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Digitalisierungswissen

Open Data sind frei zugängliche Datensätze, die für eine digitale Nutzung ohne Einschränkung zur Verfügung stehen. Open Data ermöglicht so eine freie Verfügbarkeit touristischer Daten in hoher Qualität. Mit der dadurch möglichen zielgenauen Präsentation dieser Daten in der digitalen Welt erhalten die Destinationen einen maßgeblichen Vorteil im digitalen Marketing.

Durch seine semantische Kategorisierung ermöglicht Open Data eine verstärkte Personalisierung der Suchergebnisse. Die Antworten auf die Suchen können beispielsweise nach Interessengebieten mit logischen Zusammenhängen ausgespielt werden. Wer sich für Familienurlaub interessiert, mag Interesse an Kinderentertainment haben. Wer gerne Burgen und Schlössern mit ihrer Geschichte erkunden und kennenlernen will, mag auch an weiteren historischen Themen interessiert sein.

Das von der Deutschen Zentrale für Tourismus angestoßene Open-Data-Projekt ist auch für den Tourismus-Hub Hessen eine zentrale Basis. Es besteht aus drei Elementen:

  • Mit Schema.org als weltweitem Standard bestehen durch die erweiterten Domain Specifications der Open Data Tourism Alliance (ODTA) einheitliche Schlagwörter für touristische Attraktionen, Touren, Events oder Sehenswürdigkeiten. Die Domain Specifications sorgen für eine Ordnung, die ohne Einschränkungen für alle klar und verständlich ist.
  • Creative Commons ist eine gemeinnützige Organisation, die Lizenzverträge für die Nutzung von Texten, Bildern oder Videos entwickelt hat. Diese Verträge unterstützen bei der Freigabe rechtlich geschützter Inhalte. Diese Lizenzen sind kostenfrei und werden weltweit akzeptiert. Sie können im Tourismus-Hub Hessen und den Data-Management-Systemen automatisch ausgelesen werden. Im Rahmen von Open Data können drei Creative-Commons-Lizenzen eingesetzt werden: CC-O, CC-BY und CCBY-SA. Alle stehen für eine freie Nutzung der Daten. Die Unterschiede erklären wir weiter unten.
  • Die Semantik einer Programmsprache legt fest, was mit dem Programmtext ausgedrückt werden soll. Sie bildet und erkennt logische Zusammenhänge zwischen einzelnen Datensätzen, nach dem Erkennen verwaltet und verarbeitet sie die Inhalte. Sie ist die Basis des Knowledge-Graphen. Durch den Aufbau auf einer semantisch verknüpften Graph-Datenbank erkennt er die Verbindungen der Datensätze untereinander. Dieser Aufbau erfolgte für den Tourismus in Deutschland. Alle Partner haben so im digitalen Raum Zugriff auf die dort liegenden Daten aller Bundesländer.

Der Content-Hub ist das zentrale Tor für alle hessischen Destinationen in Open Data und in den Knowledge Graphen. Hier werden die Datenbestände aus allen Destinationen gesammelt, angeglichen und zur weltweiten freien Nutzung bereitgestellt. Das passiert, sobald die Datensätze im Content-Hub sauber angelegt sind oder über ein Bestandssystem in den Hub importiert wurden.

Praxistipp: Fit werden für Open Data

Ordnen Sie Ihre Lizenzrechte: Bild- und Textautoren arbeiten nicht gratis. Sie leisten wunderbare Arbeit, die durch das Urheberrecht geschützt wird. Der Urheber muss stets zustimmen, dass seine Inhalte offen geteilt und weiterverbreitet werden. Optimalerweise lassen Sie Ihre Texte und Bilder mit Open Data-fähigen Lizenzen nach den Creative Commons produzieren.

Kategorisieren Sie Ihre Inhalte: Bilder und Texte sollen im Netz gefunden werden. Dafür benötigen die Daten eine Auszeichnung nach bestimmten Schemata. Im Verbund mit der Deutschen Zentrale für Tourismus und den Bundesländern werden aktuell Domain Specifications für die Open Data-Projekte entwickelt. Aber darauf müssen Sie nicht warten: Ein Ort ist ein Ort, eine Sehenswürdigkeit eine Sehenswürdigkeit. Fangen Sie an und kategorisieren Sie Ihre Daten.

