Künstliche Intelligenz durchdringt viele Lebensbereiche – und nun auch das Smarthome. Die nächste Innovation digitaler Gebäudetechnik kommt in natürlicher Sprache daher. Statt Regeln und Routinen zu programmieren, sagen wir einer KI, was wir möchten: „Wecke mich an jedem Arbeitstag um 7 Uhr mit Musik von meinem Lieblingssender. Dimme dazu das Licht auf 50 Prozent und schalte die Kaffeemaschine ein.“
Bislang setzt so eine Gebäudeautomatisierung Hintergrundwissen voraus. Ohne Kenntnis der Zusammenhänge läuft wenig. Man muss die beteiligten Geräte mit ihren Bezeichnungen im System kennen und logische Wenn-dann-Verknüpfungen erstellen, nicht selten mit Bedingungen. Etwas Fantasie gehört auch dazu, um sich den theoretischen Ablauf als reales Ergebnis vorzustellen. Kurz: Das Smarthome von heute ist vor allem etwas für Profis, technikaffine Menschen und Nerds.
Inhaltsverzeichnis
Matter-fähige Systeme mit KI
Eine neue Generation digitaler Assistenten will das ändern. Sie zeigt, dass der Matter-Standard für große Plattformen von Amazon über Apple bis Google vor allem eines ist: Mittel zum Zweck. Ein Standard, der die Grundlage des vernetzten Zuhauses bildet. Obendrauf kommen Chatbots – als digitale Hausmeister der Zukunft. Sie verstehen unsere Wünsche, interpretieren die darin enthaltenen Aufgaben. Sie übersetzen den Auftrag in Maschinensprache. Und während Apple noch mit der EU diskutiert, welchen Einschränkungen die neue Siri AI in Europa unterliegen wird, treiben andere Unternehmen die Markteinführung bereits voran.
Amazon etwa schaltet, nach den Vereinigten Staaten und Kanada, seine Alexa+ in weiteren Ländern frei. Deutschland, Österreich, Frankreich, Italien, Spanien und Mexiko befinden sich im Early-Access-Programm, andere sollen folgen. Für 2027 hat das Unternehmen den Rollout in mindestens zehn zusätzlichen Staaten angekündigt (link). Google ist dabei, seinen Google Assistant auf Nest-Lautsprechern und -Displays durch Gemini Live zu ersetzen. Auch hier begann der Vorabzugriff zuerst in den USA, erstreckt sich mittlerweile aber auf 20 Länder (link).
Plattformbetreiber, die über kein eigenes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) verfügen, holen sich Hilfe aus der KI-Welt. So setzt SwitchBot beispielsweise auf den autonomen Agenten OpenClaw (link). Athom hat sich für Homey mit OpenAI zusammengetan: Über das Model Context Protocol (MCP) kann ChatGPT mit dem System der Niederländer kommunizieren (link). Das Ziel ist überall dasselbe: Befehle per Sprach- oder Text-Chat sollen die manuelle Programmierung ersetzen.
Wie gut funktioniert die Automatisierung per Sprache?
Am Beispiel von Alexa wird der Fortschritt deutlich. In ihrer bisherigen Ausprägung war Amazons Sprachassistentin nicht besonders intelligent. Eine ungeschickt formulierte Bitte oder ein falscher Gerätename führten schnell zur Antwort: „Damit kann ich Dir leider nicht weiterhelfen.“ Alexa+ ist in solchen Fällen toleranter. Sie interpretiert Aussagen besser („Mir ist warm“) und kann im Zweifelsfall nachfragen, was gemeint ist. Das gilt im Prinzip für alle Dialogsysteme, die von einem LLM angetrieben werden – es gibt jedoch Unterschiede.
Amazon Alexa+ im Praxistest
In Deutschland und Österreich trägt Alexa+ das Label „Early Access“. Der Vorabzugang steht Amazon-Kunden zur Verfügung, die über ein Echo-Gerät der neuesten Generation verfügen oder die Freischaltung online beantragt haben (link). Nach Ende der Testphase soll der Service kostenpflichtig werden – für eine separate Gebühr von 22,99 Euro oder inkludiert ins Prime-Abonnement.
