Grundlagen des Workshops

Prompting, Positionierung & Tonalität

Technische Vorbereitung & Arbeitsstruktur

Teilnehmende wurden zu Beginn angeleitet, sich ein ChatGPT-Fenster sowie ein leeres Dokument (z. B. Google Docs oder Word) bereitzulegen. Dies dient der strukturierten Sammlung und Weiterverarbeitung aller generierten Inhalte, insbesondere für den späteren Einsatz im Telefonbot. Zusätzlich wurde ein eigenes Prompt-Repository empfohlen – optional auch mit Tools wie Trello, wobei auch das Workbook alle relevanten Prompts enthält.

Didaktischer Einstieg: Grundlagen des Promptens

Es wurde betont, dass der Umgang mit KI wie ein Gespräch zu verstehen ist – ein interaktiver, iterativer Prozess, bei dem Qualität der Eingabe maßgeblich die Qualität der Ausgabe bestimmt. Hier einige zentrale Prinzipien:

• Denke die KI vom Anwendungsfall her: Statt blind zu prompten, sollte der jeweilige Use Case durchdacht werden.
• Interaktion als Gespräch: KI ist als Sparringspartner zu begreifen – Rückfragen, Korrekturen und Nachbesserungen gehören dazu.
• Qualität der Eingaben: „Shit in, shit out“ – mangelhafte Eingaben führen zu schwachen Ergebnissen.
• Pareto-Prinzip nutzen: 80%-Lösungen akzeptieren und im Zweifel manuell verfeinern.
• Kontextbewusstsein: KI kann nur im Rahmen ihres Kontextfensters (ca. 100.000 Zeichen) sinnvoll antworten – zu viel Input wird vergessen.

Zudem wurde auf typische Fallstricke wie Halluzinationen (z. B. erfundene Quellen) hingewiesen. Ergebnisse sollten daher immer validiert werden.

Werkzeuge & Weiterverarbeitung

Als nützliches Tool wurde Gamma vorgestellt, um aus KI-Ergebnissen z. B. Präsentationen zu erstellen. Die Teilnehmenden wurden ermutigt, Ergebnisse nicht 1:1 zu übernehmen, sondern kritisch zu prüfen und an ihre eigene Sprache anzupassen. Auch Struktur- und Formatwünsche (z. B. mit oder ohne Bullet Points) können direkt als Promptbestandteil formuliert werden.

Praktischer Teil: Positionierung, Biografie & Promptpersönlichkeit

1. Positionierung

• Teilnehmer sollten ihre beruflichen Profile (z. B. LinkedIn) oder Inhalte von Webseiten oder Lebensläufen kopieren.
• Ein vorbereiteter Prompt generierte daraus eine prägnante Positionierung, die direkt ins persönliche Arbeitsdokument übertragen wurde.
• Ziel: Die KI (bzw. der Telefonbot) muss wissen, mit wem und für wen sie spricht.

2. Biografie

• Aufbauend auf der Positionierung wurde eine persönliche Biografie generiert.
• Diese zielt stärker auf die eigene Person als auf Außenwirkung ab.
• Die Biografie wurde ebenfalls in das zentrale Arbeitsdokument übernommen.

3. Promptpersönlichkeit & Tonalität

• Mithilfe eines weiteren Prompts analysierten die Teilnehmenden bestehende eigene Texte (z. B. Blogbeiträge), um typische Adjektive ihrer Schreibweise zu identifizieren.
• Die Ergebnisse wurden gemeinsam im Chat geteilt – eine Sammlung von Adjektiven wie „strategisch“, „authentisch“, „inspirierend“, „praxisnah“, „einfühlsam“ etc. entstand.
• Empfehlung: Drei prägnante Adjektive wählen, die den eigenen Schreibstil am besten widerspiegeln.

Kreative Fingerübung: Diorama der eigenen Stadt

Als kreative Übung zur KI-Vertrautheit wurde ein visuelles Diorama der eigenen Stadt in ChatGPT erzeugt. Dies diente der spielerischen Erprobung von Prompt-Gestaltung im Bereich Bildgenerierung. Beispiele reichten von Köln über Dubai bis nach Garmisch-Partenkirchen. Auch hier wurde wieder deutlich, wie mit kleinen Änderungen am Prompt (z. B. das Einfügen eines fehlenden Wahrzeichens) unerwartete neue Ergebnisse entstehen können – oft mit dem Hinweis, lieber bei einer guten 80%-Lösung zu bleiben.

Fazit der Grundlagen-Session

Die erste inhaltliche Stunde des Workshops diente dem Aufbau eines stabilen Fundaments:

• Klare Prompting-Prinzipien
• Persönliche Positionierung und Biografie
• Individuelle Tonalität als Ausdruck der Promptpersönlichkeit

Alle Elemente fließen in die spätere Gestaltung des Telefonbots ein – sowohl im Wording als auch in der Nutzerführung. Die Teilnehmenden sind nun bestens vorbereitet, um die nächsten Schritte im Workshop – hin zur technischen Umsetzung – aktiv zu gestalten.

Grundlagen des Telefonbots

Grundlagen und Systemprompt

Übergang zur praktischen Umsetzung

Nach dem intensiven Einstieg mit Positionierung, Biografie und Tonalität wurde nun der nächste Abschnitt des Workshops eingeläutet: Die praktische Konzeption des Telefonbots – mit besonderem Fokus auf den sogenannten Systemprompt (auch: Seelenprompt).

Konzeptionsphase mit dem Telefonbot Canvas

Ziel dieser Phase

Teilnehmende sollten sich systematisch Gedanken machen, wie der geplante Telefonbot aufgebaut sein soll – inhaltlich, funktional und kontextuell. Hierzu wurde ein Telefonbot Canvas eingesetzt, das folgende Kernfragen abdeckt:

• Welche Rolle hat der Bot?
  – Beispiele: Telefonzentrale, Beratungsassistent, Terminvereinbarung, persönlicher Coach-Bot
  – Empfehlung: Der Name des Bots sollte einfach aussprechbar sein und klar kommunizieren, für wen er spricht
• Was ist sein Auftrag bzw. Ziel?
  – Zentrale Aufgaben: Anrufe entgegennehmen, informieren, Fragen beantworten, ggf. weiterleiten oder Termine buchen
  – Der Bot sollte erkennen, wann er ein Anliegen nicht selbstständig lösen kann (z. B. bei komplexen Themen)
• Welche Fähigkeiten soll er mitbringen?
  – Gespräch führen, Informationen geben, mehrsprachige Kommunikation, Kontexte erkennen
  – Terminvereinbarungen und Eskalation bei Bedarf (z. B. Weiterleitung an echte Person)
• Welche Informationen braucht er?
  – Produkte/Dienstleistungen, Ansprechpartner, Unternehmensdetails, ggf. Hobbys und Persönliches
  – Zugriff auf Kalender (z. B. via cal.com oder HubSpot), relevante Links
• Welche Ergebnisse werden erwartet?
  – z. B. konkrete Buchung eines Termins, Beratung über Angebot, sympathischer Erstkontakt, Abwehr unerwünschter Anfragen
  – Werbeanrufe sollen erkannt und höflich abgelehnt werden
• Welche Verhaltensregeln (Do’s & Don’ts) gelten?
  – Do’s: Freundlich, effizient, in Tonalität der Person, ggf. individuell angepasst
  – Don’ts: Keine Halluzinationen, keine sensiblen Themen (z. B. Politik, Religion, medizinische Beratung), keine Aussagen über Konkurrenz, keine unerwünschten Empfehlungen

Die Teilnehmenden füllten diese Punkte im Rahmen einer strukturierten Selbstreflexion aus – digital oder handschriftlich. Dabei wurde betont, dass dieses Canvas auch als Basis für den späteren Prompt dient.