Weitere Informationen

Die Deutsche Zentrale für Tourismus (DZT) hat zum Thema Open Data und zum bundesweiten Knowledge Graphen eine eigene Webseite eingerichtet: open-data-germany.org

Dort finden Sie nicht nur 10 Tipps für Open Data, die auch als Download angeboten werden, sondern auch ein Open Data-Handbuch, das Sie kostenlos bestellen oder downloaden können. Die Deutschlandkarte zeigt Ihnen die räumliche Verteilung der Datensätze.

Blick von Hinten auf eine Frau, die an einem Laptop arbeitet. Neben ihr liegt ein Smartphone, ein Block und ein Stift.

Was sind Kategorien und Schemata?

Alle etablierten Datenbanksysteme, die derzeit von den Partnern genutzt werden, verfügen bereits über Kategorien zur Auszeichnung des Contents. Diese Kategorien sollten bestmöglich genutzt werden und der Datenbestand nach den Vorgaben des jeweiligen Datenbanksystems kategorisiert werden.

Wichtig bei der Datenpflege: Es gilt stets “Qualität vor Quantität”, denn der Erfolg digitaler Produkte und Services ist abhängig von der Datenqualität und Datentiefe. Optimalerweise haben die Auszeichnungskategorien bereits eine hohe Übereinstimmung mit dem schema.org-Standard.

Was ist schema.org?

Damit Daten maschinenlesbar sind, wird für eine einheitliche Strukturierung von Daten auf die Auszeichnungssprache der Initiative schema.org zurückgegriffen. Sie hat eine einheitliche Ontologie für die Strukturierung von Daten auf Websites auf der Basis von bereits bestehenden Auszeichnungssprachen entwickelt.

Das Vokabular von schema.org bietet einen klar vorgegebenen Rahmen, d.h. einheitliche Beschreibungsfelder für bestimmte Datentypen wie zum Beispiel den Datentyp “Veranstaltungen”. So müssen bei der Datenpflege des Typs “Veranstaltungen” u.a. neben dem Namen, die Adresse des Veranstaltungsorts, das Datum, die Uhrzeit und der Ticketpreis der Veranstaltung hinterlegt werden.

Viele hilfreiche Videos zum Thema schema.org finden Sie im Weiterbildungs-Hub.

Welche Vorteile haben einheitlich strukturierte Daten?

Die Strukturierung von Daten bringt eine Vielzahl an Vorteilen mit sich: So können strukturierte Daten von (Such-)Maschinen verstanden und kontextsensitiv ausgegeben werden. Dies dient zum Beispiel einer besseren Sichtbarkeit im Web sowie u.a. den “Featured Snippets”.

Featured Snippets, also hervorgehobene Ausschnitte, liefern die direkte Antwort auf die Suchanfrage des Nutzers. Sie werden von Suchmaschinen direkt an oberster Stelle (“Position Zero”) ausgespielt. Zudem sind strukturierte Daten die Grundlage für digitale Sprachassistenten wie z.B. Google, Siri oder Alexa. Sprachassistenzprogramme können Gästen somit zielgenaue Auskünfte zum touristischen Angebot in Hessen bereitstellen. Die Besucherinnen und Besucher erhalten so einfach und schnell Antworten auf ihre touristischen Fragestellungen. Zum Beispiel: Was kann ich heute in der Region unternehmen? Welche Veranstaltungen finden in der Nähe statt? Hat das Museum um die Ecke heute geöffnet?

Die Beschreibung der Datensätze mit dem Vokabular schema.org ermöglicht auch die Einspielung in den Content-Hub und somit in den bundesweiten Knowledge Graphen. Als Mitglied der Open Data Tourism Alliance (ODTA) ist Hessen Tourismus in die Weiterentwicklung der touristischen Domain Specifications, also von Entwurfsmustern, die der Beschreibung touristischer Datensätze dienen, involviert. Zusätzlich entwickelt Hessen Tourismus Kategorie-Erweiterungen für die Partner in Hessen.

Wie lizenziere ich meine Daten nach dem Open Data-Prinzip?

Die Auszeichnung der Datenbestände nach freien Lizenzen ist für die offene Weitergabe des jeweiligen Contents nach dem Open-Data-Prinzip elementar wichtig. Es kann vorkommen, dass Sie bestehende Verträge mit Ihren Autoren (zum Beispiel Fotografen) nachverhandeln müssen, sofern sie beispielsweise bislang nur für Print-Medien ausgehandelt sind. Dies kann im Einzelfall leider viel Arbeit bedeuten und auch Budget kosten.

