Conversational AI
Wir entwickeln Ihren KI-Chatbot für Website und Kundenservice, von unserem Sitz in Olching bei München aus. Ein solcher Chatbot beantwortet Fragen von Kunden und Interessenten in normaler Sprache. Er stützt sich auf Inhalte, die Sie freigeben, und übergibt an Ihr Serviceteam, wenn er nicht weiterkommt. Wahlweise antwortet er per Text, Stimme oder Video. Wie man das im Betrieb schnell, ausfallsicher und bezahlbar hält, messen wir an unserem eigenen Produkt.
Kurz gesagt
Ein KI-Chatbot für Website und Kundenservice ist eine Form von Conversational AI, also ein Dialogsystem, das Fragen in normaler Sprache versteht und mit einem Sprachmodell beantwortet, per Text, Stimme oder Video. Ein guter Chatbot für den Kundenservice antwortet nur aus freigegebenen Inhalten, sagt offen, wenn er etwas nicht weiß, und übergibt dann an Menschen. Amperbyte AI entwickelt solche Chatbots für Unternehmen im Raum München, die Kunden schneller antworten wollen, ohne die Kontrolle über Inhalte, Kosten und Antwortzeit abzugeben.
Für wen
Aus unserem eigenen Produkt: Wir entwickeln und betreiben eine KI-Chatbot- und Videochat-Anwendung für Endkunden mit über 60.000 registrierten Nutzern (Stand Oktober 2026) und rund 69.000 Videochat-Sitzungen vom 8.9. bis 5.10.2026. Jede Chat-Anfrage geht parallel an ein Hauptmodell und ein Reservemodell beim zweiten Anbieter. Serverseitig antwortete der Textchat-Endpunkt im Tagesmedian in 1,44 bis 1,98 Sekunden (nur erfolgreiche Antworten, 8.9. bis 6.10.2026).
Leistungen im Detail
Der Chatbot antwortet aus Inhalten, die Sie freigeben, etwa Produktseiten, Hilfetexte oder Lieferbedingungen. Technisch ist das Retrieval-Augmented Generation (RAG), dieselbe Technik, die wir auch für interne Wissensassistenten umsetzen: Das System sucht vor jeder Antwort passende Abschnitte und antwortet nur auf dieser Grundlage. Findet es nichts Belastbares, übergibt es mit Verlauf an Ihr Serviceteam, etwa als Ticket. Das Widget binden wir in Ihre Website oder Ihren Online-Shop ein.
Kunden sprechen ihre Frage, der Chatbot antwortet mit Stimme. Die Spracheingabe kann über die Spracherkennung des Browsers laufen, die Stimme entsteht live per Sprachsynthese. Weil die Stimme die laufenden Kosten dominiert, planen wir Längengrenzen und einen Cache für wiederkehrende Antworttexte von Anfang an ein. Telefonie mit eigener Rufnummer gehört nicht zu dieser Leistung, weil sie andere Anforderungen stellt.
Für Produktberatung, Empfang oder Schulung kann der Chatbot mit einem Gesicht antworten. Das Video wird nicht live von einer KI generiert: Es setzt sich in Echtzeit aus vorproduzierten Clips zusammen, zwischen denen ein Clip-Graph nahtlose Übergänge kennt. Das Sprachmodell wählt den passenden Clip aus einer festen Liste, Text und Stimme entstehen live. So zeigt das Bild nur, was vorher freigegeben wurde.
Jede Anfrage geht gleichzeitig an ein Hauptmodell und an ein Reservemodell bei einem zweiten Anbieter; die Reserve darf erst nach einer festen Zeitgrenze gewinnen. Dazu kommen ein hartes Zeitbudget pro Antwort, Health-Checks mit echten Probeanfragen und Alarme bei Störungen. Antwortzeiten messen wir im Median und im 95. Perzentil, also dem Wert, unter dem 95 Prozent der Antworten liegen.
Ein separates Sprachmodell bewertet eine Stichprobe der Antworten nach fester Rubrik, mit Note und Hauptproblem, etwa Wiederholung, falsche Sprache oder ignorierte Frage. Kosten pro Antwort und Antwortzeiten laufen in Tagesberichte. Änderungen an Prompt, Modell oder Oberfläche prüfen wir per A/B-Test mit Notschalter. In unserem eigenen Produkt haben wir bis zum 7. Oktober 2026 insgesamt 29 solcher Tests dokumentiert, auch die ohne messbaren Effekt.
