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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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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