Make or Buy? Strategische Entscheidung bei KI-Chatbots im Tourismus
Der Einsatz generativer KI-Chatbots verändert den Tourismus nachhaltig – doch lohnt sich der Eigenbau oder ist der Zukauf besser?
Der Artikel beleuchtet die Vor- und Nachteile beider Ansätze, zeigt technische und organisatorische Schlüsselfaktoren auf und gibt Orientierung, wie Tourismusunternehmen die richtige Strategie für nachhaltige Innovation und Effizienz finden.
Externe Anbieter oder Eigenentwicklung: Was passt zu Ihrem Unternehmen?
Die Zusammenarbeit mit externen Anbietern kann bei der Entwicklung eines Chatbots zwar sehr effizient sein, doch einige Tourismusunternehmen – insbesondere größere Organisationen mit umfangreichen IT-Kapazitäten – bevorzugen möglicherweise einen internen Ansatz.
Die Kauf-Strategie: Schnelle Markteinführung und planbare Kosten
Bei einer „Kauf“-Strategie nutzen Unternehmen in der Regel eine vorgefertigte Plattform oder einen abonnementbasierten Dienst. Der Anbieter kümmert sich um die meisten technischen Komplexitäten – Modell-Hosting, Datenpipelines, Sicherheitspatches –, sodass sich das Tourismusunternehmen auf die Anpassung der Workflows und Datensätze des Chatbots konzentrieren kann. Diese Strategie ermöglicht die schnellste Markteinführung durch die Konfiguration bestehender Lösungen. Außerdem senkt sie den anfänglichen technischen Aufwand, vereinfacht die Budgetierung und ermöglicht vorhersehbare Kosten, z. B. monatliche oder jährliche Gebühren. Allerdings können Innovationen und erweiterte Anpassungen an die Geschäftsstrategien des Unternehmens eingeschränkt sein.
Die Make-Strategie: Flexibilität und Kontrolle durch Eigenentwicklung
Die „Make”-Strategie umfasst die interne Entwicklung und Wartung der generativen KI-Chatbot-Lösung. Trotz der höheren Komplexität zu Beginn kann sie langfristig Flexibilität, Anpassungsmöglichkeiten und Vorteile durch die eigene Kontrolle bieten. Im Folgenden sind wichtige technische Faktoren aufgeführt, die Tourismusunternehmen bei der Bewertung einer „Make”-Strategie berücksichtigen sollten.
Technische Schlüsselfaktoren für die Eigenentwicklung
1. Infrastruktur und das Modell-Hosting
Die Infrastruktur und das Modell-Hosting erfordern die Planung ausreichender GPU- oder Cloud-Ressourcen für die LLM-Anpassung, z. B. die Einrichtung von Container-Orchestrierung, Lastenausgleich und DevOps-Pipelines, um variable Benutzerlasten zu bewältigen und eine konsistente Leistung sicherzustellen.
2. Modellauswahl und Feinabstimmung
Die Modellauswahl und Feinabstimmung beginnen häufig mit vorab trainierten Open-Source- oder Unternehmensmodellen, die durch die Integration von Standortdaten, Buchungs-APIs und saisonalen Erkenntnissen weiter an den Tourismusbereich angepasst werden können; Prompt-Engineering-Techniken tragen dazu bei, die Genauigkeit der Antworten aufrechtzuerhalten. Die Auswahl eines geeigneten Modells hängt von mehreren Faktoren ab. Bei der Auswahl eines Modells für generative KI-Chatbots sind Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit, Antwortqualität und Datenschutz entscheidend. Das Modell sollte Daten in Übereinstimmung mit den EU-Vorschriften verarbeiten, an spezifische Bedürfnisse anpassbar sein und eine natürliche, menschenähnliche Interaktion ermöglichen, um die Erwartungen der Nutzer zu erfüllen.
3. Datenpipelines und Governance
Datenpipelines und Governance zur Integration von Informationen aus verschiedenen Quellen, um diese für KI nutzbar zu machen – CRM-Systeme, Buchungsmaschinen, nutzergenerierte Inhalte – und zur Gewährleistung der Einhaltung der DSGVO und des KI-Gesetzes durch ordnungsgemäße Anonymisierung und Datenzugriffskontrollen.
4. suchgestützte Generierung und Wissensgraphen
Durch die suchgestützte Generierung und Wissensgraphen lassen sich Halluzinationen reduzieren, indem relevante Unternehmens- oder Tourismusdaten indexiert und eingebettet werden. Auf diese Weise kann der Chatbot sofort Kontextinformationen aus einer Vektordatenbank oder einem Wissensgraphen bereitstellen, die komplexe Reisezusammenhänge (wie Reiserouten durch mehrere Städte oder Veranstaltungspläne) erfassen können.
5. Anforderungen an Talente und Fähigkeiten
Die Anforderungen an Talente und Fähigkeiten sind hoch, da Datenwissenschaftler, Softwarearchitekten und Compliance-Experten zusammenarbeiten müssen, um die Optimierung von NLP-Modellen, das Design verteilter Systeme und den rechtmäßigen Umgang mit Daten während des gesamten Projektlebenszyklus zu beherrschen.
6. Langfristige Vorteile: Geistiges Eigentum und Wettbewerbsvorteile
Der Besitz von geistigem Eigentum generiert einen langfristigen ROI und Wettbewerbsvorteile. Er ermöglicht eine tiefere Individualisierung, kontinuierliche Innovation und die Fähigkeit, fortschrittliche Techniken wie multimodale Modelle oder ereignisgesteuerte Architekturen einzusetzen, wodurch sich das Unternehmen in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Tourismusmarkt von anderen abheben kann.
Hybridmodelle: Kombination aus Kauf und Eigenentwicklung
Die meisten Unternehmen beginnen mit einem schnellen PoC unter Einbeziehung eines Dienstleisters, um die Realisierbarkeit des Konzepts zu überprüfen, und entscheiden dann, ob ein maßgeschneiderter, interner Ansatz sinnvoll ist. Auch ein Hybridmodell ist möglich, bei dem erste Experimente über die Plattform eines Anbieters durchgeführt werden und wichtige Komponenten (z. B. spezielle Module für die Datenverarbeitung oder erweiterte Analysen) im Laufe der Zeit intern entwickelt werden.
Fazit: Erfolgsfaktoren für KI-Chatbots im Tourismus
Insgesamt zeigt die Diskussion deutlich, dass die Einführung eines generativen KI-Chatbots im Tourismusbereich mehrdimensional gestaltet werden muss. Unternehmen sind gut beraten, mit einer systematischen Strategie zu beginnen, die die technologische Machbarkeit, rechtliche Absicherungen sowie die organisatorische und kulturelle Verankerung berücksichtigt. Dabei werden auch Nachhaltigkeitsaspekte berücksichtigt, ebenso wie die Frage, wie viel Energie investiert werden kann, um einen echten Mehrwert für die Kunden zu schaffen.
Die kontinuierliche Qualitätssicherung und Datenpflege, die regelmäßige Auswertung von Nutzerfeedback und eine innovationsfreundliche Denkweise gehören ebenfalls zu den wichtigsten Erfolgsfaktoren. Wenn alle Aspekte beachtet werden können, kann der Chatbot langfristig zu einem wertvollen „Mitarbeiter“ werden, der Kundenanfragen schnell und kompetent bearbeitet.
Autoren: Milad Morad, Moritz Busch; Dieser Text wurde mit Unterstützung von generative KI erstellt
Redaktion: Marie Landsberg
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