Ein sichtbarer Hinweis vor dem ersten Austausch zeigt, dass eine KI antwortet, bei Sprache auch gesprochen. Für live erzeugten Text und die Stimme sieht Art. 50 Abs. 2 KI-VO zusätzlich eine maschinenlesbare Markierung vor; die technische Lösung planen wir mit ein, bei KI-erzeugten Medien etwa mit C2PA-Manifesten (Content Credentials). Auftragsverarbeitung, Löschfristen, Datenminimierung bei der Spracheingabe, Barrierefreiheit und verbraucherrechtliche Abläufe gehören von Anfang an dazu. Eine rechtliche Einzelfallbewertung ersetzt das nicht (Rechtsstand 07.10.2026, keine Rechtsberatung).
Ratgeber
Ein KI-Chatbot für Website und Kundenservice kann schreiben, sprechen oder per Video antworten. Welcher Kanal passt, entscheidet sich weniger an der Technik als an Ihren Kunden: Wo fragen sie, wie viel Zeit haben sie, und was darf eine Antwort kosten? Die Messwerte hier stammen aus unserem eigenen Produkt, einer KI-Chatbot- und Videochat-Anwendung für Endkunden.
| Kriterium | Text | Sprache | Video |
|---|---|---|---|
| Nutzen | schnell überflogen, Links direkt anklickbar | ohne Tippen, hilfreich bei längeren Erklärungen | Gesicht und Gestik, etwa für Produktberatung, Empfang oder Schulung |
| Latenz | Antwort des Sprachmodells | zusätzlich Sprachsynthese | zusätzlich Clip-Auswahl und Wiedergabe |
| Laufende Kosten | Aufrufe des Sprachmodells | Stimme als größter Posten | wie Sprache, dazu CDN-Bandbreite |
| Aufwand | Inhalte, Gesprächsdesign, Widget | zusätzlich Spracheingabe und Stimme | zusätzlich Clip-Produktion, Übergänge, Player |
| Kennzeichnung | sichtbarer KI-Hinweis vor dem ersten Austausch; Antworttexte maschinenlesbar markieren (Art. 50 Abs. 2) | zusätzlich gesprochener Hinweis empfohlen; Stimme maschinenlesbar markieren (Abs. 2); bei realistisch klingender KI-Stimme Abs. 4 prüfen | wie Sprache; die Clip-Auswahl selbst ist keine Generierung; je nach Avatar weitere Pflichten prüfen |
Zur Einordnung der Latenz, also der Wartezeit bis zur Antwort: Der Textchat-Endpunkt unseres Produkts brauchte serverseitig im Tagesmedian 1,44 bis 1,98 Sekunden (8.9. bis 6.10.2026, nur erfolgreiche Antworten). Das ist weder die Antwortzeit im Videochat noch die Zeit bis zum Sprechbeginn. Das Video wird nicht live von einer KI generiert. Es setzt sich in Echtzeit aus vorproduzierten Clips zusammen, zwischen denen ein Clip-Graph nahtlose Übergänge kennt. Mehr dazu im Artikel Chatbot mit Avatar.
Sprache meint hier Ein- und Ausgabe im Browser oder in einer App; ein Telefonassistent stellt andere Anforderungen.
Ein Chatbot für den Kundenservice sollte nur aus Inhalten antworten, die Sie freigeben: Produktseiten, Hilfetexte, Liefer- und Garantiebedingungen. Technisch heißt das Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das System sucht vor jeder Antwort die passenden Abschnitte und formuliert erst dann. Dieselbe Technik setzen wir für interne Wissensassistenten um, siehe KI-Chatbot für Unternehmen. Legen Sie vorher fest, was der Chatbot nicht zusagen darf, etwa Kulanz oder Liefertermine, und wann er an Ihr Serviceteam übergibt.