Technischer Überblick: So funktioniert ein Telefonbot

Peter Raehse lieferte einen kompakten und gut verständlichen Überblick über die technischen Komponenten eines Voicebots:

1. Gateway:
   Annahme des Anrufs, Bereitstellung des Audio-Streams
2. Speech-to-Text:
   Umwandlung von Sprache in Text zur Weiterverarbeitung
3. VoiceBot-Plattform (z. B. Fonio):
   Orchestrierung aller Prozesse inkl. Tool-Anbindung (z. B. CRM-Systeme)
4. LLM (Large Language Model):
   Verarbeitung des Nutzertextes und Generierung einer passenden Antwort
5. Text-to-Speech:
   Rückübersetzung der Antwort in eine synthetische Stimme
6. Rückgabe über das Gateway
   Antwort wird dem Anrufer übermittelt

Wichtig hierbei: Alle Schritte müssen effizient und harmonisch ineinandergreifen, um ein natürliches Gesprächserlebnis zu erzeugen.

Kritische Erfolgsfaktoren für einen funktionierenden Telefonbot

1. Sprachverständnis & Spracherkennung

• Moderne Transkriptionsmodelle (z. B. in Fonio) liefern bis zu 90 % Genauigkeit
• Tipp- oder Sprachfehler werden vom LLM meist zuverlässig korrigiert

2. Konversationsgestaltung

• Der sogenannte Seelenprompt definiert Tonalität, Stil und Verhalten
• Beispiele: plaudernd, sachlich, empathisch, lösungsorientiert

3. Antwortlatenz

• Entscheidend für Akzeptanz: Reaktionszeit zwischen Frage und Antwort
• Fonio punktet mit geringen Latenzen durch lokale Server in Deutschland

4. Datenschutz & IT-Sicherheit

• DSGVO-Konformität war zentrales Auswahlkriterium bei Fonio
• Keine ungewollte Speicherung von Daten (z. B. Audiodateien), nur Transkripte werden auf Wunsch gespeichert
• Serverstandort: Deutschland (Nürnberg)
• Detaillierte Einschätzung durch Datenschutzexperten Carsten Wittmann ab 16 Uhr

5. Systemintegration

• API-Anbindung an Tools wie cal.com, HubSpot u. a. möglich
• Voraussetzung: Gegenstelle bietet eine offene, dokumentierte Schnittstelle

Praxisbezug & Iteration

Der Workshop vermittelte den Teilnehmern, dass ein Telefonbot keine einmalige Einrichtung ist, sondern ein lernendes System. Beobachtungen aus echten Anrufen (z. B. wiederkehrende Fragen, unerwartete Anliegen) sollten regelmäßig in die Weiterentwicklung des Prompts einfließen.

Empfehlung: Mit einer 80%-Lösung starten, Transkripte auswerten, Prompt überarbeiten, Wissensbasis anpassen.

Abgrenzung zu klassischen Voicebots

Ein Telefonbot ist ein spezieller Typ eines Voicebots – optimiert für echte Telefongespräche. Im Unterschied dazu existieren auch webbasierte Voicebots oder hybride Lösungen. Die Workshop-Inhalte fokussieren sich jedoch auf den Telefonbot als eigenständigen, datenschutzkonformen Ansprechpartner via Telefon.

Notwendige Vorbereitung

Ziel dieses Abschnitts

Der Fokus dieses Workshopteils lag darauf, den Telefonbot so vorzubereiten, dass er als glaubwürdiger, individueller Assistent auftreten kann. Anstelle eines generischen Sprachbots entsteht eine authentische, personalisierte Stimme, die den Menschen und das Unternehmen dahinter tatsächlich repräsentiert. Dafür wurden mehrere Bausteine systematisch aufgebaut.

1. Du als Mensch – Persönlichkeit und Identität des Bots

Ein Telefonbot soll nicht unpersönlich wirken, sondern sich wie ein vertrauter Gesprächspartner anfühlen. Dafür wurde der Bereich „Du als Mensch“ eingeführt, mit dem Ziel, persönliche Merkmale in den Bot zu integrieren:

• Sprachstil, Werte, Haltung
• Persönliche Leidenschaften oder Hobbys
• Veröffentlichungen, Buchprojekte, Erfahrungen
• Methodisches Vorgehen und individuelle Stärken

Die Teilnehmenden sollten reflektieren, wie viel von sich selbst in den Bot einfließen darf. Besonders bei beratungsnahen Rollen (zum Beispiel Coach oder Therapeut) erhöht dies die Glaubwürdigkeit und Verbindung zum Anrufer.

2. Du als Unternehmer – Beschreibung des Unternehmens

Basierend auf der persönlichen Positionierung wurde im nächsten Schritt eine kompakte Unternehmensbeschreibung erstellt, welche dem Bot als kontextuelle Wissensgrundlage dient. Dazu wurden folgende Inhalte verarbeitet:

• Positionierung aus LinkedIn-Profil oder Website
• Kernbotschaft, Zielgruppe, Leistungen
• Werteversprechen und Außenwirkung

Für Einzelunternehmer verschmilzt dieser Abschnitt inhaltlich meist mit der Positionierung. In solchen Fällen genügt eine konsolidierte Darstellung.

3. Du bist das Produkt – aus Expertise ein Angebot formen

Für Teilnehmer ohne bestehendes Produkt wurde ein spezieller Prompt genutzt, um auf Basis des LinkedIn-Profils oder der Unternehmensbeschreibung ein schlüssiges Produkt zu entwickeln. Die KI generierte eigenständig:

• Produktname und Positionierung
• Zielgruppe
• Leistungsversprechen
• Form der Lieferung (zum Beispiel Masterclass, Coaching, Webinar)
• Nutzen und erwartete Ergebnisse

Mehrere Teilnehmer stellten ihre neu entwickelten Produktideen vor. Die Vielfalt reichte von Wasserhygiene für Wohnmobile bis hin zu High-Speed-Lesetrainings oder IT-Delivery-Programmen.