Tatsächlich ist diese Arbeit in allen Regionen Deutschlands (und darüber hinaus) eine zentrale Herausforderung. Dennoch überwiegen die vielfältigen Vorteile und Chancen von Open Data – etwa der freie Datenfluss als Voraussetzung für Anwendungen basierend auf Künstliche Intelligenz (Chatbots, digitale Sprachassistenten).

Es gilt: Open Data funktioniert nur mit entsprechenden offenen Lizenzen. Hessen Tourismus setzt dabei auf die Lizenzierung der Creative Commons.

Was sind Creative Commons?

Bei Creative Commons (CC) handelt es sich um eine gemeinnützige Organisation, die Standard-Lizenzverträge in verschiedenen Stufen für Urheber zur Freigabe und Nutzung rechtlich geschützter Inhalte, wie z.B. Texte, Bilder, Videos etc. entwickelt hat. Die CC-Lizenzverträge bieten verschiedene Abstufungen an Nutzungsrechten und unterscheiden sich u.a. danach, ob bei der Weitergabe des Materials eine Namensnennung verpflichtend ist, sowie, ob kommerzielle Nutzung und die Bearbeitung des Materials zulässig sind. Jede Person kann dann auf dieser Grundlage die Inhalte nutzen. Ob und wie die Lizenzverträge genutzt werden, liegt allein beim Urheber. CC als Organisation wird nicht Vertragspartner.

Creative Commons sind auch der klare Standard für den bundesweiten Knowledge Graphen der DZT sowie für den Content-Hub des Tourismus-Hub Hessen. Sie eignen sich im Kontext Open Data deshalb so gut, weil die Allgemeinheit die Materialien unter den jeweiligen Lizenzbedingungen nutzen darf, ohne die Bedingungen im Einzelnen aushandeln zu müssen. Open (dt. offen) sind die Materialien, weil sie weitgehend, in jedem Medium und zudem kostenlos genutzt werden können. Nähere Informationen zu den Creative Commons-Lizenzen finden Sie auf dem Open Data Germany-Portal der DZT und auf den Seiten der Non-Profit-Organisation Creative Commons.

Welche CC-Lizenzstufen gibt es?

Da die CC-Lizenzen seit deren Start im Jahr 2001 immer wieder überarbeitet wurden, gibt es unterschiedliche Versionen der Lizenzen. Die aktuelle Version ist Version 4.0 seit 2013 (bei CC0 ist es nach wie vor Version 1). Version 4 ist in deutscher Sprache verfügbar und darauf ausgelegt, dass man sie überall in der Welt nutzen kann, und sie wird an vielen Orten der Erde eingesetzt und verstanden. Es wird empfohlen, neue Materialien mit Version 4.0 zu lizenzieren.

Bei der Lizenzwahl im Media-Hub, der hessenweiten Bilddatenbank von Hessen Tourismus können standardmäßig nur CC-Lizenzen der Version 4.0 verwendet werden.

Aber Vorsicht: Wer Materialien von anderen nutzen möchte, die unter einer älteren CC-Lizenzversion steht, darf nicht eigenmächtig die Version wechseln, sondern darf muss das Material (z.B. das Bild) nur unter dieser Lizenzversion weitergeben.

Welche Creative Commons-Lizenz sollte ich nutzen?

Es gibt eine Reihe von Ausprägungen der CC-Lizenzen. Grundsätzlich gilt: je offener die Lizenz, umso besser ist die Verbreitung und Weitergabe im Sinne von Open Data. Insgesamt erfüllen drei Lizenz-Typen die Voraussetzungen für Open Data. Dies sind die folgenden Lizenzen:

Keine Bedingungen

CC-0: Hier gibt es keine Vorgaben und völlige Freiheit beim Teilen, Kopieren und Verarbeiten des Werkes, auch für kommerzielle Zwecke. Die Urheberin/der Urheber verzichtet auf jegliche Vergütung, Namensnennung und sonstige Rechte, soweit dies rechtlich möglich ist.

Namensnennung (“Attribution”)

CC-BY: Das Material kann frei geteilt und bearbeitet werden, auch für kommerzielle Zwecke. Allerdings hat hierbei eine Namensnennung des angegebenen Urhebers/Lizenzgebers zu erfolgen sowie der Hinweis auf die CC-Lizenz (Bsp.: „Max Mustermann/HA Hessen Agentur, lizenziert unter CC BY 4.0“).