Sprachmodelle fallen aus, werden langsam oder verschwinden unangekündigt aus dem Katalog eines Anbieters. Planen Sie deshalb von Anfang an ein Reservemodell bei einem zweiten Anbieter ein, das jede Anfrage parallel erhält, aber erst nach einer festen Zeitgrenze gewinnen darf; in unserem Produkt sind das 2,5 Sekunden. Das verdoppelt die Aufrufe des Sprachmodells, kostet im Vergleich zur Stimme aber wenig. Details stehen im Artikel LLM-Fallback und Antwortzeit.
Bei Text bestimmen Modell, Prompt-Länge und Zahl der Gespräche die laufenden Kosten. Mit Stimme verschiebt sich das Verhältnis: In unserem Produkt kostet die Sprachausgabe etwa das Zehnfache der LLM-Antwort, das sind rund 90 Prozent der variablen Kosten einer gesprochenen Videochat-Antwort (Kostenschätzung vom 17.09.2026 nach Listenpreisen). Hebel sind deshalb Längengrenzen, ein Cache für wiederkehrende Antworttexte und keine Stimme, solange das Video stumm läuft. Mehr dazu im Artikel Chatbot mit Sprachausgabe.
Art. 50 Abs. 1 KI-VO gilt seit dem 2. August 2026 und verlangt einen erkennbaren KI-Hinweis, sofern nicht offensichtlich ist, dass eine KI antwortet. Die Leitlinien der EU-Kommission nennen Kundenservice-Chatbots, Sprachassistenten und KI-Avatare ausdrücklich; ein Hinweis nur in den AGB oder ein pauschales „Diese Website nutzt KI“ reicht danach nicht. Der Anbieter, bei einer Eigenentwicklung meist Ihr Unternehmen, muss erzeugten Text und erzeugte Sprache zudem maschinenlesbar markieren (Art. 50 Abs. 2). Auf die Markierung eines Modellanbieters darf er sich laut Kommission stützen, bleibt aber selbst verantwortlich; wer bei fremden Modellen unter eigener Marke als Anbieter gilt, ist nicht abschließend geklärt. Den Rahmen beschreibt unser Artikel zur KI-Verordnung im Mittelstand. Spracheingaben sind personenbezogene Daten, und die Spracherkennung läuft je nach Browser in der Cloud des Browser-Anbieters. Richtet sich der Chatbot an Verbraucher, kann zudem das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz greifen.
Rechtsstand 07.10.2026. Grundlagen: die nicht bindenden Leitlinien der EU-Kommission zu Art. 50 KI-VO vom 20.07.2026, FAQ der EU-Kommission zu Art. 50, EDPB-Leitlinien 02/2021 zu virtuellen Sprachassistenten und MDN, Using the Web Speech API. Messwerte aus unserem eigenen Monitoring und unserer Kostenschätzung vom 17.09.2026. Allgemeine Information, keine Rechtsberatung.
Qualität
Vorgehen
Wir klären Zielgruppe, Kanal und Grenzen des Chatbots. Ihr Serviceteam sammelt echte Kundenfragen mit den Antworten, die es für richtig hält.
1 bis 2 Wochen
Inhalte, Übergabe an Menschen, Kanal, Modelle und Hosting. Ergebnis: Zielwerte für Antwortqualität, Antwortzeit und Kosten pro Antwort.
1 bis 2 Wochen
Ein lauffähiger Chatbot, gemessen am Test-Set und zuerst mit einer kleinen Nutzergruppe. Ergebnis: Zahlen für die Entscheidung über den Go-Live.
4 bis 6 Wochen
Schrittweise Freigabe, Monitoring, Health-Checks, Stichproben zur Antwortqualität und A/B-Tests für Verbesserungen.
laufend
Vor Ort
Unser Sitz ist in Olching im Landkreis Fürstenfeldbruck, mit der S3 direkt an München angebunden. Ob ein Chatbot für den Kundenservice im Alltag hilft, zeigt sich an den Fragen, die Ihre Kunden wirklich stellen. Workshops zum Gesprächsdesign und den Aufbau des Test-Sets mit Ihrem Serviceteam machen wir deshalb nach Absprache bei Ihnen vor Ort. Entwicklung, Betrieb und Auswertungen laufen remote. Für Conversational AI aus München heißt das: kurze Wege zu den Terminen, die vor Ort mehr bringen.