4. Produktsteckbrief – strukturierte Darstellung für den Bot und Vertrieb

Im nächsten Schritt wurde ein klar gegliederter Produktsteckbrief erarbeitet. Ziel war es, dem Bot konkrete Informationen zu geben, um professionell und inhaltlich fundiert zu kommunizieren. Der Steckbrief enthält:

• Produktname
• Zielgruppe
• Form der Auslieferung (zum Beispiel Video, Live, Hybrid)
• Problemlösung und Nutzen
• Werteversprechen
• Preis (optional, im Bot eher nicht ausspielen)
• Besondere Merkmale, Alleinstellungsmerkmale
• Ergebnis und Transformation
• Sprache und Argumentation

Der Produktsteckbrief ist nicht nur für den Systemprompt relevant, sondern kann auch für Marketing, Angebotsunterlagen oder Webseiten verwendet werden.

5. Du und dein Terminkalender – Vorbereitung für Terminlogik

Ein Telefonbot soll in der Lage sein, Terminvereinbarungen zu treffen. Die Teilnehmer reflektierten hierzu:

• Wer darf überhaupt Termine vereinbaren?
• Welche Tools kommen zum Einsatz (zum Beispiel cal.com)?
• Gibt es eine bestehende Webseite mit Buchungslink?
• Soll der Bot SMS oder E-Mails versenden?
• Wird alternativ ein Rückruf vereinbart?

Diese Informationen sind wesentlich für den praktischen Teil in der Umsetzung und fließen später direkt in die Konfiguration des Bots ein.

Technische Hinweise zur Bot-Struktur

• Ein Prompt pro Bot: Phonio erlaubt aktuell eine einzeilige Promptstruktur. Es werden keine verschachtelten Bot-Systeme genutzt.
• Unterschiedliche Use Cases: Es können mehrere Telefonnummern mit jeweils eigenen Prompts genutzt werden, um verschiedene Rollen oder Zielgruppen anzusprechen.
• Datenschutzbezug: Auch in dieser Phase wurde auf Datenschutz und Rollenverteilung geachtet – persönliche Inhalte können bewusst weggelassen oder gekürzt werden.

Zusammenfassung: Der Bot als Spiegel der Marke

Durch die strukturierte Vorbereitung entstand ein individuelles Profil des geplanten Telefonbots – einschließlich Sprache, Wissen, Angebot, Haltung und technischer Funktion. Der Teilnehmer erhält dadurch einen umfassenden Bauplan für einen digitalen Gesprächspartner, der seine Werte und Angebote klar vertreten kann.

Diese Vorbereitung bildet die inhaltliche Grundlage für die Erstellung des sogenannten Seelenprompts, der in der nächsten Workshopphase technisch umgesetzt wird.

Unser Workshop (1/4)

Ziel des Abschnitts

In diesem Workshopteil ging es darum, den Systemprompt – das Herzstück des Telefonbots – mit hochwertigen, individuell relevanten Inhalten zu füllen. Dabei standen drei zentrale Elemente im Vordergrund:
Die Persönlichkeit der Nutzerin oder des Nutzers, das Produkt sowie die logische Struktur zur Weiterverarbeitung im Bot.

1. Die Persönlichkeit als Basis: „Du als Mensch“

Ein Telefonbot soll sich nicht wie ein anonymes Callcenter anfühlen. Deshalb wurde der Fokus zunächst auf die Person hinter dem Bot gelegt:

• Authentizität und Sprachstil: Der Bot soll so sprechen wie der Mensch selbst – inklusive Tonalität, Haltung und möglicher biografischer Informationen.
• Tiefe des Profils: Hobbys, Talente, Bücher, Methodik, Werte oder prägende Lebenserfahrungen können bewusst integriert werden, um die Persönlichkeit greifbar zu machen.
• Freiheit und Entscheidungsspielraum: Jeder Teilnehmende entscheidet selbst, wie persönlich der Bot sein darf. Neutrale Telefonzentralen sind genauso möglich wie individuelle digitale Assistenten.

Dabei wurde der „Du als Mensch“-Prompt genutzt (Seite 36 im Workbook), der die Struktur vorgibt und in einem eigenen Chat mit ChatGPT umgesetzt wurde.

2. Die Unternehmenssicht: „Du als Unternehmer“

Der nächste Schritt war die Übertragung der individuellen Positionierung in eine Unternehmensbeschreibung. Diese bildet später den inhaltlichen Kontext für alle botseitigen Antworten, die das Unternehmen betreffen:

• Beschreibung der Zielgruppe
• Leistungen und Spezialisierungen
• Werteversprechen und Kommunikationsstil

Für Einzelunternehmer gilt: Positionierung und Unternehmensbeschreibung sind meist deckungsgleich. Dennoch lohnt sich die formale Trennung im Prompt, um spätere Anpassungen zu erleichtern.

3. Produktentwicklung und -strukturierung

3.1 Wenn noch kein Produkt vorhanden ist:

Teilnehmende, die noch kein eigenes Angebot definiert hatten, entwickelten mit Hilfe eines Prompts (Seite 40 im Workbook) auf Basis ihres LinkedIn-Profils ein neues Produkt. Die KI lieferte:

• Produktname
• Zielgruppe
• Nutzenversprechen
• Inhaltsstruktur und Methodik
• Format (z. B. Masterclass, Onlinekurs)

Diese Produkte wurden direkt im Plenum vorgestellt – unter anderem eine Wasserhygiene-Masterclass für Reisemobilbesitzer, ein High-Speed-Reading-Programm oder auch Positionierungskonzepte für Ärzte.

3.2 Für bestehende Angebote: Produktsteckbrief

Anschließend wurde mit dem Prompt auf Seite 44 ein strukturierter Produktsteckbrief erstellt. Dieser dient als Grundlage für den Telefonbot, aber auch für Marketing, Vertrieb und Launchvorbereitungen. Bestandteile des Steckbriefs:

• Produktname
• Zielgruppe
• Inhalte und Format
• Nutzen / Transformation
• Preis (Hinweis: Preis nicht im Bot anzeigen, sondern Gesprächsangebot nutzen)
• Besonderheiten / Differenzierungsmerkmale
• Ergebnis und „Wow-Effekt“

Mehrere Teilnehmende präsentierten ihre Steckbriefe. Feedback und Optimierungsideen wurden direkt eingebaut.

4. Terminlogik – „Du und dein Terminkalender“

Zum Abschluss dieses Abschnitts wurde ein kurzer Ausblick auf die Terminvereinbarung gegeben. Jeder Teilnehmende wurde eingeladen, sich Gedanken zu machen:

• Wer darf überhaupt einen Termin buchen?
• Gibt es bereits ein Tool oder eine Landingpage (z. B. cal.com)?
• Soll der Bot Rückrufe oder Links per SMS anbieten?
• Wie ist die Logik hinter einer erfolgreichen Terminvergabe?

