19.12.2022

Die Hotel-Individualisierer: NeedNect Solutions und die Mühsal der Hotel-Branche

Need-Nect-Co-Founderin Ines Ganner möchte die Hotel-Branche ins digitale Zeitalter holen. Und Betrieben mittels Daten-Management sowie Individualisierung ein besseres Service für Gäste ermöglichen. Dafür gab es für das Kärntner Startup bereits eine Auszeichnung in München.
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NeedNect, Hotelbrnache, Profil erstellen
(c) Daniel Waschnig - Ines Ganner, Co-Founderin von NeedNect.

Als eine „Branche der Räume“ blieb sie lange Zeit in einer Hinsicht ein unterentwickelter Raum. Der Hotellerie kam es wenig in den Sinn – elitäre Ausnahmen abgesehen – auf die möglichen Technologien der letzten Jahre zu setzen, individuelle Wünsche ihrer Gäste als Service zu ermöglichen und dadurch den frei schwebenden Datenschatz für künftige „Buchungs-Saisonen“ aufzubauen. Man zögerte und es blieb „mühsam“. Dies jedenfalls erkannten die drei NeedNect Solutions-Gründer:innen Fabio Wilhelmer, Raphael Duhs und Ines Ganner. Und hatten eine Idee.

NeedNect-Gründer kannte Probleme

Mit ihrem Kärntner Startup haben die drei eine Plattform entwickelt, die Hotels und Gäste nach der Buchung miteinander vernetzt. Jene haben somit die Möglichkeit, individuelle Anpassungswünsche an ihre Buchung zu knüpfen.

„Gestartet hat das Ganze unser Visionär und Tourismusexperte Fabio“, erinnert sich Ganner. „Er stammt aus der Branche und hat gefühlt das erste Bier mit drei Jahren gezapft.“

27 Jahre später, es war 2018, saß also Wilhelmer mit seinen späteren Co-Foundern zusammen und besprach die Mühsal, mit der der Hotelalltag von Betreiber:innen gefüllt war. Er wusste Bescheid und erkannte, so wie Ganner und Duhs, wiederkehrende Prozesse, die unbedingt angepasst gehörten.

Die Wünsche der Gäste

„Man braucht zum Beispiel stets jemanden mit einer guten Laune, um dem Gast ein tolles Service zu bieten“, erläutert Ganner. „Großgewachsene Gäste brauchen größere Bademäntel, andere haben Allergien, auf die es beim Buffet zu achten gilt, wiederum andere wünschen sich Anpassungen im Wellnessbereich.“

So entschieden die drei, dass etwas getan werden muss. Deshalb entstand im Jänner 2022 die Plattform NeedNect Solutions, die, simpel gesprochen, Buchenden ermöglicht, ihren Aufenthalt im Zimmer mit dem Hotel anzupassen. Hotels sollen so wichtige Informationen vor der (Erst-)Ankunft erhalten, um sich auf die ankommenden Gäste vorzubereiten und den Aufenthalt besser zu planen.

Hotelbranche ohne richtiges Daten-Management

„Bis dato basiert der Hotelalltag auf Schätzungen“, so Ganner weiter. „Richtiges Daten-Management gibt es nicht. Wir sind die Plattform, die ‚Licht ins Dunkel‘ bringt.“

Der USP von NeedNect ist dreiteilig gegliedert. Bei Direktbuchungen können Gäste ein Profil anlegen. Buchen sie jedoch über andere große Plattformen, so ist es im Rahmen der Buchungsbestätigungen möglich, seinen Hotelbesuch zu personalisieren. Der dritte Aspekt umfasst die einfache Handhabe bei einem analogen Besuch. Eine Registrierung vor Ort würde keine zwei Minuten beanspruchen, so die Gründerin.

NeedNect, Startup des Jahres, Travel
(c) Offenblende, Sandra Weller – NeedNect beim Sieg der „Travel Startup Night“ in München.

Aktuell verfügt man über fünf Hotels als Kunden und startet – nach der Auszeichnung als „Travel Startup des Jahres beim Finale der „Travel Startup Night“ in München, die vom „Travel Industry Club“ (TIC) und dem „Verband Internet Reisevertrieb“ (VIR) ausgerichtet wurde – den großen Rollout.

NeedNect auf Internationalisierungskurs

Der Sieg hat NeedNect Solutions nicht bloß Anerkennung gebracht, sondern eine größere Awareness, die sich bereits jetzt in gestiegenen Anfragen äußert, ein breites Netzwerk und einen Vertrauensvorschuss für die nächsten, internationalen Schritte.

Ganner weiß, dass die Hotellerie eher konservativ ist, was den Einsatz von Technologie betrifft. Wobei sich große Hotelketten jedoch als empfänglicher für die Idee der Kärtner:innen erweisen würden, als Eigentümer-geführte Hotels.

„Sie sehen, dass ein Prozent Stromersparnis oder ein Grad weniger Zimmertemperatur bis zu sechs Prozent an Rechnungskosten reduzieren kann“, sagt Ganner. „Und dass unsere Idee die Servicequalität erhöht.“

Profil wandert mit

Denn, das NeedNect-Konzept sei anders als das typische System ‚Fragebogen‘: „Der Gast erstellt einmal ein Profil und es wandert mit. Es ist dann weltweit nutzbar“, so die 29-Jährige weiter.

Travel Startup, Hotel-Profil
(c) Michael Stabentheiner – Das NeedNect-Team auf dem Weg zur Internationalisierung.

Für nächstes Jahr plant das Founder-Trio den Ausbau des Demand-Managements für „perfekte Prognosen“, etwa wie sich Hotels besser auf Gäste vorbereiten können, wo Einsparungspotential herrscht, wo man nachhaltiger agieren kann und wie man, statt auf ein Über-Angebot, auf gezielte Produktion setzt.

Zudem möchte sich NeedNect Solutions sehr stark international positionieren und die Hotel-Branche auf das nächste Level bringen. Dafür ist das – bisher in sechsstelliger Höhe vom KWF, der aws und dem „build! Gründerzentrum“ geförderte – Startup auf der Suche nach Investoren.

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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