Software und KI im Landkreis FürstenfeldbruckIhr Nutzen
Technologien und Methoden
Praxisbeispiele
Ein Beispiel ist unser eigenes Produkt, das wir selbst entwickeln und betreiben. Die übrigen Kennzahlen stammen aus Projekten, die unser Gründer in verantwortlicher Rolle bei Herstellern und Zulieferern umgesetzt hat, nicht im Auftrag von Amperbyte AI.
KI · Eigenes Produkt
Eigener Videochat mit live erzeugtem LLM-Text und Stimme: über 60.000 registrierte Nutzer (Okt. 2026), Textchat-Antwort serverseitig im Median unter 2 s.
KI · Automotive
LLM-Assistent mit Retrieval (RAG) für eine Fahrzeug-Service-Plattform auf Google Cloud, Antwortqualität per KPIs gemessen. Praxisbeispiel unseres Gründers.
Wissen
KI · 11 Min. Lesezeit
Chatbot mit Avatar: live generiertes Video, vorab gerenderte Antworten oder Clips in Echtzeit? Latenz, Kosten und Kennzeichnung nach Art. 50 im Vergleich.
KI · 11 Min. Lesezeit
Chatbot mit Sprachausgabe: warum die Stimme die laufenden Kosten dominiert, wie Sie die Latenz begrenzen und was DSGVO und KI-VO bei Sprache verlangen.
KI · 11 Min. Lesezeit
LLM-Fallback in der Praxis: Reserve beim zweiten Anbieter, Zeitgrenze von 2,5 Sekunden, Median und p95 messen. Mit Messwerten aus unserem eigenen Produkt.
Recht · 12 Min. Lesezeit
KI-Verordnung nach dem KI-Omnibus: was Art. 4 zur KI-Kompetenz verlangt, wann Chatbots zu kennzeichnen sind, welche Fristen gelten. Stand 07.10.2026.
Häufige Fragen
Ein KI-Chatbot für die Website ist ein Dialogsystem, das Fragen von Kunden und Interessenten in normaler Sprache beantwortet. Ein Sprachmodell (LLM, Large Language Model) formuliert jede Antwort, gestützt auf Inhalte, die Sie freigeben. Anders als ein Chatbot mit festen Klickpfaden versteht er frei formulierte Fragen. Conversational AI ist der Oberbegriff: Sie umfasst neben dem Text-Chat auch Dialoge per Sprache und Video.
Vor allem Zielgruppe und Inhalte. Ein interner Wissensassistent beantwortet Fragen Ihrer Mitarbeitenden aus internen Dokumenten und beachtet Zugriffsrechte. Ein Website-Chatbot spricht mit Kunden, antwortet nur aus öffentlich freigegebenen Inhalten und übergibt an Ihr Serviceteam. Dazu kommen Anforderungen wie Antwortzeit auf dem Smartphone, Sprache und Video als Kanal und die Kennzeichnung als KI. Die Suchtechnik dahinter ist dieselbe.
Das hängt von Umfang und Kanal ab. Bei der Entwicklung zählen Zahl und Zustand der Inhalte, Schnittstellen wie Ticketsystem oder CRM und die Wahl zwischen Text, Sprache und Video. Im Betrieb zählen die Kosten pro Antwort, und mit Stimme dominiert die Sprachausgabe: Laut unserer Kostenschätzung vom 17.09.2026 (Listenpreise der Anbieter) macht sie in unserem eigenen Produkt rund 90 Prozent der variablen Kosten einer gesprochenen Videochat-Antwort aus. Nach dem Erstgespräch erhalten Sie eine Einschätzung für Ihren Fall.
Dann übernimmt ein Reservemodell bei einem anderen Anbieter. In unserem eigenen Produkt geht jede Chat-Anfrage gleichzeitig an das Hauptmodell und an ein Reservemodell beim jeweils anderen Anbieter; die Reserve darf erst gewinnen, wenn das Hauptmodell nach 2,5 Sekunden noch nicht geantwortet hat. Seit dem 02.09.2026 liegt die Reserve immer beim anderen Anbieter, nachdem am 30.08.2026 ein einzelner Anbieterausfall eine Reserveschicht lahmgelegt hatte, die komplett bei diesem Anbieter lag.
