Der ultimative Leitfaden für Datenschutz und Sicherheit bei AI Voice Agents

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Eine Umfrage von Deloitte aus dem Jahr 2024 ergab, dass 40 % der befragten Fachleute Datenschutz als die größte Problematik im Zusammenhang mit KI einstuften.* Und auch wenn AI Voice Agents in der Lage sind, Anrufe mit menschenähnlicher Effizienz und Personalisierung zu bearbeiten, bringt diese Innovation auch wichtige Fragen zum Datenschutz und zur Geschäftsethik mit sich. 

Wenn Ihre potenziellen Kund:innen das Gefühl haben, dass Ihre Nutzung von KI unkontrolliert ist, kann dies das Vertrauen in Ihr Vertriebsteam schädigen (und damit den Umsatz). Für Supportabteilungen kann die KI-gestützte Datenverarbeitung die Wahrscheinlichkeit von Verstößen gegen Datenschutzgesetze erhöhen. In diesem Leitfaden betrachten wir daher, wie KI in der gesprochenenen Kommunikation funktioniert und warum der Datenschutz für gesprochene Daten besonders komplex ist. Darüber hinaus behandeln wir wichtige ethische Erwägungen jenseits von Compliance und die Best Practices, die Führungskräfte übernehmen können, um AI Voice Agents verantwortungsbewusst einzusetzen. 

Beachten Sie dabei jedoch, dass dieser Artikel keine endgültige rechtliche Beratung darstellt, sondern dass vielmehr bestimmte Punkte identifiziert werden, die Sie berücksichtigen sollten. Wenden Sie sich dann an einen geeigneten Rechtsbeistand, bevor Sie Ihre Strategie für KI-Sprachtechnologie einführen. 

Kurz und knapp 

• AI Voice Agents verarbeiten gesprochene Kundendaten durchgängig von der Erfassung und Transkription bis hin zur Speicherung und Integration. Daher ist auch durchgängige Sicherheit erforderlich.

• Daten, die aus Anrufen gewonnen wurden, können biometrische und emotionale Signale enthalten, die außerordentlich sensibel sind und weit mehr über Einzelpersonen offenbaren können, als diese bewusst mit dem System teilen.

• Globale Vorschriften wie das EU-Gesetz zur künstlichen Intelligenz, die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und der California Consumer Privacy Act (CCPA) schaffen komplexe Compliance-Anforderungen, die von Land zu Land sehr unterschiedlich sein können.

• Zu den wichtigsten Risiken beim Gebrauch von KI-Sprachtechnologien gehören die unbeabsichtigte Datenerfassung, der unbefugte Zugriff, die missbräuchliche Verwendung von Profiling, Betrug durch das Klonen von gesprochenen Daten und Verstöße gegen grenzenüberschreitende Compliance.

• Unternehmen, die Datenschutz von Anfang an in ihre Systeme integrieren und darüber hinaus Verschlüsselung, Verdeckung, rollenbasierten Zugriff sowie Transparenz gegenüber Kund:innen einsetzen, können KI für Anrufe verantwortungsvoll implementieren.

Wie funktioniert KI für Anrufe?

Um die Implikationen des Gebrauchs von AI Voice Agents für den Datenschutz zu verstehen, sollten wir zunächst definieren, was wir mit dieser Technologie meinen und wie sie mit Kundendaten umgeht. Ein AI Voice Agent ist eine auf LLMs gestützte Software, die gesprochene Konversationen mit Nutzer:innen führen kann. Bei jedem dieser Anrufe erfolgt einer strukturierten Datenreise:

• Spracherfassung: Der Ton der Kund:innen wird über ein Mikrofon aufgezeichnet.Echtzeitverarbeitung: STT (Speech to Text)- und NLP (Natural Language Processing)-Module konvertieren das Gesagte zu Text und analysieren Bedeutung und Absicht.

• Antwortgenerierung: Das System generiert eine Antwort, häufig über spezielle generative KI-Tools, und wenn eine komplexere Aufgabe vorliegt eskaliert das System den Anruf an einen menschlichen Agent.

• Datenspeicherung: Transkripte, Audiodateien und Metadaten (z. B. Zeitstempel, Notizen von Agents oder Stimmungs-Tags) werden sicher in einer Datenbank oder einem Cloud-Speicher gespeichert.