Mit Aktivierung des neuen Sprachdienstes ändert sich das Erscheinungsbild der Alexa-App, die fortan ein geschwungenes „a“ als Zeichen für Alexa+ im Chat-Fenster trägt. Ob per Sprache oder Text-Chat: Die künstliche Intelligenz von Amazon kann nun Routinen anlegen, die das Smarthome steuern. Im Folgenden sind Chatverläufe aus der App zu sehen, um etwas zeigen zu können. Im reinen Sprachdialog mit Echo-Geräten oder Fire‑TVs verhält Alexa+ sich ähnlich, verweist bei komplexen Themen aber ebenfalls auf die App.
Zum Test haben wir eine typische Morgenroutine in Auftrag gegeben: Um 7:30 Uhr soll das Licht im Schlafzimmer und in der Küche angehen. Die Kaffeemaschine, verbunden mit einer Schaltsteckdose, nimmt ihren Betrieb auf und die Zieltemperatur im Bad wird auf 22 Grad gestellt. Alexa+ geht ans Werk und wenige Sekunden später erscheint unter „Routinen“ in der App der gewünschte Ablauf.
Änderungen sind jederzeit möglich – auch sprachgesteuert –, man muss Alexa nur darum bitten. So lässt sich etwa nachträglich die Lichtfarbe auf Warmweiß festlegen. Damit der Tag nicht mit der zuletzt gewählten Einstellung vom Vorabend beginnt. Auch langsames Hochdimmen von 0 bis 100 Prozent Helligkeit baut die KI auf Wunsch in die Routine ein.
Die nächste Stufe der Automatisierungslogik sind Bedingungen. Also bitten wir Alexa, die Lampen nur dann zu aktivieren, wenn es draußen um 7:30h noch dunkel ist. Sie meldet Vollzug, doch die App zeigt ein anderes Bild. Dort steht zwar „nachts“ als Bedingung, allerdings für alle Teile der Automation – nicht nur fürs Licht. Ein zweiter Versuch löscht die Bedingung wieder und stellt den Ausgangszustand her. Beides verfehlt sein Ziel. Bis hierhin hat Alexa noch nicht verstanden, dass sie Lampen und Geräte getrennt behandeln muss, wenn die Einschränkung „nachts“ nur für das Licht gelten soll.
Im dritten Anlauf fällt der digitale Groschen. Alexa erkennt das Problem und schlägt vor, die Aufgabe aufzuteilen: in eine Routine für intelligente Lichtsteuerung und eine zweite, die sich um Kaffeemaschine und Heizung kümmert. Mission erfüllt, wenngleich der ursprüngliche Ablauf im System zurückbleibt. Die Zahl der Routinen wächst auf drei. Um Konflikte zu vermeiden, muss die jetzt überflüssige, erste Automation gelöscht werden. Auch das erledigt die KI-Assistenz auf Wunsch, noch besser wäre es freilich, sie würde von selbst darauf kommen.
Auf Kontrolle und ein wenig Know-how der Nutzer kann das System im Augenblick also nicht verzichten. Wer keine Ahnung von Routinen hat, wird kaum in der Alexa-App nachschauen und dort nach Fehlern suchen. Er stellt erst bei der Ausführung am nächsten Morgen fest, dass etwas nicht funktioniert, wie es soll. Allerdings hilft Alexa+ dann auch bei der Lösung des Problems.
Außerdem benötigt die KI keine festgelegten Formulierungen oder Gerätenamen mehr. „Schließe den Rollladen im Wohnzimmer“ funktioniert ebenso wie „Schließe den Wohnzimmer-Rollladen“ oder „Schließe die Beschattung“. Früher hieß es bei einem falschen Begriff: „Ich finde kein Gerät mit diesem Namen im Wohnzimmer.“ Ein Fortschritt, der das Smarthome deutlich intuitiver und zugänglicher macht.
Homey Pro mit ChatGPT im Praxistest
Gleiches Szenario, andere KI: Besitzer einer Homey-Zentrale von Athom können ihre App mit ChatGPT verknüpfen. Im Dialog des Chatbots von OpenAI erscheint danach ein kleines, kreisförmiges Homey-Symbol, wann immer man mit seinem Smarthome spricht. ChatGPT übersetzt die Eingaben in sogenannte „Flows“. So heißen Automationen oder Routinen im Sprachgebrauch von Homey.
