Geeignet für: Unternehmen mit bestehender Chatbot-Infrastruktur und niedrigem Voice-Budget

Grenzen:

• Kein nativer Sprachfokus
• Fehlende Audio-Robustheit und Echtzeitverarbeitung
• Begrenzte Nutzererfahrung durch fehlendes Turn-Taking
• Nicht geeignet für telefoniegerechte UX

4. Heavyweight Enterprise Frameworks (z. B. Dialogflow, Azure AI Bot Service, RASA)

Diese Toolkits bieten hohe Flexibilität und sind oft Open Source oder Bestandteil großer Cloud-Suiten. Sie richten sich an Konzerne mit eigenen Conversation Design Teams und dedizierten IT-Kapazitäten.

Geeignet für: Großunternehmen mit interner Entwicklungsabteilung

Grenzen:

• Hoher Pflegeaufwand
• Steile Lernkurve
• Lange Entwicklungszyklen
• Hohe Total Cost of Ownership (TCO)

5. Großprojekte mit globalen Anbietern (z. B. Microsoft, PwC)

Bei umfangreichen Rollouts kommen häufig globale Anbieter oder Beratungen zum Einsatz. Diese Projekte setzen auf robuste Governance, hohe Sicherheitsstandards und komplexe Integrationsarchitekturen.

Geeignet für: Multinationale Konzerne mit umfassenden Compliance-Anforderungen

Grenzen:

• Lange Projektlaufzeiten
• Hohe Kosten
• Eingeschränkte Flexibilität
• Stark abhängig von externen Partnern

6. Agentic AI Voicebot-Plattformen (z. B. TENIOS)

Diese neue Generation von Voicebots basiert auf einer agentischen Architektur: Systeme agieren selbständig und orchestrieren komplexe Prozesse in Echtzeit, etwa über CRM-, ERP- oder Ticketsysteme. Die Plattform ist von Grund auf für Sprache konzipiert.

Geeignet für: Mittelstand und Großunternehmen, die skalieren wollen, ohne an Agilität zu verlieren

Stärken:

• Echtzeitfähige Automatisierung über mehrere Systeme hinweg
• Klare Trennung von LLM (nur für FAQ/Fallback) und geschäftskritischer Logik
• Projektbegleitung & strukturierte Einführung

Grenzen:

• Initiale Vorbereitung nötig (z. B. Use-Case-Definition, Gesprächsbeispiele)
• Höherer Initialaufwand, dafür langfristig nachhaltige Kontrolle und Qualität

 

 

 

3. Welche Rolle spielen Large Language Models (LLMs) und Speech Recognition in modernen Voicebots?

Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 haben die Entwicklung von Voicebots in den letzten Jahren stark beeinflusst. Sie ermöglichen eine natürlichere Gesprächsführung und helfen besonders dort, wo klassische regelbasierte Systeme an ihre Grenzen stoßen.

Was LLMs leisten können

• Umgang mit unerwarteten Formulierungen: LLMs erkennen die Bedeutung auch bei ungewohnten Satzstrukturen oder unvollständigen Aussagen.

• Schließen von Wissenslücken bei FAQs: Wenn bestimmte Informationen bei FAQs fehlen, können LLMs diese Wissenslücken füllen.

• Paraphrasieren vager Eingaben: Unpräzise oder unstrukturierte Aussagen von Anrufenden werden in verwertbare Absichten übersetzt.

 

Was sind die Grenzen von LLMs?

Trotz ihrer Leistungsfähigkeit sind LLMs für den produktiven Einsatz im Voicebot-Betrieb nur bedingt geeignet:

• Hohe Latenz: Die Antwortzeit von GPT ist im Gesprächskontext oft zu lang, um Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können.
• Hohe Betriebskosten: Besonders bei großem Volumen werden LLM-Abfragen schnell teuer.
• Datenschutzprobleme: Für sensible Inhalte oder personenbezogene Daten sind viele LLMs aus Compliance-Sicht ungeeignet.