• Integration: Der AI Voice Agent verbindet sich mit anderen Systemen, wie z. B. CRMs oder Helpdesks, um Anrufnotizen und Kundendetails mit ihnen zu teilen.

Für technische Führungskräfte ist es von entscheidender Bedeutung, diese Datenreise vollständig abzubilden. Dadurch wird sichergestellt, dass Richtlinien zu Verschlüsselung und Governance in jeder Phase angewendet werden, nicht nur bei der Erfassung der Daten, sodass der Schutz jederzeit zusammen mit den Informationen übertragen wird.

Spezifische biometrische und emotionale Signale in der Sprachverarbeitung

Gesprochene Daten sind nicht nur auf das beschränkt, was Kund:innen sagen, sondern sie umfassen auch die Art und Weise, wie sie es sagen. KI-Systeme können biometrische und emotionale Signale aus Sprachdaten extrahieren, um Identität, ethnische Zugehörigkeit, Stimmung, Absicht und sogar den Gesundheitszustand zu ermitteln. Zu diesen Signalen gehören:

• Prosodische Merkmale: Elemente wie Tonhöhe, Tonfall, Rhythmus und Sprechgeschwindigkeit können Stress, Frustration oder Selbstvertrauen anzeigen.

• Sprachliche Biomarker: Subtile Stimmmuster können verwendet werden, um neurologische Zustände (wie z. B. Parkinson oder Depression) oder körperliche Zustände (wie z. B. Müdigkeit) zu erkennen.

• Akustische Signaturen: Individuelle „Stimmabdrücke“ können zur Identifikation von Personen verwendet werden, selbst in unterschiedlichen Kontexten.

• Paralinguistische Hinweise: Nonverbale Geräusche (z. B. Seufzen, Zögern, Lachen) tragen dazu bei, emotionale Zustände zu vermitteln.

Da diese Merkmale unwillkürlich und dauerhaft sind, werfen sie erhebliche Sicherheitsbedenken auf. Im Gegensatz zu eingetippten Daten können Nutzer:innen diese Informationen nicht einfach maskieren oder zurückhalten. Sollten diese missbräuchlich verwendet oder weitergegeben werden, können sprachbasierte Schlussfolgerungen mehr über eine Person offenbaren, als sie wissentlich geteilt hat, was die Stimme zu einer einzigartigen biometrischen Modalität mit hohem Risiko macht.

Warum Datenschutz bei der KI-basierten Sprachverarbeitung wichtig ist 

Wenn es um Kundendaten geht, haben nicht alle Formate das gleiche Gewicht. Ein Chatbot-Transkript erfasst nur die Wörter, die Nutzer:innen eingeben.

Bei KI-Sprachtechnologie geht es dagegen um wesentlich mehr. Neben biometrischen Daten können Gespräche auch Hintergrundstimmen oder beiläufige Bemerkungen erfassen, die nie festgehalten werden sollten. Das bedeutet, dass Unternehmen Gefahr laufen, persönliche Daten ohne entsprechende Zustimmung zu speichern, was sowohl die Compliance als auch das Vertrauen von Kund:innen gefährdet.

KI-Vorschriften

Weltweit werden diese Risiken durch neue KI-Vorschriften geregelt. Im Jahr 2024 kündigte die EU ihr Gesetz zur künstlichen Intelligenz an, das erste umfassende Regelwerk auf diesem Gebiet von einer großen Regulierungsbehörde. 

Sie unterteilt die verschiedenen KI-Anwendungen in Risikoklassen (unannehmbar, hoch, begrenzt und minimal) und erlegt Unternehmen, die Systeme mit hohem Risiko einsetzen, bestimmte Verantwortlichkeiten auf. Dies gilt sowohl für Unternehmen mit Sitz in der EU als auch für Nutzer:innen aus Drittländern, wenn die Ausgabe des KI-Systems in der EU verwendet wird.

Und während es der USA noch an einem umfassenden nationalen KI-Gesetz fehlt, gibt es diesbezüglich dennoch ein Flickenteppich von Richtlinien und staatlichen Vorschriften. Seit 2019 sind mindestens 29 Gesetze in 17 Bundesstaaten in Kraft getreten, die sich vorrangig mit der KI befassen, und viele davon konzentrieren sich auf Datenschutz und Rechenschaftspflicht.