Diese Inhalte werden später im Workshop direkt in den Bot eingebunden.

5. Technische und konzeptionelle Hinweise

• Fonio verwendet eine Single-Prompt-Lösung – alles wird in einem einzigen Prompt definiert.
• Mehrere Telefonnummern können verwendet werden, um unterschiedliche Bots mit verschiedenen Aufgaben auszustatten (z. B. Inbound vs. Outbound).
• Erinnerungsfunktion bei ChatGPT ausschalten, um saubere Kontexte zu gewährleisten, besonders bei Team- oder Shared-Accounts.
• Prompts flexibel nutzen: Auch zur Marktanalyse, indem man etwa Profile von Wettbewerbern verarbeitet.

Fazit dieses Abschnitts

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer haben durch gezielte Prompts ihre Positionierung, Unternehmensbeschreibung und Produktstruktur als verwertbare Textbausteine erstellt. Diese Inhalte bilden das Herz des späteren Systemprompts – der sogenannten „Seele“ des Telefonbots. Damit wird sichergestellt, dass der Bot:

• Authentisch und zielgerichtet kommuniziert
• Kundenanliegen versteht und korrekt einordnet
• Produkte mit Klarheit und Nutzenfokus präsentiert
• Terminvereinbarungen kompetent abwickelt

Die Grundlage für einen wirksamen, individuellen Telefonbot ist damit gelegt. In den nächsten Schritten erfolgt die technische Umsetzung direkt in Fonio.

Unser Workshop (2/4)

Ziel dieses Abschnitts

Dieser Teil des Workshops diente dazu, die bereits entwickelten Inhalte zur Person, zum Unternehmen und zum Produkt in ein strukturiertes Gesamtdokument – den sogenannten „Seelenprompt“ – zu überführen. Zusätzlich wurde das neue Feature „Wissensdatenbank“ in Fonio vorgestellt und diskutiert, wie es sinnvoll genutzt werden kann.

1. Arbeit im Word-Dokument als vorbereitende Basis

• Alle erarbeiteten Inhalte (Biografie, Positionierung, Produktbeschreibung, Unternehmensprofil) werden weiterhin zentral in einem Word-Dokument gesammelt.
• Dieses Dokument dient als Vorlage für den späteren Transfer in Fonio.
• Vorteil: Die Struktur ist klar, das Dokument ist versionierbar, Änderungen können nachvollzogen und leicht rückgängig gemacht werden (Version 1, Version 2 etc.).
• Ziel ist es, durch ein vollständig vorbereitetes Textdokument spätere Eingabefehler oder Latenzen beim Speichern in Phonio zu vermeiden.

2. Unternehmensbezeichnung und Aussprache anpassen

• Der Unternehmensname sollte lautschriftlich korrekt im Prompt stehen, damit die Sprachausgabe des Telefonbots den Namen korrekt aussprechen kann.
• Beispiel: „Koerting“ statt „Körting“, „Institute“ statt „Institut“ – alles so schreiben, wie es gesprochen werden soll.
• Besonders bei Eigennamen mit „Y“, „OE“ oder nicht-deutschen Begriffen empfiehlt sich eine phonetisch orientierte Schreibweise.

3. Strukturierung des Seelenprompts (Inhalte kopieren)

Im Dokument werden folgende Abschnitte befüllt:

• Unser Werteversprechen: Hier wird die Unternehmensbeschreibung eingefügt.
• Meine Leistung / Unsere Leistungen: Beschreibung der Angebote.
• Warum ich / Warum wir: Persönlicher oder unternehmerischer USP.
• Ergebnisse mit mir / mit uns: Erwartbare Ergebnisse für Kunden.
• Referenzen (optional): Nur einfügen, wenn vorhanden. Falls nicht, diesen Abschnitt löschen.
• Zertifizierungen (optional): ISO-Zertifizierungen, relevante Ausbildungen, Qualifikationen. Wenn nicht vorhanden, entfernen.
• Inhaber: Hier wird die persönliche Biografie eingefügt.
• Positionierung: Die zuvor in ChatGPT erarbeitete Positionierung wird ergänzt.

Alles, was nicht zur eigenen Situation passt (z. B. keine Zertifizierungen, keine Referenzen), soll konsequent gelöscht werden.

4. Die neue Funktion: Wissensdatenbank in Fonio

Diskussion und Empfehlungen zur Nutzung:

• Die Funktion „Wissensdatenbank“ ist neu und derzeit bei einigen Nutzern bereits verfügbar (Alpha-/Beta-Status).
• Inhalte wie Biografien, Produktbeschreibungen oder umfangreiche Informationsdokumente können hier künftig als PDF-Dateien hochgeladen und vektorisiert werden.
• Vorteil: Diese Inhalte sind außerhalb des Hauptprompts gepflegt, was die Latenz reduziert und den Prompt übersichtlicher hält.
• Achtung: Nur gut formatierte PDFs (z. B. aus Word erzeugt) sind geeignet – schlecht formatierte Dateien oder Markdown-Fehler können die Lesbarkeit für den Bot beeinträchtigen.
• Vorerst wird empfohlen, beim bewährten „Prompt-in-Textform“-Ansatz zu bleiben. Erst nach erfolgreicher interner Testung der Wissensdatenbank durch das Team (bspw. Peter) wird ein Wechsel empfohlen.
• Die Wissensdatenbank soll Informationscharakter haben, während der eigentliche Prompt Anweisungscharakter trägt.

Beispiele für Inhalte in der Wissensdatenbank:

• Produktbeschreibungen
• Formulare
• Antragsvorlagen
• wissenschaftliche Artikel
• Webseiten-Inhalte

Zukünftig wird es auch möglich sein, Links zu Webseiten zu hinterlegen, die der Bot per API durchsuchen kann.

5. Technische Hinweise und Prompt-Strategie

• Die Wortanzahl im Seelenprompt ist begrenzt; eine zu große Prompt-Datei kann die Leistung beeinflussen oder aufpreispflichtig werden.
• Textinhalte funktionieren robuster als PDFs oder andere Formate.
• Inhalte aus LinkedIn oder Webseiten sollten direkt als Text verarbeitet werden, nicht als PDF oder Screenshot.
• Alle erarbeiteten Prompts und Textbausteine (Positionierung, Produktbeschreibung etc.) können auch unabhängig vom Telefonbot verwendet werden – z. B. für Präsentationen, Anmoderationen oder Marketingtexte.

Fazit dieses Abschnitts

• Die saubere Vorbereitung im Word-Dokument stellt sicher, dass der spätere Systemprompt in Fonio stabil und konsistent läuft.
• Die neue Funktion „Wissensdatenbank“ bietet Perspektive für spätere Erweiterungen – insbesondere für umfangreiche Informationssammlungen.
• Die Trennung von Steuerung (Prompt) und Information (Wissensdatenbank) ist sinnvoll und wird im Workshop weiter beobachtet und getestet.
• Durch diese strukturierte Vorbereitung sind die Teilnehmer bestens auf die finale Integration des Prompts in Fonio vorbereitet.