 

Welche Rolle spielt die Spracherkennungsgenauigkeit für die Unternehmensleistung?

 

Die Genauigkeit der Spracherkennung (Speech Recognition) ist ein entscheidendes Kriterium bei der Wahl des richtigen Voicebot-Anbieters. Besonders bei sensiblen Daten wie Versicherungsnummern, Geburtsdaten oder Zahlungsreferenzen darf es keine Fehler geben, da diese den Service stören und rechtliche sowie operative Risiken verursachen können.

TENIOS setzt deshalb auf eine Multi-Engine-ASR, die Sprache sowohl in Echtzeit als auch im Nachgang analysiert, und passt die Modelle gezielt an den jeweiligen Anwendungsfall an – etwa bei Dialekten wie Schweizerdeutsch. Kritische Daten werden durch Entitäten-Validierung aktiv bestätigt, um Fehler zu vermeiden.

Mithilfe von Dashboards und Fallback-Triggern wird die Erkennungsleistung laufend überwacht, Fehlerquellen werden identifiziert und Optimierungen vorgenommen. So bleibt die Sprachqualität hoch, was zu effizienten und zuverlässigen Prozessen führt.

 

Wie TENIOS mit LLMs umgeht:

Im Gegensatz zu den meisten Plattformen hat TENIOS den Vorteil, dass unsere KI-Agenten dank proprietärer KI und einer mehrschichtigen Intelligenz-Engine sofort einsatzbereit sind – ohne Lernkurve und ohne Halluzinationen. Dies gilt sowohl für unsere KI-Voicebots als auch für unsere KI-Chatbots. Andere KI-Agenten erfordern meist wochenlange Schulungen oder halluzinieren aufgrund von rohen LLMs oder instabilen GPT-Modulen.

TENIOS nutzt die Stärken von LLMs gezielt, ohne dabei Kontrollverlust oder Sicherheitsrisiken in Kauf zu nehmen:

• Azure-gehostetes GPT (Standort Frankfurt) kommt ausschließlich für Fallback-Dialoge und FAQ-Ergänzungen zum Einsatz und nur dort, wo keine sicherheitskritischen Entscheidungen getroffen werden.

• Kritische Prozesse wie Absichtserkennung, die Verarbeitung personenbezogener Daten oder Transaktionsentscheidungen laufen über eine eigene, selbstgehostete ML-Pipeline innerhalb der TENIOS-Architektur.

 

• Eine strikte Rollentrennung garantiert, dass das LLM keine Entscheidungen trifft. Es darf lediglich informieren, nicht handeln.

So stellt TENIOS sicher, dass Unternehmen von den Vorteilen moderner künstlicher Intelligenz profitieren, ohne Performance-, Kosten- oder Compliance-Risiken einzugehen.

 

 

4. Telekommunikations-Risiken bei der Auswahl des richtigen KI-Voice-Agenten

In Agentic-AI-Anwendungen – also Systemen, in denen autonome Agenten Sprache in Echtzeit wahrnehmen, Entscheidungen treffen und handeln müssen – ist eine robuste Telekommunikationsinfrastruktur kein „Nice-to-have“, sondern absolut grundlegend. Ohne nahtlose End-to-End-Kontrolle über die Sprachverbindung setzen Sie Ihr System fünf kritischen Risikobereichen aus:

1. Schlechte Gesprächsqualität & Latenz

Schon ein Verbindungsabbruch von 5–10 % oder eine verschlechterte Audioqualität kann den Gesprächsfluss eines Voice-Agenten unterbrechen – was zu frustrierten Nutzer:innen und gescheiterten Interaktionen führt. Für eine optimale Nutzererfahrung in Echtzeit ist eine Round-Trip-Latenz unter 50 ms erforderlich. Ohne eigene Infrastruktur riskieren Sie Jitter, Paketverluste und Gesprächspausen, die die Entscheidungsprozesse Ihrer KI aus dem Takt bringen. Die nativen SIP-Trunks und die integrierte Routing-Technologie von TENIOS garantieren eine Latenz von unter 50 ms und nahezu keine Verbindungsabbrüche – damit Ihr Agent sofort hören und reagieren kann.