Datenschutzbestimmungen

Neben KI-spezifischen Gesetzen regeln Datenschutzbestimmungen, wie Unternehmen Kundendaten erfassen und verarbeiten dürfen. Im Europäischen Wirtschaftsraum (EWR) setzt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) hohe Maßstäbe in dieser Hinsicht. Datenminimierung und ausdrückliche Zustimmung sind verbindlich, während biometrische Daten unter eine „besondere Kategorie“ fallen, die strengere Kontrollen erfordert. In den Vereinigten Staaten sind die Regelwerke stärker fragmentiert. Es gibt wiederum kein nationales Datenschutzgesetz, aber bundesstaatliche Gesetze wie der California Consumer Privacy Act (CCPA) geben Einwohnern bestimmte Rechte. 

Außerdem gibt es branchenspezifische Gesetze, so dass der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in bestimmten gesundheitsbezogenen Kontexten gilt, während der Gramm-Leach-Bliley Act (GLBA) regelt, wie Finanzinstitute die privaten finanziellen Informationen ihrer Kund:innen verarbeiten dürfen. 

Im asiatischen Raum nimmt die Nutzung von KI rasch zu, aber die gesetzlichen Rahmenbedingungen dafür sind noch ungleichmäßig. Das chinesische Personal Information Protection Law (PIPL) gewährt Rechte, die der europäischen DSGVO ähneln, aber in Südostasien liegen nach wie vor keine umfassenden Regulierungsrahmen vor.

Was sind die wichtigsten Datenschutzbedenken bei der Verwendung von AI Voice Agents?

Die sichere Implementierung von AI Voice Agents liegt direkt in der Verantwortlichkeit von Führungskräften – von der Wahrung des Kundenvertrauens bis hin zum Erreichen uneingeschränkter Compliance. 

Wie gut Sie mit diesen Risiken umgehen, wird bestimmen, ob KI-Technologie zur Sprachverarbeitung die Geschäftsleistung Ihres Unternehmens verbessert oder ob sie es neuen Gefahren aussetzt.

Unbeabsichtigte Datenerfassung

AI Voice Agents mit empfindlichen Aktivierungsauslösern können mehr als beabsichtigt aufzeichnen, z. B. Geplauder vor einem Anruf, Kommentare nach dem Anruf oder Hintergrundstimmen. 

Fälle wie das Aufzeichnen von persönlichen Gesprächen durch Amazon Alexa zeigen, wie einfach dies geschehen kann. Diese Art der unbeabsichtigten Erfassung von Sprachdaten birgt rechtliche Risiken in sich und untergräbt das Vertrauen.Gegenmaßnahmen: Holen Sie vor der Aufzeichnung von Anrufen stets ausdrückliche Nutzereinwilligungen ein und konfigurieren Sie AI Voice Agents so, dass sie diese Vorgaben einhalten.

Risiken von Datenzugriff und Datenspeicherung

Das Speichern von Audioaufzeichnungen in der Cloud birgt Sicherheitsrisiken in sich, wenn der Zugriff nicht streng kontrolliert wird. Und ohne rollenbasierte Zugriffsberechtigungen könnten Mitarbeiter:innen, die keinen Zugriff benötigen, vertrauliche Gespräche abhören. 

Verschlüsselung, Auditprotokolle und strenge Aufbewahrungsrichtlinien tragen dazu bei, Datenschutzverletzungen, Missbrauch von Insidern und Verstöße gegen die Speicherbeschränkungsbestimmungen der DSGVO zu verhindern.Gegenmaßnahmen: Rollenbasierten Zugriff erzwingen, die Nutzung durch Prüfprotokolle überwachen und klare Aufbewahrungsrichtlinien festlegen, um nicht mehr benötigte Sprachaufzeichnungen zu löschen und unnötige langfristige Speicherung zu vermeiden.

Profiling und Missbrauch von gesprochenen Daten

KI-Sprachtechnologie kann demografische und psychologische Merkmale aus Tonfall, Tempo und Sprache ableiten. Wenn diese Einblicke für gezielte Werbung verwendet und/oder ohne Zustimmung der Anrufer an Dritte weitergegeben werden, besteht die Gefahr, dass Sie gegen Vorschriften wie die DSGVO oder den CCPA verstoßen. 

Neben den gesetzlichen Risiken untergräbt verstecktes Profiling das Kundenvertrauen, was zu Abwanderung und Reputationsschäden führt, die sich direkt auf den Umsatz auswirken.

