Kursbeschreibung
Wenn Du Anrufe, Serviceanfragen oder interne Abläufe per Sprache automatisieren willst, brauchst Du mehr als eine gute Spracherkennung. In diesem Seminar lernst Du, wie Du Voice AI Workflows konzipierst, die Aufgaben zuverlässig ausführen und dabei rechtssicher und betreibbar bleiben. Du erarbeitest die Grundlagen von Speech-to-Text, Text-to-Speech und Dialogsteuerung und übersetzt diese Bausteine in konkrete Gesprächsflüsse: Intent- und Slot-Strukturen, Kontext, Rückfragen, Bestätigungen, Fehlerbehandlung und Übergabe an Menschen. Danach gehst Du in die Systemperspektive: Streaming vs. Batch, VAD, Latenz, Unterbrechungen und Störgeräusche sowie deren Einfluss auf Nutzererlebnis und Erfolgsquote. Ein Schwerpunkt ist die Integration in Business-Systeme, zum Beispiel CRM oder ITSM, damit aus einem Gespräch automatisch ein Ticket, ein Termin oder ein Statusupdate wird, inklusive Audit-Trail und klarer Zustandslogik. Für wissensbasierte Antworten baust Du RAG so auf, dass Quellen kontrolliert werden und Antworten nachvollziehbar bleiben. Abschließend setzt Du ein Setup für Testing und Monitoring auf, definierst KPIs und planst Rollout und kontinuierliche Verbesserung. Datenschutz, Consent, Logging und Guardrails gegen Prompt Injection und Datenabfluss werden durchgehend mitgedacht.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Voice AI Use Cases bewerten und belastbar pilotieren
- Dialoge mit Intents, Slots und Fallbacks strukturiert entwerfen
- Voice-Workflows mit CRM, ITSM und Webhooks integrieren
- Anrufe, Tickets und Terminprozesse zuverlässig automatisieren
- RAG, Wissensquellen und Zitierbarkeit für Voice nutzen
- Datenschutz, Consent und Guardrails praxisnah umsetzen
- Voice UX mit Latenz, WER und Task Success messen
- Rollout, Monitoring und Betrieb für Voice AI planen
Zielgruppe
- IT- und Digitalverantwortliche, die Voice AI Use Cases bewerten und pilotieren
- Product Owner und Projektleitende für Contact Center, Service und Automatisierung
- Solution Architects und Entwicklerinnen und Entwickler, die Voice-Workflows integrieren
- Data- und AI-Verantwortliche mit Bedarf an Governance und Betriebskonzepten
- Für alle, die sprachgesteuerte Automatisierung in Prozesse bringen wollen, statt nur Prototypen zu zeigen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von APIs und typischen Business-Systemen (z. B. CRM/ITSM) ist hilfreich.
- Du solltest Prozessdenken mitbringen und bereit sein, Dialoge strukturiert zu entwerfen.
Kursinhalte
- Voice AI Grundlagen, Nutzen, Grenzen
- Speech-to-Text, Text-to-Speech, NLU und Dialogsteuerung
- Latenz, Unterbrechungen, Barrierefreiheit, Mehrsprachigkeit
- Qualitätskennzahlen: WER, Task Success, Containment Rate
- Dialogdesign, Prompting und Gesprächsführung
- Intent- und Slot-Modellierung, Gesprächsflüsse, Kontextverwaltung
- Rückfragen, Bestätigungen, Fehlerkultur und Fallbacks
- Tonality, Persona, Compliance-Formulierungen
- Tooling und Architektur für Voice-Workflows
- Streaming vs. Batch, Turn-Taking, VAD, Noise Handling
- RAG für Voice: Wissensquellen, Zitierbarkeit, Aktualität
- Orchestrierung: Events, Queues, Webhooks, Zustandsautomaten
- Integration in Business-Prozesse
- CRM/ITSM-Anbindung: Ticket anlegen, Status abfragen, Updates
- Terminierung, Identitätsprüfung, Eskalation an Menschen
- End-to-End-Automatisierung mit Audit-Trail
- Sicherheit, Datenschutz und Governance
- PII-Handling, Logging-Strategien, Aufbewahrungsfristen
- Consent, Aufzeichnung, Rollen- und Rechtekonzepte
- Prompt Injection, Data Exfiltration, Guardrails
- Testing, Monitoring und Betrieb
- Testfälle für Dialoge, Regression, Voice UX Tests
- Observability: Latenz, Abbrüche, Erkennungsfehler, Kosten
- Rollout-Strategien, A/B-Tests, kontinuierliche Verbesserung