Namensnennung – Share Alike (Weitergabe unter gleichen Bedingungen)

CC-BY-SA: Wie bei CC BY – allerdings muss, wer das Werk verändert (Beispiele: Übersetzung, Bildbearbeitung, Outpainting etc.) und die Veränderung veröffentlicht, das neue Werk ebenfalls unter CC BY-SA bereitstellen („Copyleft“). Hintergrund ist, dass auch die „abgeleiteten Werke“ weitgehend frei nachnutzbar sein sollen.

Einen vollständigen Überblick über die Vielfalt der CC-Lizenzen bietet die Organisation Creative Commons. Zudem finden Sie im Weiterbildungs-Hub Erklärvideos und ein Q&A zum Thema CC-Lizenzen.

Was heißt das jetzt konkret?

Im Sinne von Open Data sollte der Fokus sowohl bei der Lizenzierung von Daten als auch bei künftigen Content-Produktionen möglichst ausschließlich auf den hier genannten drei Lizenzstufen liegen. Es ist jetzt an der Zeit, die Datenbestände zu strukturieren und mit den entsprechenden Open Data-Lizenzen auszuzeichnen.

Die Creative Commons bilden eine zentrale Voraussetzung für Open Data und den uneingeschränkten Datenfluss. Der Content-Hub und der Knowledge Graph der DZT nutzen das Creative Commons-Modell, wie auch die Mehrheit der Anwendungen in der digitalen Welt – vom Reiseportal, über Google bis hin zu digitalen KI-basierten Sprachsystemen und Chatbots.

Literaturempfehlungen

  • Die DZT beantwortet in Ihrem Beitrag FAQ zu Creative Commons Lizenzen wichtige Fragen zu den Themenblöcken „Open Data und redaktionelle Inhalte“ sowie „Fotos und Persönlichkeitsrechte“
  • Ein weiterer Beitrag der DZT informiert über „die rechtlichen Auswirkungen von Open Data und wie sich DMOs richtig absichern können“.
  • Auf der FAQ-Seite beantwortet die Organisation Creative Commons umfangreich Fragen rund um das Thema der CC-Lizenzen.
  • Der License Chooser der Creative Commons hilft bei der Wahl der richtigen Lizenz und erstellt das entsprechende Icon.
  • Eine Anleitung zur Nutzung der CC-Lizenzen ist hier.
  • In einem ausführlicher Praxisleitfaden informiert Dr. Till Kreutzer über die Nutzung der CC-Lizenzen.

Content-Hub

Der Content-Hub des Tourismus-Hub Hessen ist die Datenbank für nicht buchbaren Content. Er beinhaltet, bündelt und vernetzt verschiedene Datentypen wie z.B. Sehenswürdigkeiten, Museen, Gastronomie, Beherbergungsbetriebe, Kurorte und Heilbäder, Regionen, Unterkünfte, Veranstaltungen, Organisationen sowie weitere Infrastruktur (Parkmöglichkeiten, öffentliche Toiletten etc.).

Creative Commons (CC)

Bei den Creative Commons (CC) handelt es sich um eine gemeinnützige Organisation, die Standard-Lizenzverträge in verschiedenen Stufen für Urheber zur Freigabe und Nutzung rechtlich geschützter Inhalte wie z.B. Texte, Bilder, Videos etc. entwickelt hat. Die CC-Lizenzverträge bieten verschiedene Abstufungen an Nutzungsrechten und unterscheiden sich u.a. in Puncto Namensnennung, kommerzielle Nutzung und Bearbeitung. Zu den drei Open Data-Lizenzen zählen CC0, CC-BY und CC-BY-SA.

Data Hub / Datenbank

Ein Data Hub, auch Datenmanagementsystem oder Digital-Asset-Management-System (DAM) genannt, ist ein System zur Erfassung, Speicherung, Pflege, Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten. Der landesweite Data Hub für die hessische Tourismuswirtschaft ist der Tourismus-Hub Hessen.

Domain Specifications (DS)

Domain Specifications (kurz DS) sind Entwurfsmuster von Auszeichnungssprachen wie schema.org, die zur Beschreibung touristischer Daten dienen. Eine Domain Specification besteht aus einer Sammlung von Klassen und Attributen. Der Datentyp “Veranstaltungen” gliedert sich beispielsweise mindestens in die Attribute wie Name, Adresse des Veranstaltungsort, Datum, Uhrzeit und Ticketpreis. Das Vokabular von schema.org sowie dessen Erweiterungen haben sich in diesem Kontext etabliert und geben einen klaren Beschreibungsrahmen vor. Als Mitglied der Open Data Tourism Alliance (ODTA) ist Hessen Tourismus in die Weiterentwicklung der touristischen Domain Specifications involviert.