Gegenmaßnahmen: Schützen Sie das Vertrauen Ihrer Kund:innen, indem Sie das Profiling zu Werbungszwecken verbieten und sicherstellen, dass jegliche Nutzung von Sprachdaten transparent und einwilligungsabhängig ist.

Bedrohungen durch Sprach-Klonen und Nachahmung

KI-basierte Deepfake-Tools können heute auf der Basis von nur wenigen Sekunden Audio die Stimme einer Person replizieren. Dies öffnet die Tür zu Betrug, Identitätsmissbrauch und -diebstahl sowie Social Engineering-Angriffen. 

Wenn Sprachaufzeichnungen gestohlen oder unsicher gespeichert werden, können sie verwendet werden, um Authentifizierungsmethoden zu umgehen oder unbefugten Zugriff auf Kontoinformationen zu erhalten.

Gegenmaßnahmen: Biometrische Sicherheitsvorkehrungen implementieren und mehrstufige Authentifizierung (MFA) erzwingen, um Nachahmungen zu verhindern. Kommunikationspläne entwickeln, die Kund:innen beruhigen und im Betrugsfall ihr Vertrauen schützen.

Die Herausforderungen grenzenübergreifender Compliance

Bei grenzenüberschreitenden Anrufen müssen Unternehmen einen Flickenteppich von Datenschutzgesetzen berücksichtigen. Die DSGVO erfordert eine Zustimmung nach Aufklärung und strenge Datenminimierung, während US-Vorschriften lockerer und landes- oder sektorenspezifisch sind.

Ohne sorgfältige Planung kann die globale Implementierung von KI-Sprachtechnologie zu unrechtmäßigen Datenübertragungen, Geldbußen oder Betriebsstörungen führen.

Gegenmaßnahmen: Teams in Bezug auf Unterschiede in der Gesetzgebung schulen und Plattformen mit Geolokations-Steuerelementen konfigurieren.

Ethische Herausforderungen jenseits der Compliance 

Vorschriften einzuhalten, ist nur der erste Schritt. KI-Technologie für die Sprachverarbeitung wirft darüber hinaus auch tiefere ethische Fragen in Bezug auf Fairness, Transparenz und die verantwortungsbewusste Nutzung sensibler Kundendaten auf. 

Diese Herausforderungen können nicht allein von Rechtsabteilungen bewältigt werden. Um eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung zu priorisieren, müssen Führungskräfte im Unternehmen klare Verantwortung für die Implementierung der Technologie und die resultierenden Implikationen übernehmen.

Zustimmung und Transparenz

Ethische Methoden gehen über Compliance hinaus: Sie bedeuten Offenheit darüber, wann eine Aufzeichnung erfolgt, wie lange Daten gespeichert werden und wofür sie verwendet werden. 

Und selbst wenn Unternehmen das geltende Recht einhalten, verstehen viele Nutzer:innen dennoch nicht vollständig, was mit ihren gesprochenen Daten geschieht. Datenschutzrichtlinien sind oft in juristischem und/oder technischem Fachjargon abgefasst, der für die meisten Kund:innen nur schwer verständlich ist. 

Verständliche Kommunikation über die Datenverarbeitung schafft Vertrauen und stärkt die Privatsphäre der Nutzer:innen. Um das Vertrauen Ihrer Anrufer:innen zu stärken, sollten daher Sie klare Richtlinien für Einwilligung und Transparenz implementieren.

Vorurteile und Diskriminierung

Spracherkennungssysteme können Schwierigkeiten haben, unterschiedliche Akzente und Dialekte oder Personen mit sprachbezogenen Behinderungen zu verstehen. 

Wenn dies zu Fehlern oder fehlgeschlagenen Interaktionen führt, können Kund:innen sich ausgeschlossen fühlen. Und wenn KI-Sprachtechnologie durchgehend für einige Gruppen besser funktioniert als für andere, führt dies zu ungleichen Leistungen und Behandlungen. 

Unternehmen, die diese KI-Tools verwenden, müssen sicherstellen, dass sie mit unterschiedlichen Stimmen getestet und regelmäßig auf Voreingenommenheit überprüft werden. Sorgen Sie für Fairness in Ihrem Prozess, dadurch dass Sie verschiedenartige Daten für die Schulung des Systems verwenden, regelmäßig Prüfungen auf Voreingenommenheit durchführen und Fallback-Optionen wie menschliche Mitarbeiter:innen anbieten.