Auch in diesem Fall ging es wieder darum, eine Morgenroutine zu erstellen – mit denselben Vorgaben wie bei Amazon: Morgens um 7:30 Uhr sollte das Licht angehen, gefolgt von anderen Geräten. Und wieder wurde nachträglich die Lichtfarbe Warmweiß als Ergänzung hinzugefügt.
Im Dialog fiel auf, dass ChatGPT gleich tief in die Technik einsteigt. Der Nutzer wird mit mehreren Optionen konfrontiert, wie das warmweiße Licht zu erreichen sei. Er soll auf Rückfragen antworten wie: „Sind Deine Lampen gruppen-/szenenfähig?“ Vieles davon ist der höheren Komplexität und Leistungsfähigkeit des Homey-Systems geschuldet, das im Vergleich mit Alexa mehr Möglichkeiten bietet. Es setzt aber auch Fachwissen voraus, um kluge Entscheidungen zu treffen.
Verwirrend wird es, als ChatGPT dann Vorschläge unterbreitet, die sich im nächsten Schritt als undurchführbar erweisen. So bietet die KI selbst an, eine Lichtszene („Mood“) zu erstellen – um danach festzustellen, dass der verfügbare Homey-Connector „keine Funktion zum Erstellen neuer Moods“ besitzt. Das Ganze wird garniert mit seitenweisen Erklärungen, warum etwas nicht geht und welche möglichen Workarounds zur Lösung des Problems bestehen.
Regelmäßige Nutzer von ChatGPT kennen dieses Verhalten. Das beredsame Sprachmodell neigt dazu, noch vor dem Abschluss einer Aufgabe drei neue anzubieten, die es gerne verfolgen würde. Zwischen den Arbeitsschritten gehen auch mal Dinge verloren. So fällt im Laufe der Umsetzung das Küchenlicht aus der Routine heraus. Beim erneuten Hinzufügen verschwinden plötzlich alle Dimmbefehle. Immerhin weiß ChatGPT sofort, dass es einen zweiten Flow benötigt, um die Lampen unabhängig von anderen Geräten zu steuern. Es splittet die Automationen auf, belässt die Kaffeemaschine allerdings im Ursprungs-Flow, sodass sie doppelt vorhanden ist. Auch hier geht es derzeit also nicht ohne Kontrolle und menschliches Feintuning.
Fazit: Mehr als leere Worte
Heimautomatisierung per Sprache: In einfachen Fällen funktioniert das bereits gut. Komplexe Aufgaben verlangen Korrektureingriffe und menschliches Mitdenken – zumindest derzeit noch. Die Ergebnisse sind Momentaufnahmen. Es liegt in der Natur von Systemen wie ChatGPT, dass sie dynamisch reagieren und sich weiterentwickeln. Alexa+ greift auf verschiedene Sprachmodelle zu, etwa von Anthropic oder Mistral AI. Welches davon gerade Dienst tut, können die Nutzer nicht beeinflussen. Sie wissen es nicht einmal, weil die Auswahl unbemerkt im Hintergrund erfolgt.
Schon die bisherigen Erfahrungen zeigen aber: Automatisierung auf Zuruf ist kein leeres Versprechen. Beim Tempo, das KI-Entwicklung an den Tag legt, wird die Leistung der Modelle weiter zunehmen. Gut möglich, dass eine neue Generation die Anforderungen an Regeln im Smarthome bereits verinnerlicht hat. Oder dass Expertensysteme für die Gebäudeautomatisierung entstehen, die speziell auf solche Aufgaben hin trainiert werden. Erste Ansätze dazu gibt es bereits, in Deutschland etwa von Unternehmen wie ProKNX oder Splendid Minds (link).
Dass amerikanische Konzerne in dieser Entwicklung den Takt vorgeben, behagt vielen Europäern nicht. Sie führen den Datenschutz ins Feld und die zunehmende Abhängigkeit von Technologie aus Übersee. „Digitale Souveränität“ lautet das Schlagwort der Stunde.
Nicht ohne Grund: Gerade hat die US-Regierung entschieden, dass Anthropics Modelle der fünften Generation (Fable und Mythos) nur im Heimatmarkt und nur von Amerikanern genutzt werden dürfen – weil sie offenbar so verboten gut sind. Praktisch gesehen steht eine andere Frage im Raum: nicht, warum viele Anwendungen die Sprachmodelle der Amerikaner nutzen, sondern warum Europa dieser Übermacht so wenig entgegenzusetzen hat.
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