Unser Workshop (3/4)

Finalisierung und Integration des Seelenprompts in Fonio

1. Der letzte Schritt: Seelenprompt in Fonio übertragen

Nach sorgfältiger inhaltlicher Ausarbeitung wurde nun der finale Seelenprompt (Systemprompt) in Fonio implementiert:

• Alle zuvor erarbeiteten Abschnitte – wie Biografie, Positionierung, Produktsteckbriefe, Unternehmensbeschreibung, Werteversprechen, häufige Fragen (FAQs), Aussprachehilfen, sensible Themen und Fallback-Szenarien – wurden in das Eingabefeld bei „Assistent bearbeiten“ kopiert.

• Die Struktur im Prompt wurde mithilfe von Markdown formatiert – Überschriften (z. B. #, ##, ###) und Trennzeichen (###) schaffen Klarheit für das Sprachmodell.

• Eine gezielte Formatierung (z. B. Trennungen durch Hashtags für Wissensdatenbank-Abschnitte) verbessert die Zuordnung und das Kontextverständnis der KI.

2. Technische Einstellungen im Reiter „Verhalten“ und „Technisch“

Gesprächsparameter:

• Maximale Gesprächsdauer: Empfohlene Einstellung liegt bei 8 Minuten – als Schutz vor Missbrauch und zur Kostenkontrolle.

• Maximale Wartezeit bei Inaktivität: 30 Sekunden – dann wird das Gespräch automatisch beendet.

• Sprachmodell-Auswahl: Deepgram wird bevorzugt für geringe Latenz.

• Sprechgeschwindigkeit: Kann individuell angepasst werden (z. B. schneller bei energiegeladenem Sprachstil).

• Sensitivität: Bestimmt, wie leicht die KI durch Hintergrundgeräusche unterbrochen wird – kann je nach Einsatzumfeld angepasst werden.

• E-Mail-Erkennung: Eine Beta-Funktion, die bei Nennung einer E-Mail-Adresse automatisch ein präziseres Modell nutzt.

Hinweis: Die Tonaufnahme-Funktion ist optional – bei Aktivierung muss DSGVO-konform zu Beginn des Gesprächs ein Hinweis erfolgen. Dieser Hinweis wurde im Seelenprompt hinterlegt.

3. Umgang mit der Wissensdatenbank

• Teilnehmende können PDFs in der Fonio-Wissensdatenbank hochladen, um zusätzliche Inhalte wie Datenschutzbestimmungen, ausführliche FAQs oder Produktinformationen zu integrieren.

• Empfehlung: Nur reine Informationsbausteine (ohne Anweisungscharakter) in die Wissensdatenbank auslagern, um die Token-Grenze des Systemprompts (100.000 Token) nicht zu überschreiten.

• Inhalte mit steuernder Funktion sollten direkt im Prompt bleiben.

4. Verwendung von Webseiten als Wissensquelle (Tool: Suchanfrage)

• Über das Tool „Suchanfrage“ kann der Bot auf externe Webseiten zugreifen, wenn Informationen weder im Prompt noch in der Wissensdatenbank vorhanden sind.

• Vorgehensweise:

  • Tool „Suchanfrage“ aktivieren

  • Bedingung festlegen, z. B.: „Wenn du keine Informationen findest, suche auf folgender URL“

  • Domain(s) oder spezifische Unterseiten eintragen

• Hinweis: Diese Funktion verursacht zusätzliche Latenz – empfohlen für selten genutzte, sich häufig ändernde Inhalte (z. B. aktuelle Workshops).

5. Weitere Tools: Kalender, SMS & Weiterleitungen

• Terminbuchung mit cal.com: Fonio kann über API-Zugang Termine direkt im Kalender buchen.

• Alternative Empfehlung: SMS-Versand eines Terminlinks – schnell, zuverlässig, einfacher umzusetzen.

• Telefonweiterleitungen: Bei Bedarf kann der Bot Gespräche an hinterlegte Rufnummern weiterleiten (z. B. Support).

6. FAQ, sensible Themen und Aussprache

FAQs:

• Relevante Fragen und Antworten können in einem eigenen Abschnitt im Prompt aufgenommen oder per PDF in der Wissensdatenbank ergänzt werden.

• Umfangreiche Inhalte (z. B. 52 Seiten zu Heilmittelrichtlinien) nicht direkt in den Prompt einfügen, sondern als PDF hochladen.

Aussprache:

• Für eine korrekte Sprachausgabe wurden Regeln und Beispiele definiert (z. B. „1.“, „2.“ wird ersetzt durch „erstens“, „zweitens“).

• Diese Formatierungen wurden aus der Arbeit mit HeyGen übernommen und haben sich bewährt.

Sensible Themen:

• Vorformulierte Antworten für kritische Bereiche (z. B. Recht, Medizin, Religion, Preisverhandlungen) wurden definiert.

• Der Bot wird z. B. bei Preisanfragen auf ein persönliches Gespräch verweisen („Dazu gerne ein Termin – soll ich dir den Link senden?“).

7. Best Practices & Tipps

• Ein Bot pro Thema: Für komplexe Tätigkeiten mit klar getrennten Zielgruppen (z. B. Speaker, Webdesigner, Buchautor) empfiehlt sich je ein eigener Bot mit eigener Rufnummer.

• Fallback-Szenarien bewusst doppeln: Wichtige Inhalte sollten auch am Ende des Prompts stehen, da Modelle Anfang und Ende besonders gewichten.

• Prompt-Analyse durch ChatGPT: Der eigene Seelenprompt kann testweise bei ChatGPT analysiert und optimiert werden.

Fazit: Ein großer Schritt – der Seelenprompt steht

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer haben ihren persönlichen, vollständigen Seelenprompt fertiggestellt – inklusive Struktur, Inhalt, technischer Umsetzung und Einbindung in Fonio.

Die KI ist nun in der Lage:

• Kontextsicher und authentisch zu kommunizieren

• Produkte verständlich und zielgerichtet zu erklären

• Kunden bei Bedarf weiterzuleiten oder Terminlinks zu versenden

• DSGVO-konform und nutzerorientiert zu agieren

Der finale Prompt ist damit ein mächtiges Werkzeug – und gleichzeitig der Ausgangspunkt für stetige Weiterentwicklung. Ein Meilenstein in der digitalen Kommunikation.

DSGVO mit Carsten Wittmann

Einführung: Kontext und Zielsetzung

Carsten Wittmann, TÜV-zertifizierter KI- und Datenschutzberater, führt praxisnah in die zentralen Anforderungen ein, die beim Einsatz von Telefonbots im Unternehmenskontext berücksichtigt werden müssen. Dabei steht nicht die abstrakte Rechtslage im Vordergrund, sondern eine strukturierte Handlungsanleitung zur Vermeidung von Risiken und rechtlichen Fallstricken.

