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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KI-Agenten
© Philipp Lipiarski - Elizabeth F. Churchill.

Auf der diesjährigen uxcon hielt Elizabeth F. Churchill eine Keynote über die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie ist Professorin sowie Gründungsdirektorin des Fachbereichs für Human-Computer Interaction (HCI) an der MBZUAI in Abu Dhabi und zählt zu den prägenden Stimmen im Bereich Psychologie, Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaften.

Bei Google, eBay und Yahoo tätig

Im Laufe ihrer Karriere baute sie Forschungsteams für Tech-Giganten wie Google, eBay, Yahoo und PARC auf. Für ihre Führungsrolle und ihren Einfluss auf die Tech-Branche wurde die Wissenschaftlerin vielfach ausgezeichnet, zuletzt unter anderem mit dem SIGCHI Lifetime Practice Award 2024.

In Wien erörterte sie in den Hallen der Hauptuniversität das Zusammenspiel von Mensch und Technologie und erklärte brutkasten gegenüber den fundamentalen Paradigmenwechsel, der aktuell die gesamte Software-Welt erfasst: den Aufstieg agentischer KI-Systeme. Dabei machte sie deutlich, dass dieser Wandel ein neues Verständnis von Kontrolle und Autonomie erfordert.

Vom Werkzeug zum Agenten: Der Unterschied

Die entscheidende Veränderung bei KI sei weniger, dass Systeme „bessere Antworten“ geben, sondern dass sie zunehmend selbstständig handeln könnten. Klassische Software – ob deterministisches Werkzeug oder reaktives KI-System – habe stets auf konkrete Eingaben des Menschen gewartet.

Ein KI-Agent dagegen bekommt ein Ziel und bestimmte Rahmenbedingungen und kann daraus einen adaptiven Ausführungsplan ableiten, Werkzeuge und APIs nutzen sowie mehrere Schritte selbstständig ausführen. Bei Multi-Agenten-Systemen arbeiteten mehrere solcher Agenten zusammen, oft als sich selbst korrigierende „Schwärme“, die asynchron im Hintergrund laufen.

Damit verändert sich auch die Rolle des Menschen „dramatisch“: Menschen bedienen das System nicht mehr zwangsläufig Schritt für Schritt, sondern würden zu einer Art „Flugdirektor“ (Supervisory UX), der Ergebnisse definiere und den Weg dorthin überwache. Diese Entwicklung bringe, Churchill zufolge, bisherige, starre Benutzeroberflächen an ihre Grenzen.

Ghost-State-Dilemma

Wenn Agenten im Hintergrund arbeiteten, drohe Nutzer:innen der Verlust des Kontexts – ein sogenanntes „Ghost-State-Dilemma“, bei dem nicht mehr nachvollziehbar sei, in welchem Zustand sich Prozesse aktuell befänden. Ein Kernrisiko dabei ist die unterschiedliche Entscheidungsarchitektur (Choice Architecture) von Mensch und Maschine: Während der Mensch bei Aufgaben – wie etwa einer Hotelbuchung – intuitive, visuelle und kontextuelle Nuancen (Größe des Zimmers, Lage) abwäge, operierten Agenten rein deterministisch anhand von API-Vorgaben.

Diese Diskrepanz kann dazu führen, dass Agenten durch kumulative Fehler vom eigentlichen Ziel abwichen oder APIs auf unerwartete Weise ausnutzten. Achtsam mit agentischen Systemen zu arbeiten, erfordere deshalb ein völlig neues Design-Paradigma: Autonomie müsse bewusst begrenzt und Kontrolle sichtbar gehalten werden, meint Churchill.

Kill Switches

Aus diesem Rollenwechsel leitet die Expertin konkrete Gestaltungsmechanismen ab: Vor kritischen Aktionen sollte der Mensch geplante Schritte in sogenannten „Trockenläufen“ (Plan Dry Runs) prüfen und freigeben können. Zudem brauche es klare und vor allem transparente Zusammenfassungen, sobald sich ein Prozess plötzlich ändert, sowie „Circuit Breaker“ (Kill Switches), um laufende Prozesse sofort zu unterbrechen, falls sie aus dem Ruder laufen.

Die zentrale Frage lautet somit für Churchill nicht mehr nur: „Was kann die KI?“, sondern: „Wie gestalten wir die Sichtbarkeit ihrer autonomen Entscheidungen – und wo muss der Mensch zwingend die Kontrolle behalten?“

„Je höher die Tragweite des Kontexts, desto weniger Autonomie sollte das KI-System bei kritischen Entscheidungen haben“, sagt sie. Wo genau diese Grenze verläuft, müssten KI-Designer für jeden Anwendungsfall neu bestimmen.

Die Falle der heimlichen Entmächtigung

Aus Churchills Sicht sei ein entscheidender Punkt, dass Unternehmen die Falle der „heimlichen Entmächtigung“ vermeiden müssten, also der stillen Einschränkung menschlicher Handlungsfähigkeit unter dem „Deckmantel der Bequemlichkeit“. Systeme sollten keine „undurchsichtigen Blackboxen“ sein, die allein Entscheidungen treffen.

