Schnittstellen in natürlicher Sprache ermöglichen die Interaktion zwischen Mensch und Computer durch die Übersetzung menschlicher Absichten in Steuerbefehle von Geräten und analysieren die Sprache oder Gesten des Benutzers. Dieser neuartige Interaktionsmodus ergibt sich aus Fortschritten in den Bereichen künstliche Intelligenz, Expertensysteme, Spracherkennung, semantisches Web, Dialogsysteme und Verarbeitung natürlicher Sprache und bringt das Konzept des intelligenten persönlichen Assistenten (IPA) mit sich. Derzeit gibt es eine umfangreiche Literatur zu diesem Thema. Nach unserem besten Wissen gibt es jedoch keine gründliche Analyse des Standes der Technik auf diesem Gebiet. In diesem Zusammenhang präsentieren wir in diesem Artikel einen Überblick über das Feld und diskutieren die wichtigsten Trends, kritischen Bereiche und Herausforderungen eines IPA. Ein weiterer Beitrag ist der Vorschlag einer Taxonomie für die IPA-Klassifikation. Die Methode zur Erreichung dieser Ziele bestand aus einer systematischen Literaturrecherche basierend auf den Kriterien Population, Intervention, Vergleich, Ergebnis und Kontext (PICOC). Als Ergebnis gingen wir von mehr als 3472 wissenschaftlichen Artikeln aus, die in den letzten sechs Jahren veröffentlicht wurden, und durchsuchten eine Reihe von Datenbanken, die ausgewählt wurden, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, hochrelevante Artikel zu finden. Die Überprüfung wählte die 58 wichtigsten Artikel aus und identifizierte Herausforderungen und offene Fragen. Wir diskutieren auch in dem Artikel den aktuellen Status, Nutzung, Sicherheits- und Datenschutzfragen, Typen, und Architekturen in Bezug auf eine IPA. Wir kommen zu dem Schluss, dass Benutzerfreundlichkeit, Sicherheit und Datenschutz das Vertrauen des Benutzers in die Annahme eines IPA direkt beeinflussen.