2. Verzögerte Problemlösungen

Wer sich auf externe Carrier verlässt, muss bei Störungen oder Qualitätsproblemen oft mit langen Wiederherstellungszeiten (Mean Time to Recovery, MTTR) rechnen – manchmal dauert es Tage oder Wochen, bis das Problem identifiziert, eskaliert und behoben ist. Bei geschäftskritischen KI-Workflows bedeuten solche Verzögerungen direkte Umsatzverluste und Reputationsschäden. TENIOS betreibt die gesamte Infrastruktur in Deutschland und kann Telekommunikationsprobleme in Echtzeit erkennen und beheben – für minimale Ausfallzeiten und maximale Verlässlichkeit.

3. Beschaffungs- & Vertragsaufwand

Einzelverträge für Rufnummern, SIP-Trunks, SMS/RCS und regulatorische Anforderungen verlangsamen Entwicklungszyklen und erzeugen rechtlichen Mehraufwand. Jede neue Landesnummer oder Rufnummernart kann neue juristische Prüfungen und SLA-Verhandlungen nach sich ziehen. TENIOS bündelt alle Anforderungen an Sprache, Messaging und Compliance in einem einzigen Vertrag und einer einzigen API – das reduziert den Beschaffungsaufwand erheblich und gibt Ihnen mehr Zeit, sich auf Ihre Agentenfähigkeiten zu konzentrieren statt auf Vertragsarbeit.

4. Datenschutz- & Compliance-Risiken

Unbekannte oder nicht geprüfte Carrier können zu DSGVO-Verstößen, fehlerhaften Gesprächsaufzeichnungen und unerwarteten Aufbewahrungspflichten führen – Bußgelder in Deutschland können selbst bei kleineren Verstößen über 20.000 € liegen. TENIOS betreibt ein eigenes ISMS, nutzt Rechenzentren in Deutschland und bietet integrierte Tools für Aufzeichnung und Datenaufbewahrung – so entstehen keine Compliance-Kosten oder Prüfungsrisiken und Ihre KI-Plattform bleibt DSGVO-konform „by design“.

5. Internationale Skalierung

Lokale Rufnummern in über 150 Ländern über regionale Anbieter bereitzustellen, ist eine logistische Herausforderung: Vertragsverhandlungen, Papierkram, technische Integration und laufendes Partnermanagement – jeder neue Markt kann Wochen oder Monate kosten. TENIOS ermöglicht die sofortige Aktivierung länderspezifischer DIDs über offene APIs und schafft globale Reichweite – ohne den Aufwand, mit zahlreichen Telekom-Partnern zu arbeiten.

 

 

5. TENIOS als führende deutsche Lösung: Warum Hosting-Standort und Compliance entscheidend sind

Bei TENIOS finden Sie individuell anpassbare Lösungen für Kommunikationsautomatisierung – entwickelt aus über 20 Jahren Erfahrung. Von 0800-Servicenummern und RCS bis hin zu Agentic AI: unseren autonomen, zielorientierten Voice- und Chatbots, die nicht nur antworten, sondern im gesamten Unternehmen handeln.

Angetrieben von einer mehrschichtigen KI-Engine für natürliche Interaktionen und Kosteneffizienz und gestützt auf unsere Telekommunikationsinfrastruktur für nahtlose, kanalübergreifende Kommunikation, können unsere KI-Agenten Workflows automatisieren, komplexe Fälle eskalieren und handlungsrelevante Ergebnisse liefern – mit Sicherheit und Compliance auf Enterprise-Niveau.