1. Rechtliche Grundlagen für Telefonbots

Datenschutzgrundverordnung (DSGVO)

• Jede Verarbeitung personenbezogener Daten ist ohne Rechtsgrundlage verboten.

• Drei DSGVO-Rechtsgrundlagen sind im Kontext von Telefonbots relevant:

  • Artikel 6(1)(b) – Vertrag: Der Anrufer ist bereits Kunde oder befindet sich in Vertragsanbahnung.

  • Artikel 6(1)(a) – Einwilligung: Besonders relevant bei sensiblen Daten (z. B. Gesundheitsinformationen).

  • Artikel 6(1)(f) – Berechtigtes Interesse: Weniger geeignet für Telefonbots, da hohe Anforderungen an Interessenabwägung.

• Einwilligungen müssen freiwillig, informiert, aktiv und dokumentiert sein. Widerruf ist jederzeit möglich.

ePrivacy-Richtlinie

• Ergänzt die DSGVO im Bereich elektronischer Kommunikation.

• Erfordert eine gesonderte Einwilligung für:

  • Verarbeitung von Metadaten (z. B. Telefonnummer, Anrufzeitpunkt).

  • Automatisierte Anrufsysteme zu Werbezwecken.

• Zweckbindung, Speicherfristen und Ende-zu-Ende-Verschlüsselung sind verpflichtend.

2. Konkrete Umsetzung im Telefonbot

Beispiel für Einwilligung im Call

• Der Anrufer wird begrüßt und informiert:

  • Es handelt sich um einen KI-gestützten Telefonbot.

  • Seine Daten werden zur Terminvereinbarung oder Beratung verarbeitet.

  • Eine Zustimmung wird aktiv eingeholt („Bitte sagen Sie Ja oder Nein.“).

• Nach erfolgter Zustimmung kann eine Dokumentation per JSON, Transkript oder ergänzende SMS/E-Mail erfolgen.

• Der Widerruf muss genauso einfach wie die Zustimmung möglich sein – etwa per E-Mail oder automatisiertem Link.

3. Zuständigkeiten & Auftragsverarbeitung

Rollen nach DSGVO

• Verantwortlicher: Unternehmen, das den Telefonbot einsetzt und über Zweck und Mittel der Verarbeitung entscheidet.

• Auftragsverarbeiter: Drittanbieter wie Fonio, OpenAI, Zapier, Make etc., die im Auftrag Daten verarbeiten.

• Wichtig: Kein eigener Zweck der Verarbeitung beim Auftragsverarbeiter erlaubt. Trainingsnutzung der Daten durch Dienstleister ist unzulässig.

4. Risikoklassifizierung nach EU-AI-Act

Pyramide der Risiken

• Unakzeptables Risiko: Verboten (z. B. Social Scoring, biometrische Fernüberwachung).

• Hohes Risiko: Nur bei kritischer Infrastruktur, Bildung, Strafverfolgung etc.

• Begrenztes Risiko: Betrifft Telefonbots – Kennzeichnungspflicht ist notwendig („Sie sprechen mit einer KI“).

• Minimales Risiko: Kein Handlungsbedarf, nur Kompetenznachweis erforderlich.

5. Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA)

• Wird empfohlen für neuartige Verarbeitungen wie KI-Telefonbots.

• Elemente der DSFA:

  • Zweckbeschreibung

  • Datenkategorien

  • Verhältnismäßigkeit

  • Risikoanalyse für betroffene Personen

  • Ableitung von Schutzmaßnahmen

  • Laufende Überprüfung der Wirksamkeit

6. Technisch-organisatorische Maßnahmen (TOMs)

Beispiele für Verantwortliche

• Zwei-Faktor-Authentifizierung

• Zugriffskontrolle

• Trennung von Test- und Produktivdaten

• Backup-Strategien

Für Auftragsverarbeiter

• Minimale Rechtevergabe

• Verschlüsselung im Transport und in Ruhe

• Regelmäßige Penetrationstests und Audits

• Offenlegung der Subprozessoren und TOMs

7. Bewertung konkreter Tools

Fonio

• Anbieter aus Deutschland, verwendet US-Tools (z. B. ElevenLabs, Deepgram, Perplexity).

• AGB enthalten datenschutzrechtliche Schwächen (z. B. Löschfristen, Änderungsklauseln).

• Kein separater AVV auffindbar im Account.

• Dokumentation und Maßnahmen teilweise nicht öffentlich – Einzelfallprüfung empfohlen.

Make & Zapier

• US-Anbieter mit anerkannten Datenschutzmechanismen:

  • Data Privacy Framework

  • AVVs vorhanden

  • Detaillierte TOMs offengelegt

  • ISO 27001, SOC2 Audits

• Optional: Automatisches Löschen von Workflowdaten nach Ausführung möglich.

8. Checkliste zur Compliance für Telefonbots

1. Rechtsgrundlage festlegen (Vertrag oder Einwilligung)

2. Risikobewertung nach DSGVO und EU-AI-Act durchführen

3. Datenminimierung: Nur notwendige Daten erheben

4. DSFA erstellen, insbesondere bei neuen oder sensiblen Use-Cases

5. Technische und organisatorische Schutzmaßnahmen definieren

6. Vertrag mit Auftragsverarbeitern abschließen

7. Transparenzpflichten erfüllen (Datenschutzerklärung, Hinweis im Call)

8. Einwilligung dokumentieren und Widerrufsrecht ermöglichen

9. Verarbeitungsverzeichnis aktualisieren

10. Schulungen für Mitarbeitende zur KI-Kompetenz

11. Überwachung und regelmäßige Überprüfung des Systems

Zusätzliche Hinweise & Fallbeispiele

• Speicherfristen für Transkripte:

  • Mit Auftrag: Aufbewahrung bis zu drei Jahre möglich.

  • Ohne Auftrag: Maximal wenige Monate, je nach Branche.

• Audioaufzeichnung nur bei technischer Notwendigkeit – besser direkt Transkript verwenden.

• Einwilligung ist Pflicht, auch wenn keine Daten aktiv gespeichert werden – schon die Übermittlung der Telefonnummer ist ein Verarbeitungsvorgang.

Fazit: Compliance ist Pflicht – aber praktikabel umsetzbar

Carsten Wittmann zeigt auf, dass Datenschutz und KI nicht im Widerspruch stehen müssen. Mit strukturiertem Vorgehen, sauberer Dokumentation und sinnvoller Toolauswahl können Unternehmen Telefonbots DSGVO-konform einsetzen – ohne auf Innovationskraft zu verzichten.

Die Empfehlung: Frühzeitig planen, kritisch prüfen und klare Zuständigkeiten definieren. Für Start-ups wie Fonio empfiehlt sich zusätzliche Abstimmung mit Datenschutzexperten.

