AI in der Reiseindustrie: ein Glossar

Der Einsatz von AI im täglichen Leben, ist nicht mehr nur für Sci-Fi Comics reserviert.

Der Einsatz von AI im täglichen Leben, ist nicht mehr nur für Sci-Fi Comics reserviert. Glücklicherweise ist es nicht so unheimlich wie in ‘2001: Odyssee im Weltraum’, einem absoluten Filmklassiker, wenn es um künstliche Intelligenz geht. Die Zeit, in der jede Aufgabe von einem Menschen übernommen werden muss, ist vorbei. Mittlerweile kann ein Roboter dein Zimmer staubsaugen (danke Roomba!) und Selbstbedienungskasse sind ebenfalls überall zu finden. Gerade jetzt ist die Epoche der Automatisierung und hier holt die Reiseindustrie schnell auf. Man kann die ganze Reise online organisieren, ohne ür 45 Minuten in der Warteschleife zu stecken, bis endlich ein Mitarbeiter den Hörer abnimmt. Aber AI geht noch einen Schritt weiter. Wir können AI nutzen, um zu lernen, was Reisende wollen und bieten ihnen darauf abgestimmte und personifizierte Reisen und Vorschläge. Wir haben ein kleines Glossar zusammengestellt, um dich die neuesten AI Entwicklungen aufzuzeigen.

Chatbots

Wenn du online etwas gebucht, bestellt oder ausgefüllt hast, dann ist es wahrscheinlich, dass du einem Chatbot begegnet bist. Firmen nutzen einen Instant-Messaging Dienst, der menschliche Konversation nachnahmt. Manche Chatbots können von Konversationen lernen und verstehen Abstufungen im menschlichen Schreiben. Viele Bots können kurzen Fragen beantworten oder beraten, wie Formulare korreskt auszufüllen sind. Der Chatbot von Expedia nutzt den Facebook Messenger und kann Reisenden helfen, ein Hotel zu finden - er stellt Fragen und wenn er genug Information hat, bietet er Empfehlungen an. Dies kann eine tolle Ergänzung sein, wenn es nicht genug Arbeitskräfte gibt.

Big Data

Big Data ist ein Buzzword, wenn es um aktuelle technologische Entwicklungen geht. Es bedgeht hierbei um den Umgang mit Daten, wenn diese einfach zu groß, zu teuer und zu viel Arbeit für eine normale Datenbank machen. Big Data basiert normalerweise auf Analysen, wo z.B eine Firma eine Software nutzt, um Mausbewegungen auf ihre Webseite zu verfolgen. Das schafft wahnsinnige Erkenntnisse und hilft Firmen ihre Seite zu optimieren und mehr über das Benehmen und die Vorlieben ihrer Nutzer herauszufinden. Künstliche Intelligenz kann diese Daten auswerten und organisieren, um diese besser verständlich darzustellen. Big Data ist auch nützlich, wenn man auf komplette Personifizierung zielt - mit Big Data, kann man das Benehmen von Reisenden analysieren und hilft intelligente Empfehlungen auszusprechen.

Machine learning

Machine learning erlaubt Computern, neue Dinge zu lernen, auch wenn man sie nicht spezifisch dafür programmiert hat. Klingt einfach, richtig? Eine großartige Anwendung von machine learning in die Reiseindustrie ist die Fahrpreis-Prognose. Software analysiert mit Algorithmen und mathematischen Modellen, ob und wann Hotel- und Flugpreise steigen oder sinken werden. Das ist für Reisende sehr hilfreich, weil sie Geld sparen können und für sich die besten Schnäppchen finden. Machine learning kann auch bei “Dynamic Pricing” oder “Surge Pricing” helfen, was sich auf Preisänderungen bei wechselnder Nachfrage bezieht. Algorithmen überwachen und analysieren die Nachfrage und können Preise entsprechend anpassen.

Natural language processing

Diese Technologie ist essentiell für gute und nützliche Chatbots und ist hilfreich für künstliche Intelligenz, gerade wenn es um menschliches Benehmen geht. Seit den 1950er Jahren wird sich bereits damit beschäftigt und es wird versucht, dass ein Computerprogramm die menschliche Sprache nachahmt. Es ist mit machine learning verbunden, da es auch hier um das kontinuierliche Lernen von Algorithmen geht. NLP erkennt die unterschiedlichen Teile eines Satzes, Tippfehler und Abkürzungen - daher muss man die Information nicht in einer spezifischen Art eingeben, um verstanden zu werden. Al verbessert sich immer mehr und hat sehr großes Potential in der Reiseindustrie. In 10 oder 15 Jahren, werden wir auf unsere aktuelle Technologie zurückblicken und lachen, weil es so einfach wirken wird. Es wäre so, als wenn wir jetzt auf Windows 95 zurückzublicken. Diese Zeiten sind spannend, wenn wir die schnelle Entwicklungen von Personifizierung und gezielte Anwendungen von AI betrachten. Es ist wichtig, dass wir mit diesen Trends Schritt halten und die Ressourcen kennen, um die bestmögliche Personifizierung und einen noch besseren Kundenservice bieten zu können.