ElevenLabs ist bei den meisten als Stimmen-Generator bekannt — die andere Haelfte des Hauses, die Transkription, lief lange unter dem Radar. Das aendert sich mit dem Scribe-Update im Mai 2026: ElevenLabs hat die Echtzeit-Transkription um zwei Funktionen ergaenzt, die genau die zwei groessten Schmerzpunkte deutscher Anwender treffen — falsch verschriftlichte Fachbegriffe und vollgemuellte Transkripte mit Fuellwoertern.
Wir haben uns angesehen, was die Neuerungen praktisch bringen — und fuer wen sich Scribe damit wirklich lohnt.
Was genau neu ist
| Neuerung | Was es tut |
|---|---|
| Realtime Keyterms | Du gibst dem Modell vorab eine Liste wichtiger Begriffe; es wird darauf vorgepraegt und schreibt sie korrekt |
Verbatim-Schalter (no_verbatim) | Entfernt Fuellwoerter (“aehm”, “aeh”) automatisch aus dem Transkript |
audio_duration_secs | Die Antwort liefert die Gesamtdauer der transkribierten Aufnahme mit |
recording_quality | Einstufung der Aufnahmequalitaet (studio, good, ok, poor, bad) |
Die beiden ersten Punkte sind die eigentlich relevanten. Sie betreffen die Qualitaet des fertigen Texts — und damit den Aufwand, den du nach der Transkription noch hast.
Warum Keyterms gerade fuer Deutsch ein Gamechanger ist
Wer schon einmal ein deutsches Fachgespraech automatisch hat transkribieren lassen, kennt das Problem: Generische Modelle straucheln bei
- deutschen Komposita (“Gewaehrleistungsausschluss”, “Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz”),
- Branchen- und Produktnamen (die nirgends im Trainingskorpus stehen),
- Eigennamen von Personen, Firmen, Orten.
Das Ergebnis sind kreative Verschriftlichungen, die du anschliessend muehsam von Hand korrigierst — bei einem einstuendigen Meeting schnell die laenger dauernde Arbeit als das Meeting selbst.
Genau hier setzt Keyterms an: Du hinterlegst die kritischen Begriffe vorab, und das Modell wird darauf gebiast — es erwartet sie also und schreibt sie korrekt. Fuer Protokolle in Recht, Technik, Medizin oder einer Nischenbranche ist das der Unterschied zwischen “fast fertig” und “noch eine Stunde Nacharbeit”.
Praxis-Tipp: Pflege dir pro Kunde oder Projekt eine kleine Keyterms-Liste — Firmenname, Produktnamen, die fuenf bis zehn Fachbegriffe, die staendig fallen. Das ist in zwei Minuten erledigt und spart bei jeder Transkription dieselbe Korrekturschleife.
Der Verbatim-Schalter: sauberer Text statt Sprech-Protokoll
Die zweite Neuerung klingt klein, ist aber im Alltag Gold wert. Mit no_verbatim wirft Scribe Fuellwoerter automatisch raus. Statt
“Also, aeh, wir muessten, aehm, das nochmal, ja, ueberdenken”
bekommst du
“Wir muessten das nochmal ueberdenken.”
Fuer Meeting-Protokolle und Podcast-Show-Notes ist das genau richtig: Du willst die Substanz, nicht das wortgetreue Sprech-Stenogramm. Wer dagegen ein woertliches Protokoll fuer juristische Zwecke braucht, laesst den Schalter weg und bekommt jedes “aehm” — die Wahl liegt bei dir.
Fuer wen sich Scribe jetzt lohnt
1. Berater, Anwaelte, Aerzte — alle mit Fach-Protokollen
Wer regelmaessig Gespraeche dokumentiert, in denen praezise Fachbegriffe fallen, spart mit Keyterms die groesste Zeitfresser-Schleife. Das fertige Protokoll braucht weniger Nachbearbeitung. Wie du daraus in einem Rutsch eine saubere Zusammenfassung machst, zeigt der Guide KI-Meeting-Protokoll erstellen.
2. Podcaster und Content-Creator
Echtzeit-Transkription plus Verbatim-Filter liefert dir die Basis fuer Show-Notes, Blog-Versionen einer Folge und Untertitel — ohne dass du das Audio nochmal durchhoeren musst. Das passt direkt in einen Podcast-Workflow, wie er im Guide KI-Podcast erstellen beschrieben ist.
3. Live-Untertitel und Barrierefreiheit
Die Echtzeit-Variante laeuft ueber WebSocket — das Transkript entsteht waehrend gesprochen wird. Damit lassen sich Live-Untertitel fuer Webinare und interne Meetings realisieren, ein echter Pluspunkt fuer Barrierefreiheit.
So baust du es in deinen Workflow ein
Das Schoene an ElevenLabs ist, dass Stimme und Transkription aus einem Haus kommen — du kannst dir einen kompletten Audio-Kreislauf bauen: transkribieren, bearbeiten, neu vertonen. Wer Scribe selbst testen will, findet die Funktionen direkt im ElevenLabs-Konto; die Echtzeit-Features sitzen im Scribe-Bereich.
Fuer die Automatisierung drumherum — “neue Aufnahme rein, Transkript raus, Zusammenfassung per Mail” — kombinierst du Scribe mit einer No-Code-Automation. Damit laeuft die ganze Kette ohne manuelles Hochladen, und du sammelst Transkripte und Protokolle automatisch an einem Ort.
Die ehrliche Einordnung
Drei Dinge, die du realistisch einordnen solltest:
1. Keyterms ist Hilfe, kein Wunder. Es verbessert die Trefferquote bei bekannten Begriffen deutlich — aber komplett unbekannte Eigennamen, die du nicht hinterlegst, kann auch Scribe raten. Die Liste pflegen lohnt sich.
2. Aufnahmequalitaet bleibt entscheidend. Das neue recording_quality-Feld ist ehrlich: Bei “poor” oder “bad” hilft auch das beste Modell wenig. Ein ordentliches Mikro schlaegt jede Software-Korrektur.
3. Datenschutz mitdenken. Transkripte von Mandanten- oder Patientengespraechen sind sensible Daten. Wenn du sie ueber einen externen Dienst schickst, brauchst du die passende Rechtsgrundlage und Dokumentation. Der AI Act Readiness Check im AEGIS-Hub hilft dir einzuordnen, welche Pflichten beim Einsatz von KI-Transkription in deinem Kontext gelten.
Fazit: Endlich ein Transkriptions-Update, das den richtigen Schmerz trifft
Die meisten Transkriptions-Updates drehen an Latenz und Sprachenzahl. ElevenLabs hat mit dem Scribe-Update die zwei Dinge verbessert, die im deutschen Alltag wirklich nerven: falsch geschriebene Fachbegriffe und vollgemuellte Transkripte. Keyterms und der Verbatim-Schalter sparen genau die Nacharbeit, die Transkription bisher oft unwirtschaftlich machte.
Fuer alle, die regelmaessig Gespraeche mit Fachvokabular dokumentieren — Berater, Kanzleien, Praxen, Podcaster — ist Scribe damit ab Mai 2026 eine ernsthafte, praxistaugliche Option. Mit einer gepflegten Keyterms-Liste holst du das Maximum heraus.