Unser Workshop (4/4)

Thema: API-Anbindung, Datenschutz, Nachverarbeitung und Nutzerfeedback

In diesem finalen Abschnitt des Workshops drehte sich alles um die Integration externer Systeme über APIs, den datenschutzkonformen Einsatz des Telefonbots und die praktische Feinarbeit am eigenen Bot. Im Zentrum standen konkrete Anwendungsbeispiele, technische Einblicke, rechtliche Hinweise und viel direkt umsetzbares Know-how.

API-Anbindung am Beispiel SMS-Versand

• Es wurde gezeigt, wie der Telefonbot durch API-Calls in externe Systeme eingebunden werden kann – etwa zur Abfrage von Produktverfügbarkeiten oder zur Auslösung von Aktionen wie dem Versand einer SMS.
• Peter führte die Teilnehmer Schritt für Schritt durch einen vollständigen API-Request anhand des Anbieters 7.io, inklusive Authentifizierung, JSON-Struktur und Header-Logik.
• Teilnehmer erhielten einen kompakten Crashkurs in JSON: Syntax, typische Fallstricke, Aufbau von Objekten und Arrays.
• Besonders hilfreich: Fonio stellt ein eigenes GPT-Tool bereit, das aus einer Schnittstellenbeschreibung automatisch die richtige JSON-Struktur für dynamische Parameter erzeugt.
• Dynamische Parameter, wie etwa die Empfängernummer, werden während des Gesprächs erfasst und im Request übergeben – ideal für individuelle, dialogabhängige Aktionen.

Datenschutz und rechtliche Aspekte

• Es wurden unterschiedliche Szenarien zum DSGVO-konformen Einsatz besprochen – abhängig davon, ob der Telefonbot für Service oder Vertrieb eingesetzt wird.
• Der Unterschied zwischen Einwilligung und Vertrag wurde ausführlich diskutiert, ebenso die Relevanz der jeweiligen Anwendung.
• Empfohlen wurde eine aktive Einwilligung per Prompt, um Gesprächsaufzeichnung und Weiterverarbeitung abzusichern.
• Wunsch der Teilnehmer: eine rechtssichere Textvorlage bzw. „Blaupause“ für Prompts, die die notwendigen Einwilligungen enthalten.

Nachverarbeitung und Automatisierung

• Es wurde gezeigt, wie automatisierte SMS oder E-Mails nach dem Anruf ausgelöst werden können – zum Beispiel mit Terminlinks oder Produkthinweisen.
• Die SMS kann an feste Nummern oder dynamisch an den Anrufer geschickt werden. Auch E-Mail-Zusammenfassungen inklusive Gesprächsverlauf und Transkript sind möglich.
• Der WhatsApp-Link in der E-Mail ermöglicht es, aus der Benachrichtigung direkt mit dem Anrufer zu kommunizieren.
• Wichtige Hinweise zu Datenschutzkonformität bei WhatsApp, Signal oder Telegram wurden ebenfalls gegeben.

Live-Tests, Nutzerfeedback und Verbesserungspotenziale

• Die Teilnehmer testeten ihre Bots in realen Anrufen, gaben Live-Feedback zu Gesprächsverlauf, Tonalität, Reaktionsfähigkeit und Funktionsumfang.
• Besondere Herausforderungen wurden identifiziert: etwa die Aussprache von Telefonnummern, zu lange oder zu kurze Startnachrichten, oder das Verhalten bei komplexen Eingaben.
• Es wurde empfohlen, mit realen Testanrufen aus dem Umfeld zu arbeiten, um die Qualität objektiv zu prüfen und den Bot weiter zu optimieren.
• Die Frage der Kosten-Nutzen-Abwägung (z. B. 1,30 € pro Anruf) wurde ebenfalls diskutiert – verbunden mit dem Nutzen, auch außerhalb der Geschäftszeiten präsent zu sein.

Weiterführende Themen und Ausblick

• Kurze Vorstellung der API-Nutzung für Outbound-Anrufe, um z. B. an Termine zu erinnern.
• Demonstration der neuen Wissensdatenbank-Funktion: PDF-Uploads zur kontextbasierten Informationsbereitstellung.
• Hinweise zur Weiterleitung bestehender Telefonnummern, Vorwahlen und Rufnummernwahl über Fonio.
• Erste Einblicke in CRM-Anbindung und Webhooks für datengetriebene Dialogführung.

Fazit

Ein technisch intensiver und zugleich praxisnaher Abschluss des Workshops. Die Teilnehmenden konnten ihre Telefonbots funktional erweitern, rechtlich absichern und durch gezielte Tests verfeinern. Die Möglichkeiten, mit Fonio auch komplexere Automationen und externe Systeme anzubinden, wurden konkret erlebbar gemacht – ohne dass tiefes Programmierwissen nötig ist.

API Calls in Fonio

Zusammenfassung:

In diesem ergänzenden Video zum Workshop zeigt Peter praxisnah, wie man den Fonio VoiceBot während eines laufenden Gesprächs mit externen Systemen über Schnittstellen (API-Calls) verbinden kann. Im Fokus steht das Beispiel eines SMS-Versands über den Anbieter Seven (7.io) – ein Szenario, das sowohl den Zugriff auf externe Daten als auch die Übergabe von Informationen an andere Systeme demonstriert.

Ziel des Videos

• Verständnis dafür schaffen, wie externe Schnittstellen während eines Gesprächs aktiviert werden können.
• Beispielhaft demonstrieren, wie man eine SMS über eine API versendet.
• Die Teilnehmer befähigen, ähnliche API-Anbindungen selbstständig umzusetzen.

Kerninhalte und Learnings

1. Einführung in den Anwendungsfall

• Einsatz von API-Calls im VoiceBot, um beispielsweise Bestell- oder Auftragsstatus abzufragen oder Informationen (wie SMS) an externe Systeme zu senden.
• Beispiel: Versand eines Terminbuchungslinks per SMS während eines Kundengesprächs.

2. Anlegen eines API-Tools in Fonio

• Schritt-für-Schritt-Anleitung:
  • Wechsel in den Reiter Tools in Fonio.
  • Auswahl von „Tool hinzufügen“ > „API Request“.
  • Vergabe eines Funktionsnamens (keine Leerzeichen, z. B. „Terminbuchungslink_Versenden“).
  • Formulierung einer klaren Bedingung für den API-Aufruf, z. B.: „Wenn der Anrufer einen Termin buchen möchte und einer SMS-Zusendung zustimmt.“

3. Technische Grundlagen: JSON & Schnittstellenkommunikation

• Erklärung des JSON-Formats als Austauschstandard zwischen Systemen.
• Vergleich: JSON ist wie eine „gemeinsame Sprache“ (z. B. Englisch), auf die sich zwei Systeme einigen.
• Aufbau gültiger JSON-Objekte inkl. geschweifter Klammern, Schlüssel-Wert-Paaren, Arrays und Datentypen.