Erlebnis-Hub

Der Erlebnis-Hub ist ein Bestandteil des Tourismus-Hub Hessen. Er ist die Datenbank für buchbare Leistungen wie z.B. Touren und Aktivitäten. Er bündelt alle touristischen Angebote wie z.B. Stadtführungen und erhöht deren Sichtbarkeit sowie Buchbarkeit.

Graphdatenbank

Graphdatenbanken werden in Form eines Netzwerks angelegt und können die Beziehung von Daten zueinander abbilden. Knoten (visuell als Punkte dargestellt) werden durch Kanten (dargestellt als Linien) miteinander verbunden. Die Knoten stellen Objekte mit Eigenschaften dar und die Kanten die Beziehung der Objekte zueinander.

Ein Beispiel: Wiesbaden (Knoten) ist die Landeshauptstadt von (Kante) Hessen (Knoten). Die Netzwerkstruktur von Graphdatenbanken ist deutlich flexibler als die Struktur relationaler Datenbanken und ermöglicht bei Veränderungen ein flexibles Anpassen und Austauschen der Daten und ihrer Beziehungen.

Einheitlich beschriebene Daten und ihre Beziehung zueinander sind essenziell für das Verstehen und Weiterbearbeiten durch Maschinen und bilden die Grundlage für Anwendungen basierend auf Künstlicher Intelligenz.

Knowledge Graph

Ein Knowledge Graph basiert auf der Technologie einer Graphdatenbank, über diese können Beziehungen zwischen Daten sehr gut abgebildet werden. Der wohl bekannteste Knowledge Graph ist der von Google. Sowohl der Knowledge Graph der Deutschen Zentrale für Tourismus DZT als auch der Content-Hub des Tourismus-Hub Hessen basieren auf der Technologie einer Graphdatenbank.

Media-Hub

Der Media-Hub ist die Bilddatenbank für touristische Bilder und Videos und ein Element des modular aufgebauten Tourismus-Hub Hessen. Der Media-Hub steht allen Partnerinnen und Partnern, Pressevertreterinnen und Pressevertretern sowie anderen zur Verfügung.

Open Data

Unter Open Data versteht man offene Daten, also Datensätze, die für alle zugänglich und ohne Einschränkung nutzbar sind und bei denen auch die Veränderung und Weitergabe gewährleistet ist. Sie sind kostenlos. Datensätze im Sinne von Open Data sind mit einer offenen Lizenz versehen.

Open Data Tourism Alliance (ODTA)

Die Open Data Tourism Alliance (ODTA) ist ein Zusammenschluss von Landesmarketing- und Managementorganisationen, der Deutschen Zentrale für Tourismus (DZT) sowie weiterer nationaler Tourism Boards aus Europa (Österreich, Schweiz, Schweden). Die ODTA verfolgt das Ziel der Weiterentwicklung und Anpassung des schema.org-Vokabulars zur standardisierten Abbildung touristischer Daten, da dieses für touristische Beschreibungen derzeit noch begrenzt ist.

Performance-Hub

Der Performance-Hub ist ein Modul des Tourismus-Hub Hessen und stellt relevante touristisch relevante Kennzahlen und Fakten zur Entwicklung des Tourismus in Hessen bereit. Anhand von benutzerfreundlichen Visualisierungen können Partnerinnen und Partner einen schnellen Überblick über den aktuellen Stand des Tourismus in den Destinationen erhalten.

Relationale Datenbank

Die Struktur relationaler Datenbanken kann mit Tabellen, d.h. Spalten und Zeilen ähnlich einer Excel-Tabelle, assoziiert werden. Dabei sind die einzelnen Tabellen über Relationen, also Beziehungen, miteinander verknüpft. Im Gegensatz zu Graphdatenbanken sind relationale Datenbanken in sich eher starr und können nur schwer verändert werden.

schema.org

schema.org ist eine weitverbreitete Auszeichnungssprache und ein De-facto-Standard für die einheitliche Beschreibung von Inhalten im Web und somit zur Strukturierung von Daten. Das Vokabular von schema.org bietet einen klar vorgegebenen Rahmen, d.h. einheitliche Beschreibungsfelder für bestimmte Datentypen.