Für die meisten Websites reicht ein Text-Chatbot: Er ist günstiger im Betrieb, und Antworten lassen sich überfliegen. Ein Voicebot, also ein Chatbot mit Spracheingabe und Sprachausgabe, lohnt sich, wenn Kunden ungern tippen oder längere Erklärungen lieber hören. Beides lässt sich kombinieren, wie in unserem eigenen Produkt. Sprache meint dabei Ein- und Ausgabe im Browser oder in der App; ein Telefonassistent mit Rufnummer ist nicht Teil dieser Leistung.
Ja, mit demselben Ansatz wie in unserem eigenen Produkt. Das Video wird nicht live von einer KI generiert, sondern setzt sich in Echtzeit aus vorproduzierten Clips zusammen, zwischen denen ein Clip-Graph nahtlose Übergänge kennt. Text und Stimme entstehen live, das Sprachmodell wählt den passenden Clip aus einer festen Liste. Das Video selbst kostet im Betrieb nur CDN-Bandbreite, und im Bild erscheint nur, was vorher freigegeben wurde.
In aller Regel ja. Seit dem 2. August 2026 verlangt Art. 50 Abs. 1 KI-VO, dass Menschen erfahren, dass sie mit einem KI-System interagieren, sofern das nicht offensichtlich ist. Laut den nicht bindenden Leitlinien der EU-Kommission vom 20. Juli 2026 reicht ein bloßer AGB-Hinweis nicht; für Sprachdialoge empfehlen sie einen gesprochenen Hinweis zu Beginn, Signaltöne allein reichen nicht. Zudem muss der Anbieter erzeugten Text und erzeugte Sprache maschinenlesbar markieren (Abs. 2), bei vor dem 2. August 2026 in Verkehr gebrachten Systemen ab dem 2. Dezember 2026. Beides setzen wir technisch um. Rechtsstand 07.10.2026, keine Rechtsberatung.
Ja, wenn der Datenschutz von Anfang an mitgeplant wird, etwa mit Rechtsgrundlage und Datenschutzhinweisen, Auftragsverarbeitungsvertrag mit dem Modellanbieter, Prüfung von Drittlandübermittlungen, Datenminimierung und festen Löschfristen für Chatprotokolle. Spracheingaben sind personenbezogene Daten; deshalb gehört die Prüfung dazu, ob eine Datenschutz-Folgenabschätzung nötig ist. In unserem eigenen Produkt erkennt der Browser die Sprache, je nach Browser in der Cloud des Browser-Anbieters; unser Server erhält nur den erkannten Text, und das Mikrofon schaltet sich nach 120 Sekunden ohne Sprache ab. Das ist keine Rechtsberatung: Die Bewertung Ihres Einzelfalls nimmt Ihr Datenschutzbeauftragter vor (Rechtsstand 07.10.2026).
Ein allgemeiner Chat-Assistent kennt Ihre Produkte und Abläufe nicht und weiß nicht, wann er an Ihr Serviceteam übergeben soll. Ein Chatbot für den Kundenservice braucht freigegebene Inhalte, eine Übergabe an Menschen, Kennzahlen zu Qualität und Kosten und klare Grenzen. Wenn ein Standardprodukt reicht, empfehlen wir es; eine Eigenentwicklung lohnt sich, wenn Integration, Kanal oder Qualitätsanforderungen darüber hinausgehen.
Direkter Kontakt
Sie sprechen direkt mit unserem Gründer
Gründer und Solution Architect: iSAQB CPSA · Certified ScrumMaster · M.Sc. Wirtschaftsingenieurwesen. Olching bei München, Termine vor Ort nach Absprache.
Mehr über den GründerPassende Leistungen
Ein interner Wissensassistent, der Fragen aus Ihren eigenen Dokumenten beantwortet, jede Antwort mit Quelle belegt und nur zeigt, was der Nutzer sehen darf.
LLM-Funktionen in bestehenden Anwendungen, KI-Agenten für mehrstufige Abläufe und ML-Features, die im Betrieb mit Kennzahlen gemessen werden.
KI-Potenzialanalyse im Workshop, Build-vs-Buy-Entscheidung und ein Pilotplan mit Messgrößen. Herstellerunabhängig, aus Olching bei München.
Bringen Sie zehn typische Kundenfragen mit. Im kostenlosen Erstgespräch prüfen wir, ob Ihre Inhalte sie beantworten können und welcher Kanal sich für Ihren Fall lohnt.