 

Voice-Agenten

TENIOS Voice-Agenten mit proprietäre KI, mehrschichtige Intelligenz-Engine und Telekommunikations-Backbone sorgen für flüssige Gespräche, intelligente und kosteneffiziente Automatisierung, die weit über reines „Antworten“ hinausgeht:

Unser System leitet jede Kundeninteraktion intelligent an das effizienteste KI-Modell weiter und sorgt so für nahtlose, intuitive Gespräche – ohne unnötige Verzögerungen oder Halluzinationen. 

Für Standardanfragen setzen wir unsere eigene Engine ein, bei Unklarheiten ein kompaktes GPT-Fallback und nur bei Bedarf vollständiges GPT-4. So erreichen wir hohe Zuverlässigkeit und senken die KI-Berechnungskosten um bis zu 60 %.

Als Telekommunikationsplattform bietet TENIOS nicht nur die KI-Ebene, sondern auch die komplette Kommunikationsinfrastruktur – inklusive SIP-Trunk, Rufnummern, Call Routing sowie SMS
– und RCS-Messaging. Ihre KI-Agents sind somit nicht auf Drittanbieter-Integrationen angewiesen. Alles läuft auf einer einzigen, carrier-grade Plattform – das reduziert Einrichtungszeit, Compliance-Risiken und operative Reibungsverluste.

 

Chat-Agenten

Neben Voice-Agenten bietet TENIOS vollständig anpassbare Chatbots auf Enterprise-Niveau, die die Skalierbarkeit von Dialogflow CX/Conversational Agents mit der Flexibilität von Generativer KI kombinieren. Sie erhalten:

• Unbegrenzte Chats & KI-Nutzung – vollständiger Zugriff auf die Wissensdatenbank ohne versteckte Gebühren
• Tiefe Backend-Integrationen – CRM-Systeme, Ticketing-Systeme, individuelle APIs
• Omnichannel-Support – Websites, WhatsApp, Messenger und mehr
• Integriertes ChatGPT oder Gemini – für natürliche und intelligente Antworten

Unsere Architektur ist speziell für Telekommunikationsanwendungen entwickelt, modular skalierbar und vollständig auditierbar.

Das strukturierte Onboarding sichert die langfristige Unabhängigkeit Ihres Teams: Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir reale Kundenszenarien und schulen Ihre internen Fachkräfte so, dass sie Ihre KI-Agents auf unserer Plattform eigenständig verwalten, anpassen und erweitern können – ohne auf externe Dienstleister angewiesen zu sein.

TENIOS ist der einzige Agentic AI-Anbieter in der DACH-Region, der folgende Elemente vereint:

• Eigene Telekommunikationsinfrastruktur in Carrier-Qualität (SIP, DID, Routing)
• Mehrschichtige KI-Engine mit kontrolliertem LLM-Fallback
• Enterprise-Compliance
• Goal Management System – verfolgt Gesprächsverläufe anhand von Ergebnissen, nicht nur Absichten
• Strukturiertes Onboarding, das echte Eigenverantwortung auf Kundenseite ermöglicht

 

Voicebot Case Studies

Hier sind einige Erfolgsgeschichten unserer Top-Voicebot-Kunden:

Pearl

Pearl, eines der größten Versandhandelsunternehmen Europas, wollte den Bestellungsprozess vollständig für Kunden automatisieren. Der Voicebot konnte 34 % der gesamten Bestellungen innerhalb der ersten Wochen ohne Weiterleitung erfolgreich ausführen.

Bluepartner

Dank dem KI-basierten Voicebot wurde die Abfrage des Wasserzählerstands automatisiert und Kunden konnten auch außerhalb der Geschäftszeiten erreicht werden. Innerhalb von wenigen Wochen schaffte bluepartner eine nahezu vollständige Automatisierung des gesamten Projekts (nur 2 % der Anrufe wurden weitergeleitet).

LPP

Das multinationale Unternehmen LPP verfolgte das Ziel Kundenfeedback für 39 Ländern effektiv zu sammeln und konnte dank unserem Voicebot die Rücklaufquote der Feedback-Kampagne um 370 % steigern.