So müssen bei der Datenpflege des Typs “Veranstaltungen” u.a. neben dem Namen, die Adresse des Veranstaltungsorts, das Datum, die Uhrzeit und der Ticketpreis der Veranstaltung hinterlegt werden. Die Herausforderung bei schema.org ist, dass das Vokabular in der Beschreibung von touristischem Content begrenzt ist. Die Open Data Tourism Alliance (ODTA) hat sich daher der Weiterentwicklung dieses Vokabulars zur standardisierten Abbildung touristischer Daten angenommen.

Tourismus-Hub Hessen

Der Tourismus-Hub Hessen ist die landesweite Datenbank für die hessische Tourismuswirtschaft. Die modulare Datenbank setzt sich aus dem Content-Hub, dem Media-Hub, dem Erlebnis-Hub, dem Weiterbildungs-Hub und dem Performance-Hub zusammen. Der Tourismus-Hub Hessen bietet allen Akteurinnen und Akteuren, die noch keine Datenbank nutzen, sowie jenen, die einen Datenbanksystemwechsel anstreben, eine moderne graphbasierte Dateninfrastruktur. Relevante Bestandssysteme können an den Tourismus-Hub Hessen über Schnittstellen angebunden werden.

Weiterbildungs-Hub

Der Weiterbildungs-Hub ist die Schulungs- und Weiterbildungsplattform für die hessische Tourismuswirtschaft und ein Teil des Tourismus-Hub Hessen. An einem Ort werden alle Erklärvideos, Seminare, Workshops oder Kurse zu unterschiedlichen touristisch relevanten Themen gesammelt. Auf diese Weise können die Lerninhalte von allen touristischen Akteurinnen und Akteuren sowie allen Interessierten kostenlos genutzt, aber auch angeboten werden. Das alles funktioniert online und gibt Interessierten die Möglichkeit Weiterbildungskurse flexibel in ihren beruflichen Alltag einzubauen.

Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im Tourismus

Use Case: Datenerfassung

  • Vereinfachte Dateneingabe sorgt für eine Steigerung der Quantität: Beispielsweise kann der Upload eines Veranstaltungs-Flyers in einen Daten Hub und die automatische Verarbeitung der Inhalte Freiräume in Redaktionsteams schaffen.
  • Höhere Qualität: Textgeneratoren, Rechtschreibprüfung, Mehrsprachigkeit und die Sicherstellung eines homogenen Schreibstils sind nur einige Vorteile der KI-unterstützen Erfassung. Auch die richtige Speicherstruktur nach Schema.org ist mit KI möglich.
  • Automatische Aktualisierungen: Das Sicherstellen der Aktualität von Datensätzen sind zeitintensiv. KI-basierte Lösungen können beispielsweise Öffnungszeiten und Termine automatisch prüfen und bei Bedarf aktualisieren.

Use Case: Künstliche Intelligenz im Daten-Vertrieb

  • Veröffentlichungen: Das richtige Publizierung der Daten im Netz sorgt dafür, dass große KI-Unternehmen (LLM) den Content über die existierenden WebCrawler lesen, verarbeiten und in den Antworten von ChatGPT & Co ausspielen.
  • Schnittstellen: Sie ermöglichen Partnerinnen und Partnern die dynamische Nutzung von hessischen Daten im Rahmen von KI-Agenten.
  • ChatGPT-Apps: Der AppStore von ChatGPT wird die Plattform sein, um eigene Daten innerhalb der KI anzubieten.

Darüber hinaus gibt es viele weitere Use Cases, in denen Künstliche Intelligenz im Tourismus zum Einsatz kommen kann: von der Content-Erstellung und Individualisierungen im Marketing, über gästeorientiere Services wie Chatbots, digitale Assistenten oder Avatare bis hin zur effizienteren Organisation in der internen Verwaltung.

Info-Box

Künstliche Intelligenz wird künftig nicht mehr aus der Tourismusbranche wegzudenken sein, gerade weil sie Antworten auf bisher ungelöste Fragestellungen wie beispielsweise den Fachkräftemangel liefert. Gleichzeitig müssen Aspekte wie Datenschutz, Recht, personengebundenes Know­how und ethische Fragen berücksichtigt werden. Der Schlüssel liegt darin, KI zielgerichtet und verantwortungsvoll einzusetzen – mit Blick auf Gäste, Mitarbeitende und gesellschaftliche Rahmenbedingungen.

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