Co-Governance als Notwendigkeit

Über einzelne Sicherheitsmechanismen hinaus brauche es laut Churchill zudem ein grundsätzliches Governance-Prinzip: Menschen gewöhnten sich zunehmend daran, mit Systemen über Gespräche einfache Aufgaben zu erledigen. Wenn es jedoch um wichtige oder emotionale Entscheidungen gehe, stießen sie schnell an ihre Grenzen. Deshalb müssten sie im Sinne von Co-Governance weiterhin informiert und in den Entscheidungsprozess eingebunden bleiben.

Churchills Erfahrung nach konzentriert sich die Industrie vor allem auf Leistungstests, gute Sprache und die Fähigkeiten von KI-Modellen. Dabei würde die langfristige Wirkung auf Menschen und Gesellschaft oft zu wenig berücksichtigt.

„Menschliche Erfahrung bleibt chaotisch, kulturell vielfältig und in gelebten Umgebungen verankert“, sagt sie. „Wir müssen den Fokus vom Bau von Generalisten-Modellen, die plausible Antworten produzieren, hin zur Entwicklung kulturell kontextualisierter und resilienter Werkzeuge verschieben, die echtes menschliches Aufblühen (human flourishing) und kritisches Denken unterstützen.“

Ratschläge für Startups

Laut Churchill sei es ein großer Fehler, generative KI als Ersatz für Fachwissen zu sehen. Sie sollte vielmehr dazu dienen, vorhandenes Fachwissen zu unterstützen und zu erweitern. Startups würden dabei oft ein zentrales Problem übersehen: Sie würden Foundation-Modelle in „Thin Wrappers“ verpacken (wie automatisierte Bewerber-Screenings oder Kundensupport-Bots), ohne robuste Schutzmechanismen einzubauen.

„So sahen sich beispielsweise Unternehmen wie die ‚National Eating Disorders Association‚ (NEDA) unmittelbar mit Gegenreaktionen konfrontiert, nachdem sie geschulte menschliche Mitarbeiter der Helpline durch einen KI-Chatbot ersetzt hatten, der innerhalb weniger Tage begann, schädliche Ratschläge zum Thema Diäten zu geben“, nennt sie ein warnendes Beispiel. „Unternehmen können erfolgreich sein, wenn sie KI direkt in spezifische, professionelle Arbeitsabläufe einbetten, beispielsweise indem sie das Modell als fachkundiges kollaboratives Gerüst behandeln, anstatt zu versuchen, die Fachkraft vollständig zu automatisieren bzw. überflüssig zu machen.“

„Ich vermeide gerne utopische und dystopische Visionen“

Neben der Gefahr, dass Menschen aus der Kontrolle gedrängt werden, sieht Churchill ein zweites Problem: die Eskalation des Wettbewerbs der Tech-Giganten rund um KI, die sie als berechtigte Krise innerhalb der Spitzenforschung bezeichnet.

„Leider übertreffen wettbewerbsorientierte Marktanreize die Governance-Mechanismen immer wieder“, sagt sie. „Es ist enttäuschend, dass dies der Fall ist. Aber das Problem als ein spekulatives Science-Fiction-Szenario des Aussterbens zu rahmen, kann von systemischen Schäden ablenken, die in Echtzeit stattfinden. Persönlich vermeide ich gerne utopische und dystopische Visionen. Daher bin ich weniger besorgt über eine sich selbst verbessernde Superintelligenz, die außer Kontrolle gerät, als vielmehr über den schleichenden Zusammenbruch institutioneller Verantwortlichkeit und die Übertragung lebensverändernder Entscheidungen an fragile, nicht nachvollziehbare statistische Systeme.“

Florieren kleiner Volkswirtschaften

Für Europa sieht Churchill in diesem „Rennen“ mit den USA und Asien „nicht alles verloren“, vielmehr bestehe der Fehler darin, die hochzentralisierten, rechenintensiven Foundation-Modelle aus Silicon Valley oder Shenzhen zu kopieren.

„Ich glaube, dass die Zukunft der KI auf Vertrauen, Präzisionstechnik, eingebetteter industrieller Automatisierung, souveräner Dateninfrastruktur und strikter regulatorischer Compliance (EU AI Act) beruht“, betont sie. „Kleine Volkswirtschaften mit hohem Vertrauen wie Österreich werden florieren, indem sie spezialisierte Nischen fördern. Wie etwa verifizierbare industrielle KI, menschenzentrierte Fertigungsautomatisierung, hochzuverlässige biomedizinische Werkzeuge und vertrauenswürdige Systeme des öffentlichen Sektors.“

Die Welt in fünf Jahren

Churchill wagt einen – wenn auch schwierigen – Blick in die Zukunft: „In fünf Jahren wird die Neuartigkeit von Konversationen hoffentlich nicht mehr so sehr im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit stehen“, meint sie. „Hoffentlich werden wir erkennen, dass der generative Hype eine Infrastrukturphase für eine Ära hybrider kollektiver Intelligenz war. Die dominante Herausforderung wird nicht die technische Skalierung sein, sondern soziotechnische kognitive Architekturen. Und die Frage, wie wir das Bauen, Managen, Ausbilden, Kurskorrigieren und Steuern navigieren, wenn hybride menschlich-synthetische Agentenlogik in die grundlegende Struktur der täglichen Arbeit und des gesellschaftlichen Lebens eingewoben ist?“

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