Bedenken hinsichtlich Überwachung

Gespeicherte Sprachdaten können Bedenken in Bezug auf Überwachung aufwerfen, sowohl durch Unternehmen als auch durch Behörden. In einigen Ländern existieren strenge Datenschutzbestimmungen parallel zu Klauseln für die nationale Sicherheit, die Regierungsbehörden den Zugriff auf bestimmte Daten gestatten. 

Aber auch in weniger restriktiven Gerichtsbarkeiten können Anrufer:innen sich Sorgen machen, dass ihre Gespräche ohne Zustimmung überwacht oder bewertet werden. Diese Wahrnehmung wirken sich auf das Vertrauen aus und sie wirft ethische Fragen dazu auf, wie weit Unternehmen bei der Aufbewahrung und Analyse von Sprachdaten gehen sollten.

Legen Sie klare Richtlinien für die Überwachung fest und gehen Sie offen auf Probleme bei der Anruferüberwachung ein, um Vertrauen aufzubauen.

Was sind Best Practices für den Schutz von KI-Sprachdaten?

Im Folgenden sind fünf Punkte aufgeführt, die Sie bei der sicheren Implementierung von KI Voice Agents für den Kundensupport beachten sollten. Jeder Tipp bezieht sich auf einen unterschiedlichen Teil der Datenreise und hebt die Verantwortlichen hervor, die für die Implementierung von Schutzmaßnahmen verantwortlich sind.

1. Grundsätze für Privacy-by-Design

Datenschutz sollte nicht im Nachhinein hinzugefügt werden. Wenn Sie Compliance und ethische Erwägungen von Anfang an in die Implementierung Ihrer KI-Sprachtechnologie integrieren, können Sie sicherstellen, dass Sicherheitsmaßnahmen in die Struktur des Systems eingegliedert und nicht erst rückwirkend angewendet werden. 

Dazu gehören Standardeinstellungen, die: 

• die Datenerfassung minimieren

• einfache Steuerelemente für Nutzer:innen bereitstellen

• transparente Richtlinien, die klarstellen, welche Daten erfasst werden, wofür sie verwendet werden, wie lange sie gespeichert werden und wie sie ihre Einwilligungsentscheidungen aktualisieren (oder die Löschung Ihrer Daten verlangen) können. 

Auf diese Weise entwickelte Systeme sind sicherer, gerechter und nachhaltiger.

Vorschlag für CROs und CTOs: Machen Sie Privacy-by-Design zu einer gemeinsamen Priorität. Dies schützt Ihre Kund:innen und es demonstriert Verantwortungsbewusstsein, bevor Regulierungsbehörden darum bitten.

2. Ende-zu-Ende-Verschlüsselung

Erwägen Sie die Verwendung einer Plattform, die von AI Agents erfasste Sprachdaten sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand verschlüsselt. Dadurch wird sichergestellt, dass Transkripte selbst bei einer Sicherheitsverletzung für Angreifende unlesbar bleiben. Es ist darüber hinaus eine grundlegende Schutzmaßnahme, die von vielen Datenschutzbestimmungen gefordert wird. 

Beispielsweise bietet die AI Voice Agent-Plattform von Aircall TLS/SRTP-Verschlüsselung für Ende-zu-Ende-Sicherheit und um den unbefugten Zugriff auf Anruferinformationen zu verhindern.

Vorschlag für CTOs: Priorisieren Sie strenge Verschlüsselungs- und Sicherheitsprotokolle wie AES-256 für alle Speicher- und Übertragungsvorgänge. Dadurch wird die Gefährdung im Fall von Datenschutzverletzungen verringert und Sie zeigen Ihren Kund:innen, dass Sie den Schutz ihrer Daten ernst nehmen.

3. Anonymisierung und Unkenntlichmachung

Gespeicherte Transkripte von Konversationen mit AI Voice Agents können vertrauliche Informationen wie Kontonummern oder Gesundheitsangaben enthalten. 

Automatisierte Tools für die Unkenntlichmachung können diese Daten entfernen, während Anonymisierung verhindert, dass sie mit Einzelpersonen in Verbindung gebracht werden können. Diese Maßnahmen können die Folgen von Sicherheitsverletzungen reduzieren und Unternehmen dabei unterstützen, Gesetze wie die DSGVO einzuhalten.Vorschlag für CTOs: Implementieren Sie Tools für die Unkenntlichmachung, die vertrauliche Daten automatisch bereinigen, um regulatorische und Reputationsrisiken abzumindern.