Lafarge

Lafarge, ein französisches Bauunternehmen und der weltweit größte Zementhersteller, integrierte den Voicebot in seinen Einstellungsprozess, um Personalvermittler zu entlasten und den Prozess zu beschleunigen. Dank einer maßgeschneiderten Lösung konnte Lafarge den Recruiting-Prozess effizient optimieren und 1 von 3 Bewerbern vereinbarten einen Termin.

 

 

6. Wie kann ein Anbieter Datenschutz und Compliance sicherstellen?

Für die Auswahl eines datenschutzkonformen Voicebot-Anbieters sollten Sie folgende Kriterien berücksichtigen:

1. DSGVO-Konformität: Der Anbieter sollte die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten, insbesondere bei der Verarbeitung personenbezogener Daten wie Namen, Anliegen oder Kundennummern.
2. Datenspeicherung und -verarbeitung: Achten Sie darauf, dass Daten nur gespeichert und verarbeitet werden, wenn es notwendig ist und gesetzlich erlaubt. Die Datenverarbeitung sollte auf Grundlage eines Auftragsverarbeitungsvertrags (AVV) gemäß Art. 28 DSGVO erfolgen.
3. Speicherdauer: Die Speicherdauer sollte sich nach dem jeweiligen Anwendungsfall richten. Für einfache Anfragen kann eine Speicherung von etwa einem Monat ausreichend sein, während für komplexere Supportfälle eine längere Speicherung sinnvoll sein kann.
4. Zugriffsrechte: Überprüfen Sie, wer Zugriff auf die Daten hat. Der Anbieter sollte klare Regelungen und Verträge mit Auftragsverarbeitern haben, um Datenschutz und Datensicherheit gemäß den gesetzlichen Vorgaben sicherzustellen.
5. Datenschutz bei Sprachsynthese: Bei der Nutzung von Sprachsynthese-Technologien wie Microsoft Azure, Google oder Amazon sollte der Anbieter sicherstellen, dass die Eingabedaten nicht zu Trainingszwecken verwendet werden und die Datenspeicherung den gesetzlichen Anforderungen entspricht.

 

7. Wie plane und manage ich eine erfolgreiche Voicebot-Implementierung?

Welche Stakeholder muss ich von Anfang an einbeziehen?

Von Anfang an sollten Sie Ihre Mitarbeiter involvieren, die zum Projekt beitragen können, d.h. Fachverantwortliche (z. B. aus Service oder Vertrieb), IT-Verantwortliche, Datenschutzbeauftragte sowie die Geschäftsleitung sollten einbezogen werden. So stellen Sie sicher, dass der Voicebot fachlich relevant, technisch integrierbar, DSGVO-konform und strategisch sinnvoll ist.

 

Welche KPIs sollte ich für mein Voicebot-Projekt setzen?

Ein Voicebot-Projekt ist dann erfolgreich, wenn es messbare Verbesserungen in den Unternehmensprozessen erzielt, sei es im Kundenservice, Vertrieb oder in der internen Kommunikation. Um den tatsächlichen Mehrwert zu bewerten, sollten bereits vor Projektstart klare KPIs (Key Performance Indicators) definiert werden. Dabei kommt es auf die Zielsetzung des Einsatzes an.

 

Im Folgenden werden die wichtigsten KPIs präsentiert:

Leistungsbezogene KPIs

Diese KPIs dienen Unternehmen als Orientierung, um im Laufe der Zeit die Leistung des Voicebots für das Projekt zu messen. Möglicherweise sind nicht alle für jeden Anwendungsfall relevant. Daher ist es wichtig, im Voraus zu prüfen, welche Ziele das Projekt verfolgt.

Resolution Rate: Wie oft löst der Voicebot Kundenanliegen eigenständig?