4. Zugriff auf die Seven-Schnittstelle (7.io)

• Aufruf der Schnittstellenbeschreibung über docs.7.io.
• Relevanter Endpunkt: /sms.
• HTTP-Methode: POST, da Daten aktiv gesendet werden.
• Timeout-Wert: Empfehlung von max. 5 Sekunden.

5. Aufbau des API-Headers

• Wichtig: Authentifizierung über API-Key.
• Verwendung von x-api-key und Accept: application/json im JSON-Header.
• Platzhalter für den Key („xxx“) wird später mit dem echten API-Schlüssel ersetzt.

6. Feste Parameter definieren

• Diese Werte gelten unabhängig vom Gesprächsverlauf.
• Beispiel:
  • „from“: Absendernummer (idealerweise eine registrierte Mobilnummer, ohne Sonderzeichen).
  • „text“: Fester SMS-Inhalt, z. B. „Hallo, das ist der Link zu meinem Terminkalender: https://…”

7. Dynamische Parameter definieren

• Diese variieren abhängig vom Gespräch.
• Im Beispiel: Empfängernummer „to“, die vom Anrufer kommt.
• Aufbau eines beschreibenden JSON-Objekts zur Definition dynamischer Eigenschaften:
  • „type“: „string“
  • „description“: „Empfängernummer für die SMS im internationalen Format

8. Hilfsmittel für JSON-Generierung

• Empfehlung: Verwendung des Fonio-eigenen GPT zur Erstellung des Parameterobjekts.
• Alternative: Anleitungsvideo zur Parametrierung direkt von Fonio.

9. Anlegen des API-Keys bei Seven

• Schrittweise Anleitung zur Account-Erstellung bei 7.io.
• Registrierung der eigenen Handynummer als Absenderkennung.
• Generierung des API-Schlüssels im Bereich „Entwickler > API-Schlüssel“.

10. Integration in den Prompt

• Zugriff auf die Anrufernummer über {{fromNumber}} im Prompt.
• Beispielhafte Formulierung:
  • „Falls der Nutzer einen Termin vereinbaren möchte, frage, ob du ihm eine SMS mit dem Buchungslink senden darfst. Nutze dazu seine Anrufernummer.“
  • Prüfung, ob Anrufernummer verfügbar ist – ggf. nachfragen.

Fazit

Das Video vermittelt kompakt und verständlich, wie man mit dem Fonio VoiceBot eine Schnittstelle zum SMS-Versand über Seven.io integriert. Neben konkreten Umsetzungsschritten erhalten die Teilnehmenden wichtige Grundlagen zu JSON und API-Kommunikation. Dieses Wissen bildet eine wertvolle Basis für die eigenständige Erweiterung von VoiceBot-Funktionalitäten im Kundendialog.

Outbound Calls in Fonio

Zusammenfassung:

In diesem Video wird praxisnah gezeigt, wie Outbound Calls mit dem Fonio Voicebot effizient zur Terminorganisation eingesetzt werden können – insbesondere in medizinischen Einrichtungen. Ausgangspunkt ist ein realistisches Szenario: Eine Patientin sagt morgens kurzfristig ihren Termin ab. Ohne verfügbare Ressourcen in der Praxis bleibt der Termin ungenutzt. Hier setzt Fonio an – der Voicebot kann automatisiert Personen auf einer Warteliste anrufen, um den Termin neu zu vergeben und so Ausfälle zu minimieren.

Zielsetzung und Anwendung:

• Automatisierte Outbound Calls zur kurzfristigen Terminvergabe
• Entlastung des Praxisteams bei Terminabsagen
• Nutzung vorhandener Wartelisten über externe Systeme (z. B. CRM oder Terminsoftware)

Technische Umsetzung mit Fonio:

• Externe Auslösung notwendig:
  Die Logik für den Anruf liegt nicht in Fonio, sondern im externen System (z. B. CRM), das bei bestimmten Bedingungen (z. B. Absage) den Anruf über eine definierte Schnittstelle (API) auslöst.
• Einrichtung des Bots:
  • Erstelle einen eigenen Outbound-Bot-Assistenten in Fonio – keine Mischung mit Inbound-Funktionalitäten.
  • Im Reiter Outbound findest du:
    • Die URL für den POST-Request
    • Das Format für den Body als JSON-Objekt mit folgenden Parametern:
      • api-key (wird in Fonio generiert)
      • from-number (Nummer des Bots)
      • to-number (Nummer des Angerufenen)
      • context (individuelle Daten für das Gespräch)
• Kontextvariablen festlegen:
  Beispiel: Terminerinnerung in einer Zahnarztpraxis
  Übergeben werden Name, Datum, Uhrzeit und Terminart – diese Variablen werden im Dialog verwendet.

Gestaltung des Gesprächsverlaufs:

• Begrüßung mit dynamischer Ansprache: z. B. „Spreche ich mit {{Name}}?“
• Reaktion abhängig vom Gesprächspartner:
  • Ist die Zielperson nicht erreichbar: höflich verabschieden
  • Ist die Person erreichbar: Termin nennen (inkl. Art, Datum, Uhrzeit)
• Optional: Rückfrage zur Bestätigung
• Bei Erreichen der Mailbox: automatische Nachricht ohne Rückfrage

Hinweise zur Sprachausgabe:

• Festlegung von Aussprache-Regeln (z. B. Datum als „am 1. März 2025“, Uhrzeit als „13 Uhr 30“)
• Diese Regeln helfen der KI, sprachlich korrekte Sätze zu generieren

API-Schlüssel generieren:

• In Fonio unter API-Schlüssel erstellen und unbedingt direkt kopieren – spätere Einsicht ist nicht möglich

Externe Anbindung via Automatisierungsplattform (Beispiel: make.com):

• Aufbau eines strukturierten JSON-Objekts mit den definierten Parametern
• Auslösen eines HTTP-Requests (POST) an die in Fonio angegebene URL
• Übertragung des Bodys mit den Kontextdaten im Format application/json

Live-Demonstration und Fazit:

• Beispielanruf erfolgreich durchgeführt:
  Der Bot ruft den Patienten an, begrüßt mit Namen, nennt Terminzeitpunkt und Terminart, fragt nach Rückmeldung und verabschiedet sich.
• Die gezeigte Lösung bietet eine einfache, skalierbare Möglichkeit, wie mit minimalem technischem Aufwand spürbare Entlastung in der Praxisorganisation erreicht werden kann.

Wichtiges Fazit:
Outbound Calls über Fonio sind kein Tool für Cold Calling, sondern eine intelligente Lösung für interaktive Prozesse wie Terminvergabe oder -verschiebung, bei denen ein echter Dialog erforderlich ist. Sie sparen Zeit, reduzieren Aufwand und erhöhen die Auslastung.