4. Rollenbasierte Zugriffskontrolle

Aufzeichnungen von Konversationen mit AI Voice Agents dürfen nicht für alle Mitarbeiter:innen zugänglich sein. Rollenbasierte Berechtigungen begrenzen das Risiko, indem sie sicherstellen, dass nur zuständige Personen auf Kundendaten zugreifen können. 

Aircall unterstützt die zweistufige Authentifizierung (2FA) und die Authentifizierung über SAML, damit nur autorisierte Teammitglieder Zugriff auf die persönlichen Daten von Kund:innen erhalten.

In Kombination mit Auditprotokollen kann dies eventuellen Missbrauch reduzieren und die Compliance vereinfachen. Ohne derartige Sicherheitsvorkehrungen könnten einzelne Teammitglieder unbeabsichtigt Datenschutzverletzungen vornehmen, die zu Reputationsschäden führen.Vorschlag für Supportleitende: Implementieren Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen und strenge Aufbewahrungs- und Löschungsrichtlinien, um Compliance sicherzustellen.

5. Transparenz gegenüber Kund:innen

Kund:innen erwarten Transparenz darüber, wie ihre Daten verarbeitet werden. Geben Sie daher klare Erklärungen ab, welche Informationen in Konversationen mit AI Voice Agents erfasst werden, wie Sie diese Daten verwenden und wie lange sie gespeichert werden. Gut informierte Kund:innen fühlen sich sicherer in der Nutzung Ihrer Dienste und werden weniger besorgt sein, dass ihre Daten falsch gehandhabt oder missbraucht werden. 

Ratschläge für CROs und Supportleitende: Schulen Sie Ihre Teams im Beantworten von Fragen zum Datenschutz. Klare, ehrliche Erklärungen verhindern Abwanderung und fördern die Kundentreue (und sie sind in manchen Ländern sogar verbindlich).

Aircall: Sicher, zuverlässig und bereit für die Zukunft der KI-Sprachtechnologie

KI-Technologie für die Sprachverarbeitung eröffnet neue Möglichkeiten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses für Agents und Kund:innen, aber sie bringt auch zusätzliche Verantwortung in Bezug auf Datenschutz und ethische Erwägungen mit sich. 

Der falsche Umgang mit Sprachdaten kann zu Vertrauensverlust, Umsatzverlust und sogar rechtlichen Sanktionen führen, sodass Compliance nicht erst im Nachhinein betrachtet werden sollte.

Unternehmen, die mit Transparenz und Sicherheit vorausgehen, gewinnen dadurch mehr als nur Schutz. Sie bauen stärkere Kundenbeziehungen auf, reduzieren die Abwanderung und sie heben sich in überfüllten Märkten ab, in denen Vertrauen ein echtes Unterscheidungsmerkmal ist.

Aircall erfüllt all diese Anforderungen. Aircall wurde von Grund auf unter Berücksichtigung von Sicherheit und Compliance entwickelt und bietet die folgenden Vorteile: 

1. Tools für CTOs, die sie zur Durchsetzung von Verschlüsselung und rollenbasiertem Zugriff benötigen

2. Transparente Methoden zum Umgang mit Daten für CROs, um das Vertrauen ihrer Kund:innen zu gewinnen

3. Sicherheitsfunktionen für Support-Direktoren, die sie bei der Einhaltung von Compliance im täglichen Betrieb unterstützen. 

Datenbereinigung, die Anruftranskripte anonymisiert und sensible Daten entfernt, bevor sie in KI-Modelle eingespeist werden. Funktionen wie zweistufige Authentifizierung (2FA) und Authentifizierung über SAML, Nutzerrollen, Cloud-Sicherheitstools und TLS/SRTP-Verschlüsselung, die dazu beitragen, Ihre Kundendaten (und Ihren Ruf) zu schützen. 

Aircall ist der Partner, den Sie benötigen, um das volle Potenzial von KI-Sprachtechnologie verantwortungsbewusst zu nutzen, ohne dabei Compliance oder Kundenvertrauen zu beeinträchtigen.

Sind Sie bereit, KI-Sprachtechnologie sicher und regelkonform zu implementieren? Testen Sie Aircall noch heute kostenlos. 

*State of Ethics and Trust in Technology Annual Report, Deloitte

Veröffentlicht am 26. Dezember 2025.