• Anteil der Anliegen, die der Voicebot ohne Weiterleitung vollständig bearbeitet
• Gibt Auskunft über Effizienz und Selbstständigkeit des Systems
• Steigt im Zeitverlauf durch Lernprozesse und Optimierung

Error Rate: Wie häufig versteht der Voicebot etwas falsch?

• Anteil der Fehler bei Spracherkennung und Reaktion
• Wichtiger Indikator für die Qualität der automatisierten Kommunikation
• Sinkt mit wachsender Datenbasis und besserem Training

Customer Satisfaction Index (CSI): Wie zufrieden sind Kund:innen mit dem Voicebot?

• Messung der Zufriedenheit nach Voicebot-Interaktionen
• Vergleich mit früherer Kundenzufriedenheit ohne Voicebot
• Dient zur Bewertung der Akzeptanz und Nutzererfahrung

Customer Wait Time: Wie schnell reagiert der Voicebot auf eingehende Anrufe?

• Zeit zwischen Gesprächsbeginn und erster Reaktion des Voicebots
• Misst Reaktionsgeschwindigkeit und Verfügbarkeit
• Sollte möglichst kurz sein, um Wartezeiten zu vermeiden

Call Abandonment Rate: Wie viele Anrufer:innen legen vor der Verbindung wieder auf?

• Anteil der Anrufe, die vor Voicebot-Antwort beendet werden
• Zeigt auf, ob Einstieg und Routing gut funktionieren
• Senkung der Quote spricht für höhere Akzeptanz und technisches Vertrauen

Outreach Success Rate: Wie oft erreicht der Voicebot sein Ziel bei ausgehenden Anrufen?

• Anteil der erfolgreichen Verbindungen zu gültigen Nummern
• Bewertet die technische Zuverlässigkeit und Reichweite der Kampagnen
• Verbesserung durch Optimierung von Timing und Zielgruppenansprache

Engagement Success Rate: Wie aktiv reagieren erreichte Personen auf den Voicebot?

• Anteil der Angerufenen, die aktiv zuhören oder handeln
• Gibt Hinweise auf Relevanz, Verständlichkeit und Nutzerführung
• Wichtiger KPI für Conversion-orientierte Szenarien

Anzahl bearbeiteter Voicebot-Anrufe: Wie viele Gespräche kann das System gleichzeitig führen?

• Technische Kapazität für parallele Anrufe
• Zeigt Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit der Lösung
• Relevant bei hohem Anrufvolumen oder Kampagnenbetrieb

 

Zielorientierte KPIs

• Welche Ziele verfolgen Sie mit dem Voicebot-Projekt und wie wollen Sie diese messen?

Ein erfolgreicher Voicebot-Einsatz beginnt mit klaren Zielen und messbaren Erfolgs­kriterien. Ausgangspunkt ist die Analyse des aktuellen Prozesses: Was genau soll verbessert werden und woran erkennt man, dass dies erreicht wurde?

Dazu wird erfasst, welche Kennzahlen heute bereits gemessen werden, z. B.:

• Anzahl bearbeiteter und unbeantworteter Anrufe
• Wartezeiten
• Conversion Rate von Anrufen zu Terminen oder Leads
• Bearbeitungszeit pro Anruf
• No-Show-Rate
• Kundenzufriedenheit

Auf dieser Basis können unsere Voicebot-Experten konkrete KPIs ableiten, die der Voicebot erreichen kann, wie etwa die Steigerung der Antwortquote, die Verkürzung von Bearbeitungszeiten oder die Senkung von No-Shows. 

Es gibt keine Einheitslösung, sondern es sollte vielmehr ein hyperpersonalisierter Zugang zu den KPIs erfolgen. Nur so können Sie nach der Automatisierung Ihrer gewünschten Kommunikationsprozesse eine realistische Verbesserung feststellen.

Wussten Sie schon, dass..

Alle TENIOS-Kunden umfassende Business-KPIs erhalten, die direkt mit Anrufdaten, Szenarienlogiken und API-Protokollen verknüpft sind? So lassen sich Optimierungspotenziale datenbasiert identifizieren und der Beitrag des Sprachassistenten zum Unternehmenserfolg klar belegen.

 

8. Fazit: Welcher Voicebot Anbieter passt zu meinem Unternehmen?

Ein Voicebot ist kein reines Technologieprojekt, sondern eine unternehmensweite Entscheidung mit Wirkung auf Kundenservice, Effizienz und Datenschutz. Wer erfolgreich starten will, sollte zunächst den eigenen Anwendungsfall klar definieren – möglichst konkret, messbar und gut dokumentiert. Erst dann lohnt sich der Blick auf die Anbieterlandschaft.

Für Business-Entscheider:innen zählen vor allem transparente Kostenmodelle, ein fundiertes Verständnis der eigenen Branche und eine schnelle Umsetzbarkeit. Technische Entscheider:innen hingegen achten auf saubere Integrationen, Datenhoheit, Echtzeitfähigkeit und Sicherheitsstandards.

Zudem gilt: Datenschutz ist nicht verhandelbar. DSGVO-Konformität, Hosting-Standorte, Zugriffskontrollen und ein verantwortungsvoller Umgang mit KI und Sprachdaten sind essenziell – gerade bei sensiblen Geschäftsprozessen.

Die richtige Wahl trifft, wer auf einen Anbieter setzt, der nicht nur Technologie liefert, sondern versteht, wie Sprachdialoge in der Praxis funktionieren.

 

9. Häufig gestellte Fragen

Was bedeutet DSGVO-Konformität konkret bei Voicebot-Implementierungen?

DSGVO-Konformität bei Voicebot-Implementierung bedeutet, dass personenbezogene Daten nur mit Einwilligung und zu klar definierten Zwecken verarbeitet werden. Anbieter müssen strenge Datenschutzregeln einhalten, Daten nur so lange speichern, wie nötig, und sicherstellen, dass Zugriffe kontrolliert sowie vertraulich sind. Außerdem sind klare Verträge zur Auftragsverarbeitung und Schutzmaßnahmen bei Sprachdaten unerlässlich.

Wenn der Voicebot nicht weiß, was er tun soll und den Mitarbeiter durchstellt: Wie erhält der Mitarbeiter den bisherigen Dialogverlauf?

Wenn der Voicebot einen Kunden an einen Mitarbeiter weiterleitet, erhält der Mitarbeiter den vorherigen Dialogverlauf. Dieser wird in Echtzeit in Ihrem CRM-System aktualisiert, so dass der Mitarbeiter nahtlos dort weitermachen kann, wo der Voicebot aufgehört hat. Das spart Zeit und sorgt für eine reibungslose Kommunikation.

Wie integriere ich Voicebots in bestehende CRM-Systeme (Salesforce, HubSpot, SAP)?

Die Integration von Voicebots in bestehende CRM-Systeme wie Salesforce, HubSpot oder SAP erfolgt über standardisierte Schnittstellen (APIs). Dabei sorgt der Voicebot für eine Echtzeit-Synchronisation von Kundendaten, Gesprächsprotokollen und Terminen. Moderne Voicebot-Anbieter bieten vorgefertigte Integrationsmodule und Low-Code-Tools, mit denen sich die Verbindung schnell und flexibel an individuelle Geschäftsprozesse anpassen lässt.

Was muss ich bei der Telefonie-Integration beachten?

Bei der Telefonie-Integration ist es wichtig, dass der Voicebot nahtlos mit bestehenden Systemen wie CRM, Call-Center-Software und Telefonanlagen zusammenarbeitet. Dabei müssen Echtzeit-Synchronisation, stabile Verbindungssteuerung (z. B. SIP-Header-Handling) und geringe Latenz sichergestellt werden. Außerdem sollte die Integration eine professionelle Fehlerbehandlung bieten und Sprachdaten sicher übertragen, um eine reibungslose und zuverlässige Kommunikation zu